Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im Bereich maschinelles Lernen und Biomedizin

vorauss. Vollzeit - E 13 TV-L HU (Drittmittelfinanzierung befristet bis 31.12.2026, ggf. Verl?ngerung)

Auf einen Blick

Stellenkategorie
Wissenschaftlich Mitarbeitende und Lehrkr?fte
Einrichtung
Lebenswissenschaftliche Fakult?t
Institut für Biologie
Sitz
Hannoversche Str. 28, 10115 Berlin
Kennziffer
DR/006/26
Befristung
31.12.2026
Entgeltgruppe
E13
Umfang
Vollzeit (39.4 Stunden/Woche)
Stellenanzahl
1
Bewerbungsfrist
11.02.2026

Die AG von Prof. Ohler konzentriert sich auf die Entschlüsselung und das Design von Genregulationsnetzwerken durch Hochdurchsatz-Genomik und angewandtes maschinelles Lernen. Die/der erfolgreiche Kandidat*in wird zu unserem Schwerpunkt in der Anwendung erkl?rbarer KI zur Decodierung und zum Design genregulatorischer Sequenzen beitragen.

Ihre Aufgaben

  • wiss. Dienstleistungen in der Forschung im Projekt der DFG-gef?rderten KI-Forschungsgruppe ?Fusing Deep Learning and Statistics towards Understanding Structured Biomedical Data (DeSBi)
  • Entwicklung tiefer neuronaler Netzwerke und Algorithmen des maschinellen Lernens für die Analyse umfangreicher Omics-Daten
  • Anpassung und Anwendung von Methoden aus der erkl?rbaren künstlichen Intelligenz zum Verst?ndnis der Genregulation auf verschiedenen Abstraktionsebenen
  • Anpassung und Anwendung von "Foundation models" für Omics-Daten
  • Entwicklung und Dokumentation skalierbarer Benchmarks und/oder Pipelines zum Training interpretierbarer Modelle
  • Anwendung und Validierung der Ans?tze an (Einzelzell-)Daten aus dem Labor (Max Delbruck Centrum Berlin, https://www.mdc-berlin.de/ohler) und von Kooperationspartnern
  • Forschungsergebnisse auf internen und externen Tagungen und Konferenzen pr?sentieren und Ver?ffentlichung in wissenschaftlichen Fachzeitschriften

Das bringen Sie mit

  • abgeschlossenes wiss. Hochschulstudium (Master) und ggf. Promotion: entweder in Informatik, Data Science, Bioinformatik oder einem verwandten Fachgebiet mit Schwerpunkt maschinelles Lernen; oder in anderen naturwissenschaftlichen F?chern mit eingehender Erfahrung im Bereich statistische Methoden und maschinelles Lernen für die Analyse biomedizinischer Daten
  • sehr gute Programmierkenntnisse (z. B. in Python, NumPy/SciPy, PyTorch/ TensorFlow)
  • Erfahrung in der Arbeit mit Cluster-/GPU-Rechenressourcen ist erwünscht
  • exzellente mündliche und schriftliche Kommunikationsf?higkeiten und die F?higkeit, effektiv in einer kollaborativen Teamumgebung zu arbeiten
  • sehr gute Probleml?sungs- und Analysef?higkeiten sowie die F?higkeit zu kreativem Denken
  • sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift (mind. B2)

Ihr Weg an die HU

Bewerbungen (mit Motivationsschreiben, Lebenslauf, relevanten Zeugnissen, Notenübersichten und 金贝棋牌information für mind. 2 Referenzen) richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die Humboldt-Universit?t zu Berlin, Lebenswissenschaftliche Fakult?t, Institut für Biologie, Prof. Dr. Uwe Ohler (Sitz: Hannoversche Str. 28, 10115 Berlin), Unter den Linden 6, 10099 Berlin oder bevorzugt per E-Mail in einer PDF-Datei an uwe.ohler? Bitte fügen Sie an dieser Stelle ein @ ein ?hu-berlin? Bitte fügen Sie an dieser Stelle einen Punkt ein ?de

Die Besetzung der Stelle ist zum 15.03.2026 vorgesehen.

Zur Sicherung der Gleichstellung sind Bewerbungen qualifizierter Frauen besonders willkommen. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Bewerbungen von Menschen mit Migrationsgeschichte sind ausdrücklich erwünscht. Da wir Ihre Unterlagen nicht zurücksenden, bitten wir Sie, Ihrer Bewerbung nur Kopien beizulegen.

Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten im Rahmen des Ausschreibungs- und Auswahlverfahrens finden Sie auf der Homepage der Humboldt-Universit?t zu Berlin: https://hu.berlin/DSGVO.

Institut für Biologie

Anschrift
Institutsgeb?ude/Hauptgeb?ude, Invalidenstra?e 42 (Hauptgeb?ude), 10115 Berlin