Job Description
Munich Data Science Institute Technische Universität München Wir suchen in Vollzeit eine/n Data Steward / Bioinformatiker oder Bioinformatikerin für das Munich Data Science Institute Sind Sie begeistert von der Verbindung von Data Science, Bioinformatik und modernster Technologie? Das Munich Data Science Institute (MDSI) an der Technischen Universität München (TUM) und das German Human Genome-Phenome Archive (GHGA) suchen einen Wissenschaftler oder eine Wissenschaftlerin zur Verstärkung unseres dynamischen Teams. Als Data Steward/Bioinformatiker oder Bioinformatikerin spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der biomedizinischen Datenspeicherung, -analyse und -verbreitung mit Hilfe modernster Cloud-Technologien und Workflows. Verändern Sie gemeinsam mit uns das Feld der Genommedizin und leisten Sie einen nachhaltigen Beitrag zur biomedizinischen Forschung! Über uns Das MDSI, ansässig an der TUM, ist ein interdisziplinäres Institut mit einem fakultätsübergreifenden Fokus auf Data Science und Maschinelles Lernen. Unsere Mission ist es, modernste Technologien und IT-Infrastrukturen an der gesamten Universität und darüber hinaus zu fördern, aufzubauen und zu verbreiten. In Zusammenarbeit mit dem GHGA, einem nationalen Netzwerk sicherer Datenzentren zur Archivierung und Verarbeitung von Human-Genom-Sequenzierungs- und anderen Omics-Daten, gestalten wir die Art und Weise, wie biomedizinische Daten gespeichert, analysiert und verbreitet werden, neu. Unsere Arbeit umfasst die Nutzung von Cloud-Technologien und die Implementierung modernster Tools und Workflows. Das GHGA-Team an der TUM wird vom Lehrstuhl für Computational Molecular Medicine betreut und ist eng in die lokale Forschungsgemeinschaft eingebunden und fördert gleichzeitig die Zusammenarbeit innerhalb von nationalen und internationalen Konsortien wie nf-core oder EGA. Aufgabenbeschreibung Als Bioinformatiker oder Bioinformatikerin spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung, Evaluierung und Umsetzung von Next Generation Sequencing (NGS)-Workflows innerhalb von GHGA. Sie arbeiten in einer Hochdurchsatzumgebung und nutzen die mit dem Leibniz Rechenzentrum (LRZ) in Zusammenarbeit entwickelte OpenStack-Plattform, um die GHGA Cloud-Infrastruktur zu verbessern und abzusichern. Darüber hinaus sind Sie Mitglied im nationalen GHGA-Konsortium, wo Sie moderne Methoden und NGS-Workflows entwickeln, verbessern und anwenden. Sie stellen auch sicher, dass die Anwendung der Workflows über die Data Hubs hinweg harmonisiert wird. Als Mitglied des MDSI organisieren Sie Hackathons und Workshops und unterstützen vielfältige Forschungsdatenmanagement-Aktivitäten und -Cluster an der TUM. Durch Ihr Fachwissen und Ihre aktive Einbindung in die lokale Forschungsgemeinschaft tragen Sie zur strategischen Entwicklung zukünftiger Dienstleistungen an der Universität bei, wo Sie Unterstützung und Beratung bei Projekten leisten werden, die Fachwissen im Bereich Forschungsdatenmanagement erfordern. Insgesamt werden mehr als 50% Ihrer Arbeitszeit in der Forschung verbracht. Anforderungen Fundierte Kenntnisse in der Entwicklung und Anwendung von NGS/Omics-Workflows (z.B. NextFlow, snakemake, WDL) Erfahrungen im Benchmarking von NGS-Workflows Sicherer Umgang mit der OpenStack-Plattform zur Anpassung und Bereitstellung des GHGA-Software-Stacks Vertrautheit mit Methoden und Tools der Bioinformatik und des Forschungsdatenmanagements Kenntnisse in der Verwaltung von Linux-Systemen und Containern Ausgezeichnete organisatorische Fähigkeiten zur Koordination von Workshops, Hackathons und Seminaren Effektive Kommunikations- (auf Englisch) und zwischenmenschliche Fähigkeiten zur Interaktion mit der lokalen Forschungs-gemeinschaft und für Beiträge zum strategischen Planungsprozess, zum Verfassen von Texten und zu Beratungsaufgaben Masterabschluss oder höher in der Bioinformatik, Informatik oder verwandten Fachrichtungen Warum Sie sich uns anschließen sollten Möglichkeit, an vorderster Front die biomedizinische Forschung durch innovative datenwissenschaftliche und bioinformatische Ansätze voranzutreiben Internationales, attraktives und interdisziplinäres Arbeitsumfeld Zusammenarbeit mit weltweit führenden IT-Partnern wie dem Leibniz Rechenzentrum (LRZ) Gehalt gemäß TV-L inklusive Sozialleistungen Flexible Arbeitszeiten und Home-Office-Regelung Möglichkeiten zur weiteren wissenschaftlichen Qualifikation und persönlichen Entwicklung Bewerber mit Behinderung werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt Die TUM strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an, daher sind Bewerbungen von Frauen ausdrücklich erwünscht Bewerbung: Die Vollzeitstelle ist von der DFG für 1 Jahr bis zum Ende des Förderzeitraums (30.09.2025) mit einer Vergütung nach TV-L finanziert. Vorbehaltlich der voraussichtlichen Verlängerung der DFG-Förderung (2025 - 2030; in Vorbereitung) wird die Stelle um diesen Zeitraum verlängert. Die Stelle kann ab Oktober 2024 angetreten werden. Bewerbungen sollten ein Anschreiben, einen Lebenslauf und Referenzen enthalten und bis zum 16. August 2024 unter Angabe des Betreffs "Bioinformatician" an
[email protected] gesendet werden. Die TUM als chancengleicher Arbeitgeber fördert ausdrücklich die Bewerbung von Frauen und allen anderen Personen, die zusätzliche Diversitätsdimensionen in die Forschungs- und Lehrstrategien der Universität einbringen können. Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt. Weitere Informationen https://www.mdsi.tum.de https:/www.ghga.de https://www.cs.cit.tum.de/cmm https://lrz.de Prof. Dr. Stephan Günnemann Technische Universität München Munich Data Science Institute Walther-von-Dyck-Straße 10 85748 Garching bei München Im Rahmen Ihrer Bewerbung um eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise der TUM zur Kenntnis genommen haben.
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