Arbeitszeit: 100% der vollen tariflich vereinbarten Arbeitszeit (zzt. 38,5 Std./W.)
Befristung: zunächst unter Berücksichtigung des WissZeitVG für 3 Jahre, eine Verlängerung wird angestrebt
Einstieg: zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Vergütung: EG 13 (TV-L)

Projekt:

Ziel des Projektes ist die Entwicklung robuster Datenanalyse-Pipelines zur Verarbeitung von multimodalen Gesundheitsdaten. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Implementierung folgender Teilaspekte:

Multimodale Lernansätze: Die Entwicklung von KI-Modellen zur Fusion verschiedenartiger Datentypen (genetische Signatur, klinisches Profil) mit dem Ziel der Identifizierung präziser diagnostischer oder prognostischer Biomarker.
Kohortenanalysen: Durchführung statistisch fundierter Analysen großer Patientenkollektive, um Erkenntnisse über Risikofaktoren und Therapieansätze zu gewinnen.
Data-Engineering: Weiterentwicklung und Optimierung der vorhandenen Datenarchitektur und die Verbesserung des Datenaustauschs zwischen verschiedenen Forschungsgruppen.

Große genomische und klinische Datensätze sollen genutzt werden, um:

Genetische Varianten effizient zu klassifizieren
Krankheitsassoziierte Muster zu identifizieren
Die Interpretation von Sequenzdaten (z. B. NGS) zu verbessern
Vorhersagemodelle für genetische Erkrankungen zu entwickeln
Biomarker mit therapeutischer oder prognostischer Relevanz zu identifizieren

Die Arbeit erfolgt in enger Zusammenarbeit mit klinischen und molekulargenetischen Arbeitsgruppen und trägt zur Weiterentwicklung personalisierter Medizin bei.

Aufgaben:

Entwicklung, Implementierung und Evaluation von Machine-Learning-Algorithmen (z.B. Deep Learning, Klassifikationsmodelle, Agentensysteme etc.)
Analyse und Integration komplexer genomischer Datensätze
Datenaufbereitung und - visualisierung
Teilnahme an wissenschaftlichen Konferenzen
Mitwirkung an Drittmittelprojekten

Profil:

Abgeschlossenes naturwissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder vergleichbar) in Bioinformatik, Informatik, Biologie, Molekularbiologie, Biochemie oder verwandte Disziplinen sowie abgeschlossene Promotion
Solide Kenntnisse in Machine Learning / Statistik
Sicherer Umgang mit gängigen Programmiersprachen, insbesondere Python
Erfahrung im Umgang mit klinischen oder biomedizinischen Datensätzen
Erfahrung im Aufsetzen und Verwalten von relationalen Datenbanken
Grundverständnis genomischer Datenanalysen
Wünschenswert:
- Wissenschaftliches Interesse an Humangenetik
- Erfahrung mit Deep Learning Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch)
- Erfahrung mit LLM-Frameworks und Orchestrierungssystemen (z. B. LangChain oder vergleichbare Frameworks)
- Erfahrung mit Basismodellen und deren Anwendungen und Anpassungen (Fine-Tuning, Prompt Engineering, Parameter-efficient tuning wie LoRA/Adapters)
- Kenntnisse in Next-Generation Sequencing (NGS) Datenanalyse
- Erfahrung im High Performance Computing (HPC) Bereich
Analytisches und strukturiertes Denkvermögen
Hohe Motivation, teamorientiertes Arbeiten in einem interdisziplinären Umfeld
Eigeninitiative sowie Einsatzbereitschaft, Organisation und Zuverlässigkeit
Kreativität bei der Lösung komplexer Fragestellungen

Warum Sie sich für uns entscheiden sollten?

Wir bieten…

30 Tage Urlaub/Jahr bei Vollzeitbeschäftigung
Mitarbeitende werben Mitarbeitende für verschiedene Berufsgruppen / Prämie von 3.000 Euro
Überdurchschnittliche betriebliche Altersversorgung der VBL
Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten
Entspannter Arbeitsweg - vergünstigtes ÖPNV-Ticket oder Parkplatz sowie Möglichkeit der Teilnahme an der GoFlux App
Familienfreundliche Unternehmenskultur
- Betriebskindergarten, Kinderland
- flexible Arbeitszeitmodelle sowie
- vielfältige Beratungs- und Unterstützungsangebote zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie durch die Personalbetreuung
Eine Onboarding-App für neue Mitarbeitende
Fit & Gesund - von Gesundheitsförderung bis Hochschulsport – wir haben alles für Sie

Bewerbungsverfahren:

Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung über unser Bewerbungsportal unter Angabe von GB-P-56159 ein. Die Bewerbungsfrist endet am 07.08.2026.

Kontakt:

Uniklinik RWTH Aachen, Zentrum für Humangenetik und Genommedizin, Direktorin Klinische Genomik, Frau Univ.-Prof. Dr. med. Miriam Elbracht, Direktor Humangenetik, Herr Univ.-Prof. Dr. med. Ingo Kurth, Pauwelsstraße 30, 52074 Aachen.

Bei Rückfragen steht Ihnen Herr Dr. med. Jeremias Krause gerne zur Verfügung.
E-Mail: [email protected]
Telefon: +49 (0)241 80 85513

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!

Diese Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.

Die Uniklinik RWTH Aachen fördert Chancengerechtigkeit und Vielfalt. Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht und werden nach Maßgabe des LGG bevorzugt berücksichtigt.

Bewerbungen schwerbehinderter Menschen sind uns willkommen und werden bei gleicher Eignung vorrangig berücksichtigt.

Eine Beschäftigung unterhalb der oben angegebenen Wochenarbeitszeit ist grundsätzlich möglich.

Für Ihre Bewerbung nutzen Sie bitte unser digitales Bewerbungsportal. Wählen Sie Ihre „Wunschstelle“ unter www.ukaachen.de unter „Stellenmarkt“ aus. Klicken Sie auf den grünen Button „Jetzt bewerben“ und geben Sie Ihre Unterlagen elektronisch ab. Bewerbungen, die uns per E-Mail an: [email protected] erreichen, werden von uns in das v. g. Portal überführt. Mit der Übersendung per E-Mail stimmen Sie einer Überführung in das Portal zu.

Diese Stellenausschreibung wurde unter Einsatz eines KI gestützten Systems erstellt. Die finale inhaltliche Prüfung und Verantwortung liegen beim Universitätsklinikum Aachen.

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Bachelor- /Masterarbeit: »Einflussanalyse von Oberflächenmessdaten auf optische Simulation«

Masterarbeit – KI in MBSE

IT-Systemadministrator (m/w/d)

Webentwickler (m/w/d)

Lead DevOps Engineer (all genders) – SaaS Platform & Cloud

Masterarbeit (w|m|d) Autogeneration von Bewegungsmodellen aus GPS- und IM

Pflichtpraktikant/Bachelorand/Masterand (m/w/d) Advanced RAG für Generative KI-Anwendungen in der Automobilindustrie

PhD Position – Prospective Environmental and Economic Assessment of a Data Center for the Einstein Telescope

Praktikum IT - Fokus Data / Analytics & AI

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PhD-Position - Development of scalable superconducting quantum systems

Doktorand:in - Fluiddynamische Untersuchungen und Apparatur-Entwicklungen zu Gas-Elektrolyt-Mischungen bei alkalischer Elektrolyse (w/m/d)

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