Postdoktorand mit Hintergrund in Computational Biology oder Data Science
Empa, Materials Science and Technology
St. Gallen
Auf einen Blick
- Veröffentlicht:19 August 2025
- Pensum:100%
- Vertragsart:Festanstellung
- Arbeitsort:St. Gallen
Job-Zusammenfassung
Empa sucht einen Postdoc in Computational Biology oder Data Science. Nutzen Sie die Chance, an einem innovativen Forschungsprojekt zu arbeiten.
Aufgaben
- Durchführung von Datenanalysen und statistischen Auswertungen.
- Implementierung von Machine Learning-Analysemethoden.
- Koordination der Aktivitäten mit Partnern im Konsortium.
Fähigkeiten
- Doktorat in Computational Biology oder Life Cycle Assessment erforderlich.
- Starke Programmierkenntnisse und Erfahrung in der Datenanalyse.
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten in Englisch.
Ist das hilfreich?
Materialwissenschaft und -technologie sind unsere Leidenschaft. Mit unserer Spitzenforschung leisten die rund 1.100 Mitarbeitenden der Empa wesentliche Beiträge zum Wohl der Gesellschaft für eine lebenswerte Zukunft. Die Empa ist eine Forschungseinrichtung des ETH-Bereichs.
Postdoktorand mit Hintergrund in Computational Biology oder Data Science
Das Labor "Particles-Biology Interactions" der Empa und seine Gruppe "Multi-omics for healthcare materials" suchen eine Kandidatin bzw. einen Kandidaten für ein interdisziplinäres Projekt zur Entwicklung neuer rechnergestützter Ansätze zur Verbesserung der Sicherheit und Nachhaltigkeit von (Nano-)Materialien auf Basis öffentlich verfügbarer Daten und Werkzeuge, einschließlich Omics-Daten, sowie zur Integration neuartiger Methoden zum Ersatz von Tierversuchen. Das Projekt umfasst Kooperationen mit mehreren führenden europäischen Forschungsgruppen und Experten auf diesem Gebiet. Der Postdoktorand wird Spitzenforschung durchführen, neuartige rechnergestützte Werkzeuge entwickeln und neue Strategien für den sicheren und nachhaltigen Einsatz von Chemikalien und Materialien integrieren.
Ihre Aufgaben
- Groß angelegte Datenanalyse, Programmierung und statistische Auswertung
- Machine-Learning-Analysen: Implementierung etablierter und neuer Workflows
- Koordination der Aktivitäten mit Konsortialpartnern, einschließlich Präsentation der Ergebnisse bei Konsortialtreffen
- Aufbereitung der Ergebnisse für Publikationen und Präsentationen auf Konferenzen
- Entwicklung von Modellen zur Bewertung von Gesundheits- und Umweltauswirkungen
Ihr Profil
Wir suchen eine Kandidatin bzw. einen Kandidaten mit:
- Promotion im Bereich Computational Biology oder Life Cycle Assessment
- Ergebnisorientierte und kooperative Persönlichkeit
- Hintergrund in Computational Biology, Bioinformatik, Life Cycle Assessment, Gefährdungsbeurteilung oder einem verwandten Gebiet
- Starke Programmier- und Statistikkenntnisse, einschließlich Machine Learning
- Ausgezeichnete akademische Leistungen
- Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten und gute Englischkenntnisse Vorteilhaft für diese Position sind:
- Vertrautheit mit Safe and Sustainable by Design-Methoden und -Werkzeugen
- Vertrautheit mit Datensätzen und Modellen zur Bewertung von Gesundheits- und Umweltauswirkungen
- Interesse an Krankheitsmechanismen
- Expertise in Netzwerkanalysen
- Erfahrung mit Omics-Datenanalyse
Unser Angebot
- Ein hoch interdisziplinäres und unterstützendes Umfeld mit einem Spitzenforschungsprojekt
- Unterstützung bei der weiteren Karriereentwicklung
- Ein starkes internationales Netzwerk
Die Postdoktorandenstelle ist auf zwei Jahre befristet. Sie ist an der Empa in St. Gallen angesiedelt und ab November 2025 oder nach Vereinbarung verfügbar. Die Forschende wird zusätzlich am Swiss Institute of Bioinformatics affiliiert sein.
Wir leben eine Kultur der Inklusion und des Respekts. Wir begrüßen alle Menschen, die an innovativen, nachhaltigen und sinnvollen Tätigkeiten interessiert sind – das ist entscheidend.
Wir freuen uns auf Ihre vollständige Online-Bewerbung inklusive Motivationsschreiben, Lebenslauf, Zeugnissen, Diplomen und Kontaktdaten von zwei Referenzpersonen. Bitte reichen Sie diese ausschließlich über unser Jobportal ein. Bewerbungen per E-Mail und Post werden nicht berücksichtigt.
