Datenmanager*in (w/m/d) für Biomedizinische Daten

Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Datenmanager*in (w/m/d) für Biomedizinische Daten
Institut für Genetik (IfG) und Cologne Cluster of Excellence on Aging and Aging-associated Diseases (CECAD)
 

Wir sind eine der größten und ältesten Universitäten Europas und gehören zu den größten Arbeitgeber*innen in unserer Region. Durch unser breites Fächerspektrum, die dynamische Entwicklung unserer Forschungsschwerpunkte und unseren Standort mitten in Köln sind wir attraktiv für Studierende und Forschende weltweit. Wir bieten vielfältige Karrierechancen in Wissenschaft, Technik und Verwaltung.

Die Arbeitsgruppe von Prof. Anna Poetsch sucht eine*n Datenmanager*in für Biomedizinische Daten, die*der das Team bei der Erforschung von Genomen und deren Veränderungen im Alter sowie bei der Entstehung von Krebs unterstützt. Der Schwerpunkt der Stelle liegt auf der gemeinsamen Entwicklung einer Infrastruktur und eines Workflows zur Datenanalyse und Anwendungen von maschinellem Lernen an einer Vielzahl von Datensätzen zu somatischer Mutagenese.

IHRE AUFGABEN

• Entwurf und Umsetzung standardisierter Ordnerhierarchien und Namenskonventionen für alle HPC-Speichersysteme
• gemeinsame Umsetzung von Standardarbeitsanweisungen für die Datenanalyse von Genomdaten einschließlich der Anwendung von maschinellem Lernen und Deep Learning
• Entwicklung von Metadatenschemata zur Ermöglichung einer effizienten Datenermittlung, -abruf und eines Datenlebenszyklusmanagements von großen Datenmengen
• Erstellung und Durchsetzung von Richtlinien zur Datenorganisation persönlich sensibler Daten und Best Practices für Forschungsteams
• Implementierung von Fragestellungen im Bereich der somatischen Mutagenese und Zusammenarbeit mit Forschenden
• Beratung von Forschenden zu Best Practices der Datenorganisation
• Erstellung von Dokumentationen, Vorlagen und Standardarbeitsanweisungen

IHR PROFIL

• Bachelor- oder Masterabschluss in Bioinformatik, Bioengineering, Genetik oder einem vergleichbaren Studienfach
• fundierte Erfahrung mit Linux-/Unix-Befehlszeilenumgebungen
• Vertrautheit mit HPC-Speicherarchitekturen und parallelen Dateisystemen
• ausgeprägte Detailgenauigkeit und systematische Herangehensweise an die Datenklassifizierung
• Verständnis für wissenschaftliche Forschungsabläufe in der Genetik, Datentypen in der Genomik und entsprechend großer Datenmengen
• ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten für die Zusammenarbeit mit unterschiedlichen technischen und nicht-technischen Anwender*innen
• sehr gute Kenntnisse in Python und R für die Datenanalyse
• Erfahrung mit Maschinellem Lernen wäre wünschenswert
• sehr gute zwischenmenschliche und kommunikative Fähigkeiten; insbesondere die Fähigkeit, effektiv in einem vielfältigen, kooperativen und interdisziplinären Forschungsumfeld zu arbeiten
• sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind unbedingte Voraussetzung

WIR BIETEN IHNEN

• Möglichkeit, sich in modernsten Bioinformatik-Methoden, einschließlich Deep Learning,im Bereich Genomdaten weiterzubilden
• ein vielfältiges und chancengerechtes Arbeitsumfeld
• Unterstützung bei der Vereinbarkeit von Beruf und Familie
• flexible Arbeitszeitmodelle
• umfangreiches Weiterbildungsangebot
• Angebote im Rahmen des Betrieblichen Gesundheitsmanagements

Die Universität zu Köln fördert Chancengerechtigkeit und Vielfalt. Bewerbungen von Frauen werden nach Maßgabe des LGG NRW bevorzugt berücksichtigt. Wir begrüßen ausdrücklich alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität.

Die Stelle ist ab sofort in Vollzeit (39,83 Wochenstunden) zu besetzen. Sie ist auf 24 Monate befristet. Sofern die entsprechenden tariflichen und persönlichen Voraussetzungen vorliegen, richtet sich die Vergütung nach der Entgeltgruppe 11 TV-L.
Bitte bewerben Sie sich in englischer Sprache mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen und einem Motivationsschreiben inkl. beigefügten Nachweisen (ohne Bewerbungsfoto) online unter: https://jobportal.uni-koeln.de. Die Kennziffer ist TUV2609-01. Die Bewerbungsfrist endet am 01.10.2026.
Bei Fragen wenden Sie sich bitte an Prof.‘ Dr. Anna Poetsch (apoetsch@uni-koeln.de) und schauen Sie in unsere FAQs.