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Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in

Bewerbungsfrist
30.09.2022
Angebotsdatum
12.09.2022
Arbeitgeber:in
Westfälische Wilhelms-Universität
Einsatzort
Münster

Beschreibung

45.000 Studierende, 8.000 Beschäftigte in Lehre, Forschung und Verwaltung, die gemeinsam Zukunftsperspektiven gestalten – das ist die Westfälische Wilhelms-Universität (WWU). Eingebettet in die Atmosphäre der Stadt Münster mit ihrer hohen Lebensqualität zieht sie mit ihrem vielfältigen Forschungsprofil und attraktiven Lehrangeboten Studierende und Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus dem In- und Ausland an.

Im Institut für Geoinformatik im Fachbereich 14 der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster ist zum 01.01.2023 eine Stelle als

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in
(E 13 TV-L)

Im Projekt “Neural fingerprints as structure and activity-sensitive molecular representations“ des DFG Schwerpunktprogramm SPP2363 „Utilization and Development of Machine Learning for Molecular Applications – Molecular Machine Learning“ zu besetzen. Angeboten wird eine bis zum 30.04.2025 befristete Stelle in Vollzeit (100%). Ziel dieses Projektes ist die Analyse von existierenden und Entwicklung von neuen Verfahren zur Untersuchung von tiefen künstlichen neuronalen Netzen (KNN) im Kontext von molekularen Repräsentationen. Insbesondere sollen sogenannte Explainable AI Strategien für Machine Learning Modelle generiert werden, welche molekulare Fingerabdrücke extrahieren, verarbeiten und analysieren sollen. Hierzu müssen in enger Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern aus der Pharmazie und Chemie diverse KNN Architekturen wie Graph Neural Networks untersucht und für die oben genannten Zwecke weiterentwickelt werden. Am Ende dieses Projektes soll ein vielseitig einsetzbares Framework zur Erstellung und Analyse von molekularen Repräsentationen stehen, welches zum Beispiel für virtuelle Screenings von Bioaktivitätsvorhersagen verwendet werden kann.

Aufgaben und Einsatzfelder

Ihre Aufgaben:

  • Mitarbeit im Drittmittelprojekt „Neural fingerprints as structure and activity-sensitive molecular representations“
  • Entwurf, Implementierung und Training relevanter Deep Learning Modelle zur Erstellung von datengetriebenen molekularen Repräsentationen
  • Entwicklung von Explainable AI Strategien für die zugrundeliegenden KNN Modelle
  • Aktive Partizipation im interdisziplinärem Schwerpunktprogramm „Utilization and Development of Machine Learning for Molecular Applications – Molecular Machine Learning“

Kenntnisse und Fähigkeiten

Unsere Erwartungen:

  • Ein wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Diplom/Master) in der Informatik / Geoinformatik, Chemie, Mathematik oder eines ähnlichen naturwissenschaftlichen Studiengangs wie beispielsweise Physik ist erforderlich
  • Nachgewiesene praktische Erfahrungen im Bereich des Maschinellen Lernens (z.B. mit den erforderlichen Programmierwerkzeugen wie TensorFlow und PyTorch) und / oder Computer Vision
  • Erfahrung mit biomedizinischen / pharmazeutischen Informatik Anwendungen
  • Erste Erfahrungen zum Thema Molecular Machine Learning bzw. verwandten Themenfeldern wie Medizin oder Chemie
  • Sichere Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind von Vorteil
  • Ferner werden Softskills wie z.B. Teamfähigkeit, Kommunikationsfähigkeit, Organisationsfähigkeit und eigenständige Arbeitsweise vorausgesetzt


Zusätzlich wünschenswert sind:

  • Erfahrungen im Bereich der Chemie und molekularer Repräsentationen
  • Theoretische Kenntnisse im Bereich Explainable AI
  • nachgewiesene Kenntnisse in den assoziierten praktischen und analytischen Methoden
  • Projektmanagement Fähigkeiten und Erfahrungen im Umgang mit Studierenden sind förderlich

Beschäftigungsverhältnis

Die WWU setzt sich für Chancengerechtigkeit und Vielfalt ein. Wir begrüßen alle Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer oder sozialer Herkunft, der Religion oder Weltanschauung, Beeinträchtigung, Alter sowie sexueller Orientierung oder Identität. Eine familiengerechte Gestaltung der Arbeitsbedingungen ist uns ein selbstverständliches Anliegen

Die WWU tritt für die Geschlechtergerechtigkeit ein und strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre an. Bewerbungen von Frauen sind daher ausdrücklich erwünscht; Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.

Kontakt

Bei Fragen vorab kontaktieren Sie gerne die Computer Vision & Machine Learning Systems AG (cvmls@uni-muenster.de).

Haben wir Ihr Interesse geweckt?
Dann freuen wir uns über Ihre Bewerbung bis zum 30.09.2022 an die

Westfälische Wilhelms-Universität
Institut für Geoinformatik
Prof. Dr. Benjamin Risse
Heisenbergstr. 2
48149 Münster

Sie können Ihre Bewerbung auch gerne als pdf-Datei an b.risse@uni-muenster.de senden.

Bitte beachten Sie, dass wir andere Dateiformate nicht berücksichtigen können.

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