Über die Stelle
Stellenbezeichnung: Wissenschaftler für klinische, Mikrobiom- und translationale Forschung (PhD)
Beschäftigungsart: Freiberufler (Contractor)
Standort: Remote (weltweit)
Zusammenfassung der Stelle: In dieser Rolle setzen Sie Ihre Expertise ein, um bei der Schulung von KI-Systemen der nächsten Generation zu helfen. Ihre Arbeit prägt durch hochwertigen, praxisnahen Input, wie Modelle lernen, schlussfolgern und arbeiten.
Hauptaufgaben
- Entwerfen und schreiben Sie anspruchsvolle wissenschaftliche Probleme auf Expertenniveau aus den Bereichen Mikrobiom/Metagenomik, klinische und translationale Bioinformatik und verwandte Lebenswissenschaften, mit klaren, überprüfbaren Lösungen.
- Prüfen und bewerten Sie die Ausgaben von KI-Modellen auf wissenschaftliche Richtigkeit, Strenge und Tiefe der Argumentation und erkennen Sie subtile Fehler, die Nicht-Spezialisten übersehen würden.
- Entwickeln Sie detaillierte Rubrics und Referenzantworten, die auf der Primärliteratur und etablierter Methodik beruhen.
- Wenden Sie Fachexpertise in Bereichen an wie 16S- und Shotgun-Metagenomik, Virom-/Wirt-Mikrobiom-Analyse, Biomarker-Entdeckung, klinische Genomik und Omics-getriebene Präzisionsmedizin.
- Geben Sie klare schriftliche Erläuterungen Ihrer Argumentation, damit andere Experten ihr folgen und sie validieren können.
- Erfüllen Sie Qualitätsstandards durch iteratives Feedback und Peer Review.
Erforderliche Qualifikationen (MUSS)
- PhD in Mikrobiologie, Bioinformatik, Computational Biology, Biomedizinischen Wissenschaften, Immunologie, Epidemiologie oder einem eng verwandten Fachgebiet.
- Praktische Forschungserfahrung in einem akademischen oder industriellen Labor (Nasslaborerfahrung ist ein Plus).
- Professionelles schriftliches und gesprochenes Englisch (C1 oder höher).
Bevorzugte Fähigkeiten
- Postdoktorale oder industrielle Forschungserfahrung in der Mikrobiom-, klinischen oder translationalen Forschung.
- Publikationsliste, idealerweise Erstautorenschaften in einschlägigen Fachzeitschriften.
- Mikrobiom-Tools: QIIME2, Kraken2, MetaPhlAn, HUMAnN, MAG-Assemblierung/-Binning, Virom-Analyse.
- Klinisch/translational: TCGA, UK Biobank, Biomarker-Entdeckung, Überlebensanalyse, Integration von EHR + Omics, Genomik in Onkologie/Immunologie.
- Statistik und ML für hochdimensionale biologische Daten.
- Programmierung: Python und/oder R (in der Praxis erforderlich), Bash, Workflow-Tools.
- Erfahrung im Prüfen, Benchmarking oder Verfassen wissenschaftlicher Inhalte.