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 » Erfahrung mit Maschinellem Lernen wäre wünschenswert
Datenmanager*in für Biomedizinische Daten, die*der » sehr gute zwischenmenschliche und kommunikative
das Team bei der Erforschung von Genomen und deren Fähigkeiten; insbesondere die Fähigkeit, effektiv in
Veränderungen im Alter sowie bei der Entstehung von einem vielfältigen, kooperativen und interdisziplinären
Krebs unterstützt. Der Schwerpunkt der Stelle liegt auf der Forschungsumfeld zu arbeiten
gemeinsamen Entwicklung einer Infrastruktur und eines » sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind
Workflows zur Datenanalyse und Anwendungen von maschi- unbedingte Voraussetzung
nellem Lernen an einer Vielzahl von Datensätzen zu somatischer Mutagenese.
Wir Bieten Ihnen
» Möglichkeit, sich in modernsten Bioinformatik-Methoden,
IHRE AUFGABEN einschließlich Deep Learning,im Bereich Genomdaten
» Entwurf und Umsetzung standardisierter Ordner- weiterzubilden
hierarchien und Namenskonventionen für alle » ein vielfältiges und chancengerechtes Arbeitsumfeld
HPC-Speichersysteme » Unterstützung bei der Vereinbarkeit von Beruf und
» gemeinsame Umsetzung von Standardarbeits- Familie
anweisungen für die Datenanalyse von Genomdaten » flexible Arbeitszeitmodelle
einschließlich der Anwendung von maschinellem Lernen » umfangreiches Weiterbildungsangebot
und Deep Learning » Angebote im Rahmen des Betrieblichen Gesundheits-
» Entwicklung von Metadatenschemata zur Ermöglichung managements
einer effizienten Datenermittlung, -abruf und eines
Datenlebenszyklusmanagements von großen Die Universität zu Köln fördert Chancengerechtigkeit und
Datenmengen Vielfalt. Bewerbungen von Frauen werden nach Maßgabe
» Erstellung und Durchsetzung von Richtlinien zur des LGG NRW bevorzugt berücksichtigt. Wir begrüßen aus-
Datenorganisation persönlich sensibler Daten und drücklich alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht,
Best Practices für Forschungsteams Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion,
» Implementierung von Fragestellungen im Bereich der Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität.
somatischen Mutagenese und Zusammenarbeit mit
Forschenden
Die Stelle ist ab sofort in Vollzeit (39,83 Wochenstunden)
» Beratung von Forschenden zu Best Practices der
zu besetzen. Sie ist auf 24 Monate befristet. Sofern die
Datenorganisation
entsprechenden tariflichen und persönlichen Voraus-
» Erstellung von Dokumentationen, Vorlagen und
setzungen vorliegen, richtet sich die Vergütung nach der
Standardarbeitsanweisungen
Entgeltgruppe 11 TV-L.
IHR PROFIL Bitte bewerben Sie sich in englischer Sprache mit Ihren
» Bachelor- oder Masterabschluss in Bioinformatik, aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen und einem
Bioengineering, Genetik oder einem vergleichbaren Motivationsschreiben inkl. beigefügten Nachweisen (ohne
Studienfach Bewerbungsfoto) online unter: https://jobportal.uni-koeln.de.
» fundierte Erfahrung mit Linux-/Unix-Befehlszeilen- Die Kennziffer ist TUV2609-01. Die Bewerbungsfrist endet
umgebungen am 01.10.2026.
» Vertrautheit mit HPC-Speicherarchitekturen und
parallelen Dateisystemen Bei Fragen wenden Sie sich bitte an Prof.‘ Dr. Anna Poetsch‘
» ausgeprägte Detailgenauigkeit und systematische (apoetsch@uni-koeln.de) und schauen Sie in unsere FAQs.
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
Um dich für diesen Job zu bewerben, besuche bitte jobportal.uni-koeln.de.