Fachbereich Biologie, Chemie, Pharmazie – Institut für Pharmazie
Bewerbungsende: 17.08.2026
Die Arbeitsgruppe für Molekulares Wirkstoffdesign (AG Wolber) beschäftigt sich mit der computergestützten Wirkstoffforschung an biologisch relevanten Zielstrukturen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem in-silico-Design, der Modellierung und Analyse von Protein-Ligand-Interaktionen sowie auf Methoden des Virtual Screening, der Moleküldynamik und der datengetriebenen Wirkstoffoptimierung. Die entwickelten Modelle und Vorhersagen werden in enger Zusammenarbeit mit experimentellen Arbeitsgruppen validiert und für Fragestellungen der Wirkstoffentwicklung, insbesondere im Bereich von G-Protein gekoppelten Rezeptoren und weiteren pharmakologisch relevanten Targets, eingesetzt.
Die Arbeitsgruppe ist maßgeblich an der Lehre im Staatsexamensstudiengang Pharmazie sowie im Masterstudiengang Pharmazeutische Forschung beteiligt. Sie wirkt an Vorlesungen, Seminaren und Praktika mit und vermittelt insbesondere Kenntnisse in molekularer Modellierung, computergestützter Wirkstoffentwicklung und strukturbasierter Arzneistoffforschung in verschiedenen Fachsemestern.
Wir bieten Ihnen moderne Arbeitsbedingungen in einem interdisziplinär ausgerichteten Umfeld, einen unbefristeten Arbeitsplatz, eine interessante und abwechslungsreiche Tätigkeit mit hoher Eigenverantwortung, Gestaltungsspielraum und engem Austausch mit Lehrenden, Studierenden und Kooperationspartnern, ein vielfältiges Fortbildungsangebot zur umfassenden Einarbeitung sowie zur fachlichen und methodischen Weiterentwicklung, die Vereinbarkeit von Beruf und Familie durch flexible Arbeitszeitmodelle, z. B. Gleitzeit und die Möglichkeit zum mobilen Arbeiten, ein umfangreiches betriebliches Gesundheitsmanagement, 30 Tage Urlaub pro Jahr sowie zusätzlich arbeitsfrei am 24. und 31. Dezember, eine gute Verkehrsanbindung und ein bezuschusstes Firmenticket.
Nähere Infos unter https://www.bcp.fu-berlin.de/pharmazie/index.html
Aufgabengebiet:
• Computergestützte Entwicklung und Optimierung niedermolekularer Modulatoren an pharmakologisch relevanten Zielstrukturen
• Struktur- und ligandbasiertes Wirkstoffdesign, einschließlich Pharmakophormodellierung, Docking, virtuellem Screening sowie ML-gestützter bzw. generativer Designmethoden
• Durchführung und Auswertung von Molekulardynamiksimulationen zur Analyse von Protein-Ligand-Interaktionen und dynamischen Pharmakophoren
• enge Zusammenarbeit mit experimentellen Kooperationsgruppen zur Validierung und iterativen Optimierung der computergestützten Vorhersagen
• Entwicklung, Dokumentation und Pflege wiederverwendbarer wissenschaftlicher Software-Workflows
• Mitwirkung an der Lehre im Staatsexamensstudiengang Pharmazie sowie im Masterstudiengang
• Publikation der Ergebnisse in begutachteten Fachzeitschriften und Mitwirkung bei Drittmittelanträgen
• Die Stelle dient der eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung (Promotion).
Einstellungsvoraussetzungen:
Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder gleichwertiger Abschluss) in einem für das Aufgabengebiet einschlägigen Fach, z. B. Interdisciplinary Natural Sciences, Computational Sciences oder einer vergleichbaren naturwissenschaftlich orientierten Fachrichtung.
Erwünscht:
Erfahrung in computergestützter Biologie, Machine Learning/Deep Learning oder datengetriebener Analyse biologischer bzw. pharmakologischer Daten. Erwartet werden gute Programmierkenntnisse, insbesondere in Python, sowie Erfahrung mit wissenschaftlichen Analyseumgebungen unter Linux/HPC. Erfahrungen mit strukturbiologischen oder pharmakologischen Fragestellungen, Protein-Ligand-Modellierung, Multi-Omics-Analysen, PK/PD-Modellierung, klinisch-pharmakologischer Datenanalyse oder der Entwicklung reproduzierbarer wissenschaftlicher Workflows.
• Sehr gute Kenntnisse in maschinellem Lernen und Deep Learning, insbesondere mit PyTorch, TensorFlow/Keras, XGBoost, Autoencodern, Transfer Learning, Self-Supervised Learning, Gaussian Processes oder verwandten Verfahren.
• Interesse für struktur- und ligandbasierte Wirkstoffentwicklung, insbesondere an Pharmakophormodellierung, Docking, Molekulardynamik-Simulationen, protein-ligandbezogener Strukturmodellierung und computergestützter Analyse von Interaktionsmustern
• nachgewiesenes Interesse an neuropharmakologischen Wirkstoffen, GPCRs bzw. Opioidrezeptoren, funktionell selektiver Rezeptormodulation und translationaler Wirkstoffentwicklung
• Erfahrung an der Schnittstelle von Pharmakologie, Chemie, Biologie und Informatik.
• sehr gute schriftliche und mündliche Englischkenntnisse sowie sehr gute Deutschkenntnisse
• Fähigkeit zur selbständigen wissenschaftlichen Arbeit, methodische Sorgfalt und hohe Eigeninitiative
• Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit sowie sehr gute Kommunikationsfähigkeit.
• Erfahrung in der wissenschaftlichen Präsentation und Publikation von Forschungsergebnissen
• Bereitschaft zur Mitwirkung in der universitären Lehre
• Zulassung zur Promotion
Bewerbungen sind mit aussagekräftigen Unterlagen unter Angabe der Kennung im Format PDF (vorzugsweise als ein Dokument) elektronisch per E-Mail zu richten an Herrn Prof. Dr. Gerhard Wolber: gerhard.wolber@fu-berlin.de oder per Post an die
Freie Universität Berlin
Fachbereich Biologie, Chemie, Pharmazie
Institut für Pharmazie
Herrn Prof. Dr. Gerhard Wolber
Königin-Luise-Str. 2 und 4
14195 Berlin (Dahlem)
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Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege von Seiten der Freien Universität Berlin keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann.
Stellenausschreibung vom: 26.07.2026
Um dich für diesen Job zu bewerben, besuche bitte www.fu-berlin.de.