W1-Juniorprofessur (Tenure Track W2) Maschinelles Lernen für Tumorgenetik und personalisierte Medizin

Die RWTH Aachen ist eine der Exzellenzuniversitäten Deutsch­lands und genießt weltweit ein hohes Ansehen in Forschung und Lehre. Gegenüber der Gesellschaft nimmt sie ihre Ver­antwortung wahr und adressiert anspruchsvolle wissen­schaftliche Fragestellungen. Die RWTH transferiert ihr Wissen in die Anwendung und entwickelt nachhaltige Lösungen für aktuelle und zukünftige Herausforderungen. Hierbei wird die Konvergenz von Wissen, Methoden und Erkenntnissen aller RWTH-Forschungsfelder angestrebt. In ihren Profilbereichen integriert die RWTH ihr fachliches Tiefenwissen in interdis­ziplinäre Forschungsverbünde. Das dynamisch kreative und internationale Umfeld der RWTH zeichnet sich durch leistungs­fähige Netzwerke, institutionalisierte Kooperationen und den innovativen RWTH-Campus aus.

W1-Juniorprofessur (Tenure Track W2) Maschinelles Lernen für Tumorgenetik und personalisierte Medizin

Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften und Medizinische Fakultät / Uniklinik RWTH Aachen

Es handelt sich um eine Juniorprofessur mit Tenure Track nach W2. Nähere Informationen zum Tenure-Track-Verfahren finden Sie unter www.rwth-aachen.de/tenure-track.

Zum frühestmöglichen Zeitpunkt wird eine Persönlichkeit gesucht, die dieses Fach in Forschung und Lehre vertritt. Die Professur soll sich mit der Entwicklung von quantitativen Modellen für die Auswertung und Integration von molekularen Daten in der Tumorgenetik beschäftigen. Auch die Anwendung von Konzepten des maschinellen Lernens sowie bioinforma­tischen und statistischen Ansätzen ist erwünscht. Die Analyse von großvolumigen Datensätzen (z. B.: TCGA, ICGC etc.) und die Integration solcher Ansätze im lokalen Klinik- und Forschungs­umfeld sollten Teil des Forschungsansatzes sein. Das Ziel ist es, den Standort sowohl in der biomedizinischen Forschung auf der Ebene von molekularen Daten in der onkologischen Forschung als auch in der personalisierten Medizin weiter zu stärken.

Die Bereitschaft zur interdisziplinären und wissenschaftlichen Kooperation mit den Instituten der Medizinischen Fakultät und den Kliniken der Uniklinik RWTH Aachen wird ebenso voraus­gesetzt wie die Kooperation mit dem Helmholtz-Institut für Biomedizinische Technik und den ingenieur- und natur­wissen­schaftlichen Disziplinen der RWTH Aachen; zu letzteren gehö­ren im Besonderen Bezüge zur Biologie oder auch Informatik. Zudem gehört die Mitarbeit in den Forschungsschwerpunkten der Fakultät sowie den damit verbundenen Forschungs­verbün­den (z. B. SFB TRR 219, SFB 1382, KFO 344, KFO 5011, IRTG 2150, GRK 2375, GRK 2415, GRK 2610, PAK 961, CIOABCD, JARA, IZKF AACHEN) zu den Anforderungen. Eine engagierte Mitarbeit im Bereich der Lehre, im Wesentlichen in der Biolo­gie, für den Bereich der Computational Life Sciences (Maschi­nelles Lernen und Data Science) und ggf. Unterstützung der grundständigen Lehre wird ebenfalls erwartet.

Voraussetzungen sind ein abgeschlossenes Universitäts­studium und eine besondere Befähigung zur wissenschaft­lichen Arbeit, die in der Regel durch eine herausragende Pro­mo­tion nachgewiesen wird. Des Weiteren werden didaktische Fähigkeiten erwartet. Den Bewerbungsunterlagen sollen Bele­ge über Lehrerfolge sowie ein Lehrportfolio beigefügt werden.