Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Postdoc (m/w/d) am Lehrstuhl für Klinische Pharma­kologie und Klinische Toxi­kologie

Klingt spannend? Das sind wir:

Mittels molekular- und zell­biologischer Methoden sowie durch klinische und epidemio­logische Studien untersuchen die Arbeits­gruppen des Lehr­stuhls für Klinische Pharma­kologie und Klinische Toxi­kologie Ursachen inter­individuell unter­schiedlicher Wirkungen von Arzneistoffen.

Die Aufgaben

Zur Verstärkung unseres experi­mentell-pharma­kologischen Teams am Lehrstuhl für Klinische Pharma­kologie und Kli­nische Toxikologie (Professor Dr. Martin F. Fromm) der FAU Erlangen, Medizin­campus Ober­franken (MCO), sind wir auf der Suche nach hoch moti­vierten Bewerbenden.

Ihre Aufgaben werden die eigen­ständige Planung und Bearbeitung eines hoch­aktuellen, pharma­kologischen Forschungs­projekts sein, z.B. aus den Themen­bereichen Transport­proteine als Drug Targets, Immunpharma­kologie oder Onkologie. Das Projekt ist in einer aktiven und sehr gut vernetzten Arbeits­gruppe angesiedelt, die über umfang­reiche Dritt­mittel­projekte verfügt und ein breites Spektrum analytischer (LC-MS/MS, GC), zell­biologischer (rekombinante Zellmodelle) und molekular­biologischer Techniken anbietet. Eine Beteiligung an den Lehr­veranstaltungen des Lehr­stuhls wird erwartet.

Voraussetzungen

• Sie haben ein Hochschulstudium (z.B. Pharmazie, Human­medizin, Mole­kulare Medizin, Biochemie, Biologie oder Chemie) hervor­ragend abgeschlossen und anschließend im molekular-, zell­biologischen, pharma­kologischen, pharma­zeutischen oder analytischen Bereich promoviert oder sind kurz vor dem Abschluss Ihrer Promotion.
• Sie zeichnen sich durch ein hohes Maß und Begeisterung für experi­mentelle Frage­stellungen aus.
• Sie sind motiviert mit der Fähig­keit zum selbst­ständigen und ziel­orientierten Arbeiten und haben sehr gute Englisch­kenntnisse.

Zusätzlich von Vorteil, aber keine zwingende Voraussetzung

• Fortgeschrittene Kenntnisse in bio­informatischen und/oder massen­spektro­metrischen Methoden
• Erfahrung in der statistischen Aus­wertung großer Daten­sätze