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Hochschule Geisenheim University
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Für den in der AG Modellierung und Systemanalyse der HGU angesiedelten Forschungsbereich BiaS ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt folgende Stelle befristet zu besetzen:

Wissenschaftliche Mitarbeiterin/wissenschaftlicher Mitarbeiter

Postdoktorandin/Postdoktorand
Vollzeit, befristet für 2,5 Jahre - Kennziffer 58/2016


Der Forschungsbereich Bioinformatik / Angewandte Statistik (BiaS) ist eine Querschnittswissen­schaft, die sich als Schlüsseldisziplin über alle Fachdisziplinen hinweg mit der Sammlung, Analyse und Speicherung von Daten beschäftigt. Sie entwickelt Methoden und Werkzeuge, die große Datenmengen in Information und Wissen übersetzt können. Sie trägt damit im erheblichen Umfang zur Systemanalyse komplexer biologischer, technischer, biotechnologischer und pflanzenbaulicher Systeme und deren Integration bei.

Ihre Aufgaben
  • Datenaufbereitung, Visualisierung und Entwicklung statistischer Methoden zur Auswertung von Klimadaten aus verschiedenen Versuchsinfrastrukturen (Klimakammer, Gewächshaus, FACE-Anlage) in Kooperation mit Projektpartnern der HGU
  • Selbständige Methodenweiterentwicklung für die Bearbeitung großer Datenmengen
  • Weiterentwicklung von statistischen Analyse- und Visualisierungstools für Daten aus berührungsfreien Sensoren zur Überwachung des Wasserhaushalts und der Nähr- und Inhaltsstoffe von Pflanzen (Kooperation mit Forschungsbereich „iSenS“)
  • Entwicklung von statistischen Modellen zur Analyse zeitlicher und räumlicher Systemdaten
  • Kooperation mit Forschungsbereich „Chemometrie“ und Entwicklung eines Konzepts für eine BiaS-Beratungs-Plattform gemeinsam mit Kollegen verschiedener Institute der HGU
  • Berichterstattung, Präsentation und Publikation der Ergebnisse
  • Mitarbeit an Drittmittelanträgen
Ihr Profil
  • Promotion und Erfahrung in Angewandte Mathematik oder Bioinformatik
  • umfangreiches Wissen zu den wichtigsten statistischen Modellklassen und Analysewerkzeugen für die praktische Analyse komplexer Daten, aber auch die Fähigkeit, Lösungen für neue Problemklassen zu erarbeiten
  • Kenntnisse zu statistischer Software (u.a. R) sowohl aus anwendungsbezogener Perspektive als auch hinsichtlich der statistischen Programmierung
  • Kompetenzen in der Modellierung komplexer biologischer Prozesse und Systeme
  • möglichst Methodenkompetenzen in der Bioinformatik, wünschenswert sind Kompetenzen in Genomik, Transkriptomik, Proteomik und Metabolomik
  • Gute Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit in einem internationalen Umfeld
  • Selbstständige und zuverlässige Arbeitsweise
  • Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Unser Angebot:
  • Interessante und anspruchsvolle Tätigkeit in einem internationalen und interdisziplinären Team.
  • Die Vergütung erfolgt entsprechend der Qualifikation und Berufserfahrung bis Entgeltgruppe 13 TV-H.
  • Die Stelle ist für 2,5 Jahre befristet
Im Rahmen des bestehenden Förderplans ist die Hochschule bestrebt, den Anteil der Frauen zu erhöhen und fordert daher qualifizierte Frauen nachdrücklich auf, sich zu bewerben.
Bei gleicher Eignung werden Menschen mit Behinderung (i. S.d. § 2 Abs. 2 und 3 SGB IX) bevorzugt eingestellt.
Bewerbungen richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer bis zum 31.12.2016 mit aussagekräftigen Unterlagen an die Hochschule Geisenheim, Abteilung Personal/PE, Von-Lade-Straße 1, 65366 Geisenheim oder per E-Mail an: personal@hs-gm.de.
Erste Fragen beantwortet Ihnen gerne Frau Stoll, Tel. 06722 502-220, E-Mail: katja.stoll@hs-gm.de.
Fachliche Fragen richten Sie bitte an Frau PD Dr. Katrin Kahlen, Tel. 06722 502-513, E-Mail: katrin.kahlen@hs-gm.de oder an Herrn Prof. Dr. Kai Velten Tel. 06722-502-734, E-Mail:
kai.velten@hs-gm.de.
Wir bitten darum, nur Kopien einzusenden. Eine Rücksendung Ihrer Unterlagen nach Abschluss des Verfahrens kann nur erfolgen, wenn Sie einen ausreichend frankierten Rückumschlag beifügen.
Weitere Informationen zur Hochschule Geisenheim erhalten Sie auf unserer Internetseite unter www.hs-geisenheim.de.

Bewerbungsschluss: 31.12.2016
Bewerbungsschluss: 31.12.2016 Erschienen auf academics.de am 29.11.2016
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