Tätigkeitsprofil:

Fachbereich Mathematik und Informatik - Institut für Informatik

AG Datenintegration in den Lebenswissenschaften

Wiss. Mitarbeiter*in (m/w/d) im EU-Projekt Waste Water Pathogens (WaWaPa)

Vollzeitbeschäftigung
befristet bis zum 19.06.2027

Entgeltgruppe 13 TV-L FU

Kennung: WaWaPa-WiMi-DILiS

Die Forschungsgruppe Data Integration in the Life Sciences (DILiS) des Instituts für Informatik der Freien Universität Berlin wird von Katharina Baum geleitet. Wir untersuchen und entwickeln vornehmlich Methoden zur Datenanalyse und -integration. Unsere Fragestellungen stammen häufig aus den Lebenswissenschaften oder dem (öffentlichen) Gesundheitswesen. Dabei integrieren wir verschiedene Datenebenen und entwickeln kombinierte Methoden aus netzwerkbasierter Analyse, maschinellem Lernen und dynamischer Modellierung. Wir sind ein junges, dynamisches Team am idyllischen Campus Dahlem und lehren hauptsächlich in den Studiengängen Informatik, Bioinformatik und Data Science.

Aufgabengebiet:
Die ausgeschriebene Stelle ist für die Arbeit in unserem EU-Projekt Waste Water Pathogens (WaWaPa) geplant. Das Projekt der European Health and Digital Executive Agency (HaDEA) ist eine Kollaboration unter der Führung des Instituto de Desenvolvimento de Novas Tecnologias (UNINOVA) in Lissabon und umfasst Kooperationen innerhalb der FUB und international. Im Rahmen des Projekts werden regelmäßig Wasserproben an verschiedenen Standorten entnommen und anschließend metagenomisch analysiert und auf bekannte Pathogene geprüft. Die ausgeschriebene Stelle soll sich mit der Darstellung, Visualisierung und Analyse der anfallenden multivariaten Zeitreihendaten für verschiedene Gruppen von Stakeholdern beschäftigen. Zudem sollen im Rahmen des Projekts weitere flankierende Datenebenen (z. B. Mobilität, Wetter etc.) erhoben und integriert werden. Ein wichtiger Aufgabenbereich ist zudem die Entwicklung weiterer integrativer Methoden zur Datenanalyse, beispielsweise unter Nutzung von Netzwerken, mathematischer Modellierung und maschinellem Lernen.

Anforderungsprofil:

Einstellungsvoraussetzungen:
Abgeschlossenes wiss. Hochschulstudium (Master) in einem einschlägigen Fachgebiet,

z. B. Informatik, Data Engineering, Data Science, Mathematik, Bioinformatik oder einem anderen verwandten Fachgebiet.

Erwünscht:

• Nachgewiesene Fähigkeit zur Entwicklung gut gestalteter und leistungsfähiger Front-End­ Anwendungen (z. B. GUls, Dashboards) und Erfahrung mit oder starkes Interesse an nutzerorientierten Datenvisualisierungstechniken
• Erfahrung in der Kopplung von Front-End-Anwendungen mit einem Datenbankmanagementsystem, z. B. PostgreSQL, Arbeit mit Datenmodellen
• Erfahrung in der Datenvorverarbeitung, Arbeit mit verrauschten und vielfältigen Daten
  Nachgewiesene Fähigkeit, eine qualitativ hochwertige Dokumentation von Daten und deren Präprozessierung, Code und Arbeitsabläufen zu erstellen
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Englisch in Wort und Schrift für die Kommunikation innerhalb des Teams und mit Kooperationspartnern, Deutschkenntnisse sind von Vorteil
• Solider theoretischer Hintergrund in statistischer Datenanalyse, Zeitreihenanalyse, mathematischer Modellierung, Netzwerken und ihrer Analyse, Techniken des maschinellen Lernens
• Erfahrung in der Arbeit mit Daten aus dem mikrobiologischen Kontext und/oder mit zusätzlichen Datenarten, die für Abwasser oder Infektionskrankheiten relevant sind, ist von Vorteil
• Sorgfältige, zuverlässige und teamorientierte Arbeitsweise
• Gender- und Diversity-Bewusstsein

Weitere Informationen erteilt Frau Prof. Dr. Katharina Baum (katharina.baum@fu-berlin.de ).

Bewerbungen sind mit aussagekräftigen Unterlagen unter Angabe der Kennung bis zum 01.09.2025 im Format PDF (vorzugsweise als ein Dokument) elektronisch per E-Mail zu richten an Prof. Dr. Katharina Baum: katharina.baum@fu-berlin.de oder per Post an die

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AG Datenintegration in den Lebenswissenschaften

Frau Prof. Dr. Katharina Baum

Takustr. 9

14195 Berlin (Dahlem)

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