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Biological Data Science - Klinik für Psychiatrie, Psychosomatik und Psychotherapie des Kindes- und des Jugendalters
Frankfurt am Main
Aktualität: 07.07.2025
Anzeigeninhalt:
07.07.2025, Universitätsklinikum Frankfurt
Frankfurt am Main
Biological Data Science - Klinik für Psychiatrie, Psychosomatik und Psychotherapie des Kindes- und des Jugendalters
Über uns:
R2D2-MH setzt auf einen Paradigmenwechsel in der Erforschung psychischer Gesundheit und geht dabei weg von einer rein risikoorientierten Perspektive hin zu einem stärkeren Fokus auf Resilienz und Lebensqualität. Im Rahmen von WP4 untersuchen wir, wie genetische Variationen die Wirksamkeit von Interventionen wie naturalistischen entwicklungsbezogenen Verhaltenstrainings bei Kindern und Jugendlichen mit Autismus-Spektrum-Störungen beeinflussen. Mehr zum Projekt finden Sie hier https://www.r2d2-mh.eu/ . Informationen zur Arbeitsgruppe finden Sie unter https://chiocchettilab.uni-frankfurt.de .
Genau hier sind Sie mittendrin in der Medizin von morgen. Die Universitätsmedizin Frankfurt gehört zu den führenden Universitätskliniken in Deutschland. Bei uns ziehen über 8.500 Menschen aus über 100 Nationen an einem Strang. Aus Wissen wird Gesundheit - das ist dabei unser täglicher Antrieb. Denn wir verbinden Krankenversorgung mit Forschung und Lehre , begrüßen den Fortschritt und entwickeln uns selbst immer weiter. So leisten wir einen wichtigen Beitrag für die Gesundheit und die Lebensqualität von über 500.000 Patientinnen und Patienten jährlich: kompetent, gewissenhaft und mit Leidenschaft.
Aufgaben:
- Programmiergestützte Verarbeitung und Analyse biologischer und klinischer Daten (insb. Genetik, Epigenetik, Phänotypen)
- Entwicklung und Erweiterung von Analysepipelines und statistischer Auswertung
- Datengetriebene Bearbeitung wissenschaftlicher Fragestellungen zu Interventions- und Genomdaten
- Publikation von Projektergebnissen in internationalen Fachjournalen
- Präsentation der Ergebnisse auf nationalen und internationalen Fachkonferenzen
- Austausch und enge Zusammenarbeit mit den Partnerinstitutionen innerhalb des Projekts
- Betreuung von Studierenden (Bachelor/Master) sowie Praktikantinnen und Praktikanten
- Unterstützung bei organisatorischen Aufgaben innerhalb des Projektrahmens
Qualifikationen:
- Abgeschlossenes Masterstudium der Naturwissenschaften in der Biologie, Bioinformatik, Neurowissenschaften, Psychologie mit Datenanalysefokus oder einem vergleichbaren Bereich
- Kenntnisse in genetischer Datenanalyse sind von Vorteil
- Interesse an den Themenfeldern der Psychiatrie, Neurowissenschaften oder klinischen Forschung
- Erste Erfahrungen im wissenschaftlichen Arbeiten
- Fundierte Programmierkenntnisse (mindestens in R oder Python) zur Datenverarbeitung und Analyse
- Sehr gute Englischkenntnisse (mind. C1), gute Deutschkenntnisse (mind. B2) in Wort und Schrift
- Selbstständige, strukturierte und teamorientierte Arbeitsweise
- Bereitschaft, neue Methoden zu erlernen und in einem multidisziplinären Team zu arbeiten
- Aufgrund gesetzlicher Bestimmungen ist ein gültiger Nachweis der Masernimmunität / Masernschutzimpfung notwendig
Wir bieten:
- Tarifvertrag TV-G-U
- 30 Tage Urlaub, 40 Stunden / Woche, Jahressonderzahlung, betriebliche Altersvorsorge
- Kostenloses Landesticket Hessen
- Uniklinik-Campus, Mensa, Cafés
- Work-Life-Balance, Teilzeitmöglichkeiten
- Gesundheitsförderung
- Kitaplätze, Ferienbetreuung (Infos beim Familienservice )
- Einblicke: Instagram , YouTube , LinkedIn
- FAQ´s für neue Beschäftigte
Unser Kontakt:
Kontakt: Prof. Andreas Chiocchetti (Leitung Molekulargenetisches Labor)
E-Mail: andreas.chiocchetti@med.uni-frankfurt.de
Bewerbungsfrist: 31.07.2025
Geforderte Unterlagen: Lebenslauf mit gitlab / github Profil, falls vorhanden, Anschreiben, Zeugnisse, Zertifikate.
Weitere Informationen:
Wir richten uns mit dieser Ausschreibung an Bewerbende jeden Geschlechts. Frauen sind in diesen Positionen am Universitätsklinikum Frankfurt unterrepräsentiert. Daher sind Bewerbungen von Frauen besonders willkommen. Schwerbehinderte Bewerbende werden bei gleicher persönlicher und fachlicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.
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