Studentische Hilfskraft (m/w/d) für (Bio-)Informatik & Data Science

Ihre Aufgaben

Aktuell sucht der Forschungsbereich Smart Service Engineering studentische Hilfskräfte mit (Bio-)Informatik- oder Data-Science-Hintergrund (m/w/d) (bis zu 10 Std. pro Woche) für die Anwendung von maschinellem Lernen in der personalisierten Medizin in einem Projekt zur Analyse von Genomdaten und der Identifizierung von genetischen Risikofaktoren für Herz-Kreislauf-Erkrankungen.

• Durchführung explorativer Analysen von Genomdaten

• Entwicklung und Implementierung verschiedener Machine Learning Algorithmen zur Erkennung von individuellen genetischen Risikofaktoren für Herz-Kreislauf-Erkrankungen

• Untersuchung des Einsatzes von LLMs in der personalisierten Medizin

• Recherche zu aktuellen Methoden in der Risikostratifizierung bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen

• Identifikation von relevanten Daten und Biomarkern durch statistische oder ML-basierte Analyse und durch Literaturrecherche

• Derzeitiges Studium im Bereich (Bio-)Informatik, Data Science und AI, Wirtschaftsinformatik oder ähnlich

• Gute Kenntnisse in der Entwicklung von Machine Learning Modellen sowie Kenntnisse in der Datenanalytik

• Gute Programmierkenntnisse in z.B. Python oder R

• Erfahrung in der Analyse von Biologischen- oder Genomdaten ist von Vorteil

• Zuvor absolvierte Module wie Data Science, Machine Learning usw. sind von Vorteil

• Gute Englischkenntnisse

• Möglichkeit, praktische Erfahrungen in Industrieprojekten zu sammeln.

• Erwerb von Kompetenzen in den Methoden des wissenschaftlichen Arbeitens

• Mitarbeit an Forschungs- und Industrieprojekten mit renommierten Projektpartnern

• Möglichkeit einer Abschlussarbeit in einem der Projekte

• Industrienahes Arbeitsumfeld und hervorragende Ausstattung

• Flexible Arbeitszeiten zur besseren Vereinbarkeit mit dem Studium

Ihr Profil

• Derzeitiges Studium im Bereich (Bio-)Informatik, Data Science und AI, Wirtschaftsinformatik oder ähnlich

• Gute Kenntnisse in der Entwicklung von Machine Learning Modellen sowie Kenntnisse in der Datenanalytik

• Gute Programmierkenntnisse in z.B. Python oder R

• Erfahrung in der Analyse von Biologischen- oder Genomdaten ist von Vorteil

• Zuvor absolvierte Module wie Data Science, Machine Learning usw. sind von Vorteil

• Gute Englischkenntnisse

Wir bieten Ihnen

• Möglichkeit, praktische Erfahrungen in Industrieprojekten zu sammeln.

• Erwerb von Kompetenzen in den Methoden des wissenschaftlichen Arbeitens

• Mitarbeit an Forschungs- und Industrieprojekten mit renommierten Projektpartnern

• Möglichkeit einer Abschlussarbeit in einem der Projekte

• Industrienahes Arbeitsumfeld und hervorragende Ausstattung

• Flexible Arbeitszeiten zur besseren Vereinbarkeit mit dem Studium