Bioinformatiker (m/w/d) 80-100% - in translational Forschungsteams in der pädiatrischen Onkologie

in translational Forschungsteams in der pädiatrischen Onkologie Ihre Aufgaben • Als wichtiger computergestützter Partner innerhalb eines kollaborativen Forschungsumfelds werden Sie Bioinformatik-Expertise über Forschungsgruppen hinweg bereitstellen, reproduzierbare Analyse-Workflows entwickeln, diverse Omics-Datensätze integrieren und komplexe Daten in aussagekräftige biologische Erkenntnisse übersetzen. • In dieser Rolle wird die Analyse von High-Throughput-Sequenzierungsdaten (WGS, WES, RNA-seq, Single-cell RNA-seq und ATAC-seq) sowie metabolomischen und proteomischen Datensätzen eine zentrale Verantwortung sein. • Ihre Expertise wird entscheidend für die Entwicklung, Optimierung und Wartung robuster und reproduzierbarer computergestützter Pipelines für Variant Calling, differenzielle Expressionsanalyse und verwandte Bioinformatik-Workflows sein. • Ein wesentlicher Aspekt Ihrer Arbeit wird die Integration öffentlicher Krebsgenomik-Datensätze mit internen und externen experimentellen Daten sein, um innovative Forschungsprojekte zu unterstützen. • Durch die enge Zusammenarbeit mit Forschenden aus verschiedenen Disziplinen werden Sie statistische Unterstützung leisten, aussagekräftige Datenvisualisierungen erstellen und zur biologischen Interpretation komplexer Datensätze beitragen. • Bei der Unterstützung der computergestützten Infrastruktur des Labors werden Sie Code-Repositories pflegen, die Workflow-Dokumentation verbessern und ein effektives Datenmanagement sicherstellen. • Ihre Beiträge erstrecken sich auf die Erstellung wissenschaftlicher Manuskripte, Förderanträge und Forschungsfortschrittsberichte. Ihr Profil • Bewerbung: Reichen Sie ein einzelnes PDF ein, das ein Motivationsschreiben (max. 2 Seiten), Ihren Lebenslauf, eine Publikationsliste und Kontaktdaten von zwei Referenzen enthält • Abschluss: Master oder PhD in Bioinformatik, Computational Biology, Informatik oder einem verwandten analytischen Bereich • Programmierung & Computing: Sicherer Umgang mit Python oder R, Shell-Scripting (Bash) in einer Linux/Unix-Umgebung sowie Erfahrung in der Arbeit mit High-Performance Computing (HPC) oder Cloud-Umgebungen (AWS/GCP) • NGS & Workflows: Nachgewiesene Erfolge in der Analyse von Next-Generation Sequencing (NGS) Daten (Erfahrung mit Single-Cell-Analysen ist ein Plus) und Vertrautheit mit Workflow-Management-Systemen wie Nextflow und Snakemake • Sprache: Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Englischkenntnisse • Fachbereich: Vorheriger Forschungshintergrund in Hämato-Onkologie, Immunologie oder Krebsstoffwechsel • Single-cell: Praktische Erfahrung mit der Analyse von Single-Cell Multi-Omics-Daten (Seurat, Scanpy) • Massenspektrometrie: Erfahrung in der Analyse von Metabolomik- oder Lipidomik-Daten • Statistik: Fundierte Kenntnisse in Biostatistik und Anwendungen des maschinellen Lernens in der Onkologie Ihr Gehalt ## Das genaue Gehalt hängt von Ihren Qualifikationen und Ihrer beruflichen Erfahrung ab. Ihr Gehalt wird im Rahmen des Auswahlprozesses gemäß unseren Gehaltsrichtlinien festgelegt. Bewerbern, die noch nicht über die erforderlichen Fähigkeiten und Erfahrungen verfügen, kann in einigen Fällen eine niedrigere Gehaltsstufe angeboten werden. In vielen Fällen wird eine Zusatzvergütung für unregelmäßige Arbeitszeiten angeboten. Die weitere Gehaltsentwicklung hängt von Ihrer Leistung und der finanziellen Leistungsfähigkeit der Eleonorenstiftung ab. mehr anzeigen Weniger anzeigen Kontakt ### Leal Oburoglu, Ph.D. Research Assistant Onkologie Yigit Baskan HR Business Partner \+41 44 249 23 03 Jetzt bewerben Ihr Einstieg bei uns Bereit, etwas zu bewegen? Wir freuen uns darauf, von Ihnen zu hören. Ihr Standort ### Lenggstrasse 30 8008 Zürich Google Maps öffnen Steinwiesstrasse 75, 8032 Zürich