Bioinformatician (m/f) 80-100% - in translational research teams in pediatric cancer

in translational research teams in pediatric cancer Le tue responsabilità • In qualità di partner computazionale chiave all'interno di un ambiente di ricerca collaborativo, fornirai competenze bioinformatiche a diversi gruppi di ricerca, sviluppando workflow di analisi riproducibili, integrando diversi dataset omici e traducendo dati complessi in significativi approfondimenti biologici. • In questo ruolo, l'analisi di dati di sequenziamento ad alto rendimento (WGS, WES, RNA-seq, single-cell RNA-seq e ATAC-seq), nonché di dataset metabolomici e proteomici, sarà una responsabilità centrale. • La tua competenza sarà essenziale per sviluppare, ottimizzare e mantenere pipeline computazionali robuste e riproducibili per il variant calling, l'analisi dell'espressione differenziale e i workflow bioinformatici correlati. • Un aspetto chiave del tuo lavoro sarà l'integrazione di dataset genomici pubblici sul cancro con dati sperimentali interni ed esterni per supportare progetti di ricerca innovativi. • Collaborando strettamente con ricercatori di diverse discipline, fornirai supporto statistico, creerai visualizzazioni di dati approfondite e contribuirai all'interpretazione biologica di dataset complessi. • Supportando l'infrastruttura computazionale del laboratorio, manterrai i repository di codice, migliorerai la documentazione dei workflow e assicurerai una gestione efficace dell'archiviazione dei dati. • I tuoi contributi si estenderanno alla preparazione di manoscritti scientifici, domande di sovvenzione e rapporti sull'avanzamento della ricerca. Il tuo profilo • Come candidarsi: Inviare un unico PDF contenente una lettera di presentazione (max 2 pagine), il tuo CV, l'elenco delle pubblicazioni e i contatti di due referenze • Titolo di studio: Master o PhD in Bioinformatica, Biologia Computazionale, Informatica o un campo analitico correlato • Programmazione e informatica: Competenza in Python o R, shell scripting (Bash) in un ambiente Linux/Unix ed esperienza di lavoro con High-Performance Computing (HPC) o ambienti cloud (AWS/GCP) • NGS e workflow: Comprovata esperienza nell'analisi di dati Next-Generation Sequencing (NGS) (l'esperienza con l'analisi single-cell è un plus) e familiarità con i sistemi di gestione dei workflow come Nextflow e Snakemake • Lingua: Eccellenti capacità comunicative in inglese, sia scritte che parlate • Settore: Precedente esperienza di ricerca in emato-oncologia, immunologia o metabolismo del cancro • Single-cell: Esperienza pratica nell'analisi di dati multi-omici single-cell (Seurat, Scanpy) • Spettrometria di massa: Esperienza nell'analisi di dati metabolomici o lipidomici • Statistica: Solida base in biostatistica e applicazioni di machine learning in oncologia Il tuo stipendio ## Lo stipendio esatto dipenderà dalle tue qualifiche e dalla tua esperienza professionale. Il tuo stipendio sarà stabilito in conformità con le nostre linee guida salariali durante il processo di selezione. Ai candidati che non possiedono ancora le competenze e l'esperienza necessarie può essere offerto, in alcuni casi, un livello retributivo inferiore. In molti casi, verrà offerto un compenso supplementare per orari di lavoro irregolari. L'ulteriore sviluppo salariale dipenderà dalle tue prestazioni e dalla capacità finanziaria della Eleonorenstiftung. mostra altro Mostra meno Contatti ### Leal Oburoglu, Ph.D. Research Assistant Onkologie Yigit Baskan HR Business Partner \+41 44 249 23 03 Candidati ora Il tuo inizio con noi Pronto a fare la differenza? Non vediamo l'ora di sentirti. La tua posizione ### Lenggstrasse 30 8008 Zürich Apri Google Maps Steinwiesstrasse 75, 8032 Zürich