TRON Translationale Onkologie an der Universitätsmedizin der JGU Mainz gGmbH Jobs und Stellenangebote

TRON Translationale Onkologie an der Universitätsmedizin der JGU Mainz gGmbH | Mainz

Als Bioinformatiker (m/w/d) in Vollzeit in Mainz arbeitest du eng mit einem interdisziplinären Team aus Technikern und Wissenschaftlern zusammen, um Sequenzierungsversuche innerhalb von TRON und mit externen Partnern zu planen, durchzuführen und zu analysieren. Du analysierst RNA-seq-Daten von unseren hauseigenen Sequenzierern (Illumina Nova Seq, Next Seq, MiSeq) sowie aus öffentlichen Quellen. Dabei entwickelst du vollständig reproduzierbare Analysepipelines und Berichte. Die Koordination von Analyseaufgaben im Computational Medicine Team wird von dir unterstützt. Du verfügst über einen Doktortitel in Bioinformatik, computational biology oder ähnlichem und beherrschst die Analyse von Bulk- und/oder single-cell RNA-seq Daten. Neben umfangreicher Erfahrung in der Analyse von genomischen und transkriptomischen Daten und Tools (z.B. STAR, kallisto, pathway enrichment) zeichnest du dich durch exzellente Datenvisualisierungs- und Kommunikationsfähigkeiten sowie Programmiererfahrung, vorzugsweise in R und Python, und praktische Erfahrung mit Versionskontrollsystemen aus. Erfahrung in der Analyse von Long-Read-Sequenzierungsdaten ist von Vorteil. Zusätzlich kannst du von Kenntnissen in der Nutzung, Entwicklung und Pflege von Analyse-Workflow-Tools (z.B. Nextflow) sowie einem tiefen Verständnis für Krebsbiologie und Immunologie profitieren.

TRON Translationale Onkologie an der Universitätsmedizin der JGU Mainz gGmbH | Wiesbaden

Als Bioinformatiker (m/w/d) in Vollzeit in Mainz arbeiten Sie eng mit einem interdisziplinären Team von Technikern und Wissenschaftlern zusammen, um Planung, Durchführung und Analyse von Sequenzierungsexperimenten sowohl intern als auch mit externen Partnern zu koordinieren. Sie analysieren Bulk- und Single-Cell RNA-Seq-Daten sowohl von firmeneigenen Sequenzierern (Illumina Nova Seq, Next Seq, MiSeq) als auch von öffentlichen Quellen. Zudem entwickeln Sie vollständig reproduzierbare Analyse-Pipelines und Berichte. Ihre umfangreiche Erfahrung in der Genom- und Transkriptomdatenanalyse sowie mit entsprechenden Tools (z.B. STAR, kallisto, pathway enrichment) ermöglicht es Ihnen, diese Aufgaben erfolgreich durchzuführen. Sie besitzen zudem ausgezeichnete Data-Visualisierungs- und Kommunikationsfähigkeiten. Kenntnisse in der Arbeit mit Linux HPC-Umgebungen sowie Programmiererfahrung (bevorzugt in R und Python) und Versionierungssystemen (z.B. git) sind ebenfalls vorhanden. Erfahrungen in der Analyse von Long-Read-Sequenzierungsdaten und mit Analyseworkflow-Tools (z.B. Nextflow), sowie ein fundiertes Wissen in Krebsbiologie und Immunologie wären von Vorteil.

TRON Translationale Onkologie an der Universitätsmedizin der JGU Mainz gGmbH | Ludwigshafen Rhein

Der Bioinformatics Scientist (m/f/d) in Mainz arbeitet eng mit einem multidisziplinären Team zusammen, um Sequenzierungsversuche zu planen, durchzuführen und zu analysieren. Dabei werden sowohl interne als auch externe Daten verwendet. Der Fokus liegt auf der Analyse von bulk- und single-cell RNA-seq Daten sowie der Entwicklung vollständig reproduzierbarer Analysepipelines und Berichte. Der ideale Kandidat hat einen Doktortitel in Bioinformatik, beherrscht die Analyse von Genom- und Transkriptomdaten sowie verschiedene Analysetools. Zusätzlich verfügt er über Erfahrung mit Linux HPC Umgebungen, Programmierkenntnissen in R und Python sowie Kenntnissen in der Versionierung. Erfahrungen in der Analyse von Long-Read Sequencing Daten sind von Vorteil, ebenso wie ein tiefgründiges Verständnis für Krebsbiologie und Immunologie.

TRON Translationale Onkologie an der Universitätsmedizin der JGU Mainz gGmbH | Darmstadt

In der Position als Bioinformatiker (m/w/d) in Vollzeit in Mainz arbeiten Sie eng mit einem interdisziplinären Team zusammen, um Sequenzierexperimente zu planen, durchzuführen und auszuwerten. Sie analysieren RNA-Sequenzierungsdaten sowohl aus hauseigenen Sequenzierern (Illumina Nova Seq, Next Seq, MiSeq) als auch aus öffentlichen Quellen. Dabei entwickeln Sie vollständig reproduzierbare Analysepipelines und Berichte. Des Weiteren unterstützen Sie bei der Koordination der Analyseaufgaben im Bereich Computational Medicine. Voraussetzungen für diese Position sind ein abgeschlossenes Promotionsstudium in Bioinformatik, Computational Biology oder einem äquivalenten Fachgebiet sowie fundierte Kenntnisse in der Analyse von RNA-Sequenzierungsdaten. Sie verfügen über umfangreiche Erfahrung in der Analyse von genomischen und transkriptomischen Daten und deren entsprechenden Tools (z.B. STAR, kallisto, pathway enrichment). Zudem beherrschen Sie die Datenvisualisierung und sind kommunikationsstark. Sie haben bereits in einer Linux HPC-Umgebung gearbeitet und können Programmierkenntnisse in R und Python vorweisen. Idealerweise haben Sie auch Erfahrung mit Versionierungssystemen wie git und der Analyse von Long-Read-Sequenzierungsdaten. Zusätzlich wäre es von Vorteil, wenn Sie bereits mit Analyse-Workflow-Tools wie Nextflow gearbeitet haben. Auch ein tiefes Verständnis für Krebsbiologie und Immunologie wäre wünschenswert. Bewerben Sie sich jetzt auf diese spannende Stelle und profitieren Sie von unseren internationalen Kooperationen und unserer modernen Forschungseinrichtung.