Fakultät für Informatik und Datenwissenschaft

Doktorand/in (m/w/d)

Computergestützte Immunologie

Unsere Forschungsgruppe ist international führend in der Entwicklung computergestützter und statistischer Methoden für metabolische RNA-Markierungsdaten, mit einem starken Fokus auf Einzelzelltechnologien (scSLAM-seq). Wir kombinieren rigorose statistische Modellierung und leistungsstarke Softwareentwicklung (z. B. GRAND-SLAM, grandR) mit zukunftsweisenden Anwendungen in der RNA-Kinetik, Virologie und Immunologie. Unser interdisziplinäres Team arbeitet an der Schnittstelle von Datenwissenschaft und Hochdurchsatz-Molekularbiologie und pflegt enge Kooperationen mit experimentellen Laboren weltweit, um die zeitliche Dynamik der Genregulation zu entschlüsseln.

Details

Eintrittsdatum: so schnell wie möglich

Beschäftigungsvolumen: Vollzeit 40 Stunden/Woche (Teilzeit möglich)

Gehalt: TV-L E13

Dauer: Beschränkt auf 3 Jahre*

Wir bieten:

• Ein von der DFG gefördertes Forschungsprojekt mit Schwerpunkt auf der Entwicklung neuartiger Methoden und großem Potenzial für hochrangige Publikationen.
• Enge Integration in eine international führende Forschungsgruppe, die sich auf computergestützte Methoden zur metabolischen RNA-Markierung und Einzelzellgenomik spezialisiert hat.
• Direkter Beitrag Ihrer methodischen Arbeit zu etablierten Open-Source-Werkzeugen (GRAND-SLAM/grandR), die von Forschern weltweit genutzt werden.
• Strukturierte, intensive Betreuung und umfassende Ausbildung in theoretischer und praktischer Bioinformatik, statistischer Modellierung und interdisziplinärer Kommunikation
• Vollständige finanzielle Unterstützung für die Präsentation Ihrer Forschungsergebnisse auf nationalen und internationalen Konferenzen
• Flexible Arbeitsbedingungen (einschließlich flexibler Arbeitszeiten und teilweiser Telearbeit) zur Unterstützung unterschiedlicher Lebenssituationen

Ihre Aufgaben:

• Entwicklung und Implementierung statistischer Methoden und Algorithmen für Einzelzell-RNA-Sequenzierungsdaten, mit besonderem Fokus auf metabolische RNA-Markierung (scSLAM-seq)
• Anwendung der entwickelten Computerprogramme auf Daten, die von unserem Netzwerk an Kooperationspartnern generiert werden.
• Mitwirkung an der Wartung und Erweiterung unserer Softwarepakete (z. B. GRAND-SLAM / grandR)
• Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in begutachteten wissenschaftlichen Zeitschriften und Präsentationen auf internationalen Konferenzen
• Das Streben nach einem Doktortitel (Dr. rer. nat. / PhD) unter strukturierter Betreuung

Ihr Profil:

• Ein Universitätsabschluss (Master oder gleichwertig) in Bioinformatik, Statistik, Informatik, Datenwissenschaft, Physik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet ist erforderlich.
• Fundierte theoretische Kenntnisse statistischer Methoden und praktische Programmiererfahrung (vorzugsweise in R, Python oder Java) sind erforderlich.
• Gute Englischkenntnisse, ein hohes Maß an intrinsischer Motivation und die Bereitschaft zur interdisziplinären Forschung an der Schnittstelle von Datenwissenschaft und Biologie werden erwartet.
• Vorkenntnisse im Umgang mit biologischen Hochdurchsatz-Molekulardaten (z. B. Bulk- oder Einzelzell-RNA-Sequenzierung) sind erwünscht.
• Kenntnisse im Umgang mit Softwareentwicklungswerkzeugen (z. B. Git, reproduzierbare Arbeitsabläufe) und grundlegende Kenntnisse der RNA-Biologie und Immunologie sind von Vorteil.

Wir unterstützen Frauen und ermutigen sie ausdrücklich zur Bewerbung. Als zertifizierte familienfreundliche Universität unterstützen wir unsere Mitarbeitenden bei der Vereinbarkeit von Familie und Beruf (weitere Informationen:  https://www.uni-regensburg.de/universitaet/jobs-und-karriere/familien-service ). Bewerberinnen und Bewerber mit einer Behinderung gemäß SGB IX (§ 2 Abs. 2, 3) werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt. Bitte geben Sie gegebenenfalls eine schwere Behinderung in Ihrer Bewerbung an. Bewerbungs- und Interviewkosten werden nicht erstattet.

Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an uns:

Ansprechpartner:  Dr. Florian Erhard,  E-Mail:  Florian.Erhard@ur.de ,  Telefon:  +49 941 943-68608

Bitte bewerben Sie sich bis zum 03.10.2026 über den unten stehenden Bewerbungsbutton.

***** „Diese Stelle ist im Rahmen des Projekts „Entschlüsselung der Wechselwirkungen zwischen Virusinfektion und Zytokinsignalisierung durch Heterogenitätssequenzierung 2.0“ für eine befristete Laufzeit von drei Jahren zu besetzen.“