Wissenschaftliche*r Projektmitarbeiter*in mit Diplom/Master

Wissenschaftliche*r Projektmitarbeiter*in mit Diplom/Master

Eckdaten

• Organisationseinheit: Klinisches Institut für Pathologie und Molekularpathologie
• Eintrittsdatum: 07.01.2027

Anzeigennummer

60900-2026-002133

Ihre Aufgaben

• Entwicklung und Pflege robuster Bioinformatik- und Biostatistik-Pipelines für räumliche Transkriptomik und multiplexe räumliche Phänotypisierung in Zusammenarbeit mit den LIMICS-, Sorbonne-Center-for-AI- und SIRIC-CURAMUS-Hubs in Paris
• Integration und Analyse von RNA-, Protein- und Whole-Slide-Imaging-Daten; Durchführung von Qualitätskontrolle, Normalisierung, Annotation auf Zell- und Gewebeebene sowie fortgeschrittener Visualisierung neuer, aus räumlichen Technologien hervorgehender Datentypen
• Leitung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Ansätzen für die digitale Pathologie, einschließlich Segmentierung, Phänotypisierung und Feature Engineering aus segmentierten Gewebekompartimenten; Erweiterung bestehender Klassifikatoren und Analysepipelines (z. B. QuPath-basierter Workflows)
• Anwendung von In-situ-Multiomics-Plattformen auf der Datenseite; Zusammenarbeit mit Wet-Lab-Kolleg*innen bei Versuchsplanung und Datenaufbereitung
• Management von High-Performance-Computing-Workflows für Whole-Slide-Bilder und große räumliche Datensätze; Einsatz GPU-beschleunigter Methoden entsprechend den Anforderungen von ML-/DL-Pipelines
• Zusammenarbeit in einem internationalen Netzwerk mit jährlichen Präsenztreffen (Linz/Paris), wöchentlichen virtuellen Lab-Meetings sowie einem geplanten mehrmonatigen Forschungsaufenthalt in Paris zur Vertiefung der Kompetenzen in In-situ-Transkriptomik, Bioinformatik und Statistik
• Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse in internen Besprechungen, auf Konferenzen und in Publikationen; Mitwirkung an der Lehre sowie an der Co-Betreuung von Studierenden
• Etablierte digitale Pathologie-Workflows (z. B. QuPath, Python) für Multiplex-Immunfluoreszenz, Segmentierung, Phänotypisierung und Analysen räumlicher Zellnachbarschaften; Machine-Learning-Klassifikatoren zur Unterteilung von Gewebekompartimenten befinden sich bereits in der Entwicklung
• Internationale Zusammenarbeit mit Teams der Sorbonne University (CRSA, SIRIC CURAMUS) sowie gezielte Unterstützung beim Aufbau und bei der Integration von Bioinformatik-/KI-Workflows
• Enge Zusammenarbeit mit dem Clinical Research Institute Medical Artificial Intelligence
• Eigenständige wissenschaftliche Forschung im Rahmen des Projekts mit dem Ziel des Verfassens einer Dissertation (PhD-Arbeit)

Ihr Profil

• Abgeschlossenes Diplom- oder Masterstudium in Informatik, Lebenswissenschaften, Medizin oder einem verwandten Fachgebiet (bzw. in einem eng verwandten rechnergestützten Fachbereich mit ausgeprägtem Interesse an biomedizinischen Anwendungen)
• Sehr gute Programmierkenntnisse und fundierte computergestützte Expertise in den Bereichen Bioinformatik, Statistik und Computational Pathology für die Verarbeitung räumlicher Omics- und digitalpathologischer Daten
• Erfahrung mit Machine Learning/Deep Learning für Bildanalyse und/oder Omics-Integration; Kenntnisse in der Entwicklung von Analysepipelines und im GPU-beschleunigten Rechnen sind von Vorteil
• Fähigkeit zur Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams sowie zur effektiven Kommunikation auf Englisch; Deutschkenntnisse auf Niveau B1 bzw. die Bereitschaft, Deutsch zu lernen, werden erwartet (Englisch Niveau B2)
• Selbstständige, zuverlässige und teamorientierte Arbeitsweise

Unser Angebot

• Auf Basis einer Vollzeitbeschäftigung (40 Wochenstunden) beträgt das monatliche Mindestgehalt € 3.776,10 brutto (14 x pro Jahr, KV-Einstufung B1)
• Stabile Arbeitgeberin
• Attraktiver Campus mit guter Verkehrsanbindung
• Kontinuierliche, attraktive Bildungschancen
• Moderne Forschungsinfrastruktur
• Dynamisches Forschungsumfeld
• Sport und Bewegung (USI)
• u.v.m.

Ende Bewerbungsfrist

16.11.2026

Standort

Krankenhausstraße 5, 4020 Linz