WA 37/17

Das Zuse-Institut Berlin (ZIB) ist eine außeruniversitäre Forschungseinrichtung des öffentlichen Rechts des Landes Berlin. Die Abteilung "Mathematics for Life and Materials Sciences" sucht einen

Wissenschaftlichen Angestellten (w/m)
Kennziffer: WA 37/17
E13 - TV-L Berlin (100%)

in der Abteilung “Visuelle Datenanalyse” zum frühestm.glichen Zeitpunkt, zunächst befristet für die Dauer von zwei Jahren mit der Möglichkeit der Verlängerung.

Aufgaben

Ziel des kollaborativen Forschungsprojekts “Predicting Anatomically Realistic Cortical Connectomes using Statistical Inference” ist es, die Struktur des Hirns auf zellulärer Ebene zu verstehen, insbesondere: Nach welchen Regeln läuft die Bildung von Verbindungen (Synapsen) zwischen Nervenzellen ab? Diese Frage wird adressiert mittels eines integrierten, datengetriebenen Zugangs, mit Hilfe von 3D-Modellierung des anatomischen neuronalen Netzwerks sowie mit mathematischen und experimentellen Techniken. In dem Projekt bearbeiten Sie die Data Science-Komponente.

Zu den Hauptaufgaben zählen:

  • Pflege und Erweiterung von Tools für die Erstellung und Analyse großer anatomisch realistischer neuronaler Netzwerkmodelle, die sowohl im online- als auch offline-Betrieb täglich von Projektpartnern und von der Neuroscience Community insgesamt verwendet werden
  • Entwicklung und Implementierung innovativer Strategien zur effizienten Berechnung und Evaluation von Hypothesen zur Synapsenbildung in großen, neuronalen Netzen
  • Pflege und Erweiterung einer Webanwendung, die Zugang zu Analyse- und Online- Verarbeitungswerkzeugen bietet

Das Projekt ist Teil des DFG-Schwerpunktprogramms "Computational Connectomics", das zunächst über einen Zeitraum von 3 Jahren gefördert wird. Es wird erwartet, dass der/die AntragstellerIn eng mit anderen Mitgliedern des Projekts zusammenarbeitet, insbesondere mit den Forschungsgruppen "In silico brain sciences" und "Neural systems analysis" des Forschungszentrums caesar in Bonn. Weitere Informationen zum Tätigkeitsbereich finden Sie unter www.zib.de/visual.

Wir erwarten Kreativität und ein hohes Maß an Engagement bei der Lösung von Problemen. Wir bieten eine freundliche Arbeitsatmosphäre, hervorragende Ausstattung und ein anspruchsvolles professionelles Umfeld. Wir bieten WissenschaftlerInnen in allen Karrierestufen Möglichkeiten zur weiteren Qualifizierung und Unterstützung und erwarten Forschung auf höchstem Niveau mit internationaler Sichtbarkeit. Den BewerberInnen wird sehr empfohlen, in Verbindung mit dieser Forschungsarbeit eine Promotion anzustreben.

Anforderungen

  • Universitätsabschluss in Informatik, Mathematik oder Physik
  • gute Fähigkeiten in der Software-Entwicklung (C++, Javascript, HTML; Python wären wünschenswert)
  • Erfahrung in mehreren der folgenden Bereiche: 3D-Visualisierung, Bildanalyse, Geometrieverarbeitung, anatomische 3D-Atlanten, verteiltes Rechnen, Bayes'sche Inferenz / Optimierung
  • BewerberInnen sollen hochmotiviert, selbständig und in der Lage sein, mit Spitzenwissenschaftlern der Neurobiologie und Mathematik zusammenzuarbeiten
  • gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind unerlässlich

Die Bewerbung von Frauen ist ausdrücklich erwünscht, da in der Informationstechnik Frauen unterrepräsentiert sind und das ZIB bemüht ist, den Anteil der Frauen in diesem Bereich zu erhöhen.

Schwerbehinderte werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt.

Bitte richten Sie Ihre Bewerbung mit tabellarisch abgefasstem Lebenslauf und den vollständigen Unterlagen unter Angabe der Kennziffer WA 37/17 bis zum 31.12.2017 (Eingangsdatum) an das

Zuse Institute Berlin (ZIB)
Administration
Takustr. 7
14195 Berlin

oder elektronisch im pdf-Format an: jobszib.de.

Nähere Informationen zum Aufgabengebiet erhalten Sie unter www.zib.de oder bei Hans- Christian Hege (hegezib.de)

Weitere Stellenausschreibungen finden Sie unter www.zib.de.

Attachments: 
Angestellter (w/m) für die Core Facility IT & Data Services
Angestellter (w/m) für die Core Facility IT & Data Services
Wissenschaftlichen Angestellten (w/m) in dem Bereich Mathematics for Life and Materials Sciences
Wissenschaftlichen Angestellten (w/m) in der Abteilung Supercomputing
Dauerausschreibung studentische Hilfskräfte (m/w)