Bioinformatikerin / Bioinformatiker (d/w/m)

Berlin-Wedding, BE, DE, Germany

Job Description

Arbeitszeit


Teilzeit


Eintrittsdatum


Ab sofort

Dauer der Anstellung


Befristet

Bewerbungsfrist


21.01.2026


Einsatzort Charité


Campus Virchow-Klinikum, Wedding


Kennziffer


6065


Entgeltgruppe


E13



Arbeiten an der Charité



Im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Projekts xG-RIC („Next Generation Communication Networks Research and Innovation Cluster“) arbeiten wir gemeinsam mit dem Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut (HHI) an der Entwicklung innovativer 6G-Anwendungen für den medizinischen Bereich. Ein zentrales Forschungsziel ist die Entwicklung von dynamischen Digitalen Zwillingen für komplexe klinische Szenarien – etwa beim Schock, akuten Lungenversagen (ARDS) oder Post-Intensive-Care-Syndrom (PICS). Diese Digitalen Zwillinge sollen interoperable Echtzeitdaten und KI-gestützte Analytik nutzen, um physiologische und pathologische Zustände präzise zu modellieren, zu simulieren und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Weiteres Forschungsziel ist die Integration kabel-loser IoT-Systeme mit gegenwärtigen Monitoringsystemen auf der Intensivstation, um die mit konventioneller Überwachung einhergehenden Einschränkungen der Immobilität zu reduzieren, zirkadiane Störungen zu behandeln und hämodynamische Risiken präziser zu erfassen. Schließlich soll eine mobile, datengestützte Nachsorge nach intensivstationärer Therapie weiterentwickelt werden, um frühzeitig postintensivmedizinische Genesungsstörungen zu erkennen und zu behandeln. Mit diesen drei Forschungszielen können klinische Prozesse und Behandlungsstrategien datenbasiert verbessert werden. Die technologischen Grundlagen – ultraniedrige Latenz, hohe Konnektivität und verteilte Intelligenz – werden im Projekt xG-RIC exploriert und deren Nutzung in der Medizin in Form oben genannter Anwendungsfälle erforscht.


Die Stelle im Überblick



Mitarbeit an der Entwicklung, Integration und Analyse von bioinformatischen ML und KI-basierten Modellen im Rahmen des Projekts xG-RIC Konzeption, Aufbau und Pflege von Datenpipelines zur Verarbeitung und Analyse klinischer Echtzeit- und Sensordaten Entwicklung von Methoden zur Kopplung biomedizinischer Datenströme mit digitalen Zwillingen (z. B. Vitalparameter, Bildgebung, Labordaten) Mitarbeit an der Erstellung von Simulationsumgebungen zur Abbildung von Patientenzuständen und Krankenhausprozessen Unterstützung bei der Implementierung verteilter KI-Modelle (Edge-/Cloud-Computing) in Kooperation mit Informatik- und Ingenieurteams Datenintegration von IoT und Monitoring Systemen auf Intensivstationen Unterstützung bei der Entwicklung einer mobilen, datengestützten Nachsorge nach intensivstationärer Therapie Sicherstellung von Datenqualität, Reproduzierbarkeit und FAIR-konformer Dokumentation
Mitwirkung bei wissenschaftlichen Publikationen und Präsentationen


Danach suchen wir



Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Bachelor oder Diplom) in Bioinformatik, Informatik mit Schwerpunkt Bioinformatik, Biomathematik, Computational Biology oder vergleichbar -

Masterabschluss muss bei Vertragsunterzeichnung vorliegen

Erfahrung mit international anerkannten semantischen und syntaktischen Standards im Gesundheitswesen (z. B. HL7 FHIR, LOINC, SNOMED CT, ICD, OMOP) sowie Verständnis für deren Anwendung in interoperablen Systemarchitekturen. Erfahrung in der Integration von Daten- und Service-Ökosystemen für Digital-Twin-Anwendungen Erfahrung in der Entwicklung von Skripten und Pipelines zur Datenintegration und Echtzeitkommunikation-Dokumentation Erfahrung im Bereich Maschinelles Lernen zur Detektion von hochauflösenden Signalen Programmierung & Analyse: Python (NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, SciPy, scikit-learn), R (tidyverse, ggplot2), SQL Datenanalyse & Tools: Dashboard-Erstellung (Superset), Datenvisualisierung, statistische Modellierung, REDCap-Datenbankmanagement Cloud & Systeme: Linux, Git, Docker, AWS NGS & Bioinformatik: FASTQ, BAM, VCF, Variant Calling, Annotation, Single-Cell RNA-seq (Seurat, Scanpy) Wünschenswert ist eine PhD-Bereitschaft Ausgeprägte Teamfähigkeit und hohe Flexibilität verbunden mit einem herausragenden Engagement Empathie gegenüber Patientinnen / Patienten und Angehörigen Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch

Wünschenswert

:


Erfahrungen mit Echtzeitdaten, Sensordaten oder Streaming-Plattformen Kenntnisse in der Modellierung oder Simulation biologischer Systeme (z. B. Systembiologie, physiologische Modelle) Vertrautheit mit Cloud- oder Edge-Computing-Infrastrukturen Grundverständnis von Netzwerktechnologien (z. B. 5G/6G-Kommunikation) Erste Erfahrung in Forschungsprojekten mit medizinischem oder technologischem Schwerpunkt

Das bringt die Charité mit



Eine spannende Tätigkeit an der Schnittstelle von Biomedizin, KI und KommunikationstechnologienMitarbeit in einem interdisziplinären und national sichtbaren Innovationscluster Möglichkeit, modernste 6G-Technologien aktiv in die Medizin der Zukunft zu überführen Exzellente technische Infrastruktur und enge Zusammenarbeit mit führenden Forschungsinstituten (z. B. Fraunhofer HHI) Weiterbildungsmöglichkeiten und aktive Unterstützung bei wissenschaftlichen Qualifikationen (Promotion möglich) Der Mitarbeiterin / dem Mitarbeiter wird nach §110 BerlHG Zeit für die eigene wissenschaftliche Qualifikation zur Verfügung gestellt

Informationen zur Stelle




Entgeltgruppe E13 TVöD. Hier finden Sie alle Informationen zum Gehalt und Tarifvertrag Teilzeitstelle mit 30,8 Wochenstunden Die Position ist bis zum 31.12.2027 befristet, da sie an die Projektlaufzeit gebunden ist Bei uns sind 30 Tage Urlaub Standard Die Bewerbungsfrist endet am 21.01.2026 Kennziffer 6065

Bewerbung


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Bei Fragen wenden Sie sich bitte an:



claudia.spies@charite.de

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Job Detail

  • Job Id
    JD4191373
  • Industry
    Not mentioned
  • Total Positions
    1
  • Job Type:
    Part Time
  • Salary:
    Not mentioned
  • Employment Status
    Permanent
  • Job Location
    Berlin-Wedding, BE, DE, Germany
  • Education
    Not mentioned