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# Datenmanager*in für Biomedizinische Daten

- **Company:** Universität zu Köln
- **Location:** Köln, Germany
- **Contract:** Temporary contract
- **Skills:** Data Analysis, Bioinformatics, Unix, Data Discovery, Linux, File Systems, Python (Programming Language), Data Classification, Deep Learning
- **Published:** September 11, 2026
- **Apply:** https://www.service.bund.de/IMPORTE/Stellenangebote/stellenmarkt_nrw/2026/09/ba1dfad7-b91c-483c-8951-7ac8f8082d4e.html?nn=4642046&type=0&searchResult=true

## About the Role

* Bachelor- oder Masterabschluss in Bioinformatik, Bioengineering, Genetik oder einem vergleichbaren Studienfach
 * fundierte Erfahrung mit Linux-/Unix-Befehlszeilenumgebungen
 * Vertrautheit mit HPC-Speicherarchitekturen und parallelen Dateisystemen
 * ausgeprägte Detailgenauigkeit und systematische Herangehensweise an die Datenklassifizierung
 * Verständnis für wissenschaftliche Forschungsabläufe in der Genetik, Datentypen in der Genomik und entsprechend großer Datenmengen
 * ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten für die Zusammenarbeit mit unterschiedlichen technischen und nicht-technischen Anwender*innen
 * sehr gute Kenntnisse in Python und R für die Datenanalyse
 * Erfahrung mit Maschinellem Lernen wäre wünschenswert
 * sehr gute zwischenmenschliche und kommunikative Fähigkeiten; insbesondere die Fähigkeit, effektiv in einem vielfältigen, kooperativen und interdisziplinären Forschungsumfeld zu arbeiten
 * sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind unbedingte Voraussetzung

## Description

* Entwurf und Umsetzung standardisierter Ordnerhierarchien und Namenskonventionen für alle HPC-Speichersysteme
 * gemeinsame Umsetzung von Standardarbeitsanweisungen für die Datenanalyse von Genomdaten einschließlich der Anwendung von maschinellem Lernen und Deep Learning
 * Entwicklung von Metadatenschemata zur Ermöglichung einer effizienten Datenermittlung, -abruf und eines Datenlebenszyklusmanagements von großen Datenmengen
 * Erstellung und Durchsetzung von Richtlinien zur Datenorganisation persönlich sensibler Daten und Best Practices für Forschungsteams
 * Implementierung von Fragestellungen im Bereich der somatischen Mutagenese und Zusammenarbeit mit Forschenden
 * Beratung von Forschenden zu Best Practices der Datenorganisation
 * Erstellung von Dokumentationen, Vorlagen und Standardarbeitsanweisungen


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