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# Promotionsstelle (all genders) in Computational Biology und Deep Learning für Spatial Omiks

- **Company:** UKE Universitätsklinikum Hamburg Eppendorf
- **Location:** Hamburg, Germany
- **Salary:** €63,600.0 - €91,100.0
- **Contract:** Temporary contract
- **Skills:** Artificial Neural Networks, Bioinformatics, Computational Biology, Python (Programming Language), Open Source Technology, Pytorch, Deep Learning, Information Technology
- **Published:** September 21, 2026
- **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=0464eed156d7b0b2

## About the Role

* Abgeschlossenes Masterstudium (oder gleichwertig) in Bioinformatik, Informatik, Computational Biology, Physik, Mathematik, Statistik oder einem verwandten quantitativen Fach
 * Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit den wissenschaftlichen Python Bibliotheken; Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (PyTorch oder vergleichbar) wird vorausgesetzt
 * Solide Grundlagen in Statistik und maschinellem Lernen sowie Interesse an geometrischem oder topologischem Deep Learning, Graph Neural Networks oder verwandten Methoden
 * Erfahrung mit Einzelzell- oder Spatial Omikdaten oder mit Computational Pathology ist von Vorteil, aber keine Voraussetzung
 * Interesse an biomedizinischen Fragestellungen und Bereitschaft zur engen Zusammenarbeit mit Klinikerinnen und Klinikern sowie experimentell arbeitenden Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern
 * Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse sind nicht erforderlich
 * Selbstständige, sorgfältige und teamorientierte Arbeitsweise

## Description

Sie entwickeln computergestützte und maschinelle Lernverfahren, um Spatial Omikdaten unterschiedlicher Auflösungen und Technologien zu analysieren und zu integrieren, die Gewebeorganisation zu charakterisieren. Außerdem ist ein Ziel datengetrieben, die molekulare Heterogenität von Nierenerkrankungen herzuleiten und mit klinischen Messgrößen in Beziehung zu setzen. Je nach Hintergrund und Interesse liegt der Schwerpunkt Ihres Projekts entweder auf der Integration und Analyse räumlicher Omikdaten oder auf Deep-Learning-Methoden, die die höherdimensionale Struktur von Gewebe nutzen; beide Richtungen sind im Verbund eng miteinander verknüpft. Die Methoden werden auf einer gut charakterisierten Kohorte humaner Nierenbiopsien angewendet, gemeinsam mit unseren Partnern evaluiert und als Open-Source Software veröffentlicht. Sie präsentieren Ihre Ergebnisse auf internationalen Konferenzen und publizieren in begutachteten Fachzeitschriften.


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