Die zu besetzende Stelle wird sehr eng mit der Arbeitsgruppe Algorithmische Bioinformatik zusammenarbeiten. Unter http://www.bsc.fu-berlin.de und http://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/abi/ können Sie unsere Arbeitsfelder und Forschungsgebiete kennenlernen.

Aufgabengebiet:
Mitarbeit im EU-Projekt Waste Water Pathogens (WaWaPa). Das EU-Projekt der EUROPEAN HEALTH AND DIGITAL EXECUTIVE AGENCY (HaDEA) ist eine Kollaboration unter der Führung des Instituto de Desenvolvimento de Novas Tecnologias (UNINOVA) in Lissabon. Im Rahmen des Projekts werden regelmäßig Wasserproben an verschiedenen Standorten entnommen und anschließend metagenomisch analysiert. Dabei wird auf bekannte Pathogene geprüft. Die ausgeschriebene Stelle wird sich hauptsächlich mit dem Forschungsdatenmanagement (FDM) für dieses Projekt befassen. Sie soll alle im Projekt anfallenden Daten und Analyseergebnisse nach den Grundsätzen bester wissenschaftlicher Praxis und den FAIR-Prinzipien verwalten und darstellen. Dies umfasst die Verknüpfung der eingehenden Daten mit der automatisierten Analyse und deren Ergebnissen sowie die Erstellung ansprechender interaktiver Dashboards für eine einfache und intuitive Interpretation durch die Projektpartner*innen und andere Wissenschaftler*innen.
Die Ausschreibung erfolgt vorbehaltlich der Bereitstellung der notwendigen Mittel durch den Mittelgeber.
 
Einstellungsvoraussetzungen:
abgeschlossenes wiss. Hochschulstudium (Master, Diplom) in Bioinformatik oder vergleichbares Fachgebiet
 
Erwünscht:
- Erfahrung im Umgang mit NGS Sequenzierdaten, insbesondere metagenomische Daten.
- einschlägige Erfahrung im Bereich des Forschungsdatenmanagements (FDM/RDM) im Allgemeinen und idealerweise mit der FDM-Lösung openBIS im Speziellen.
- Erfahrung mit der Erarbeitung von Datenmodellen für Sequenzierungs-Rohdaten sowie von Analyseergebnissen.
- Vertrautheit mit Workflowsystemen (z.B. Snakemake / Nextflow) zur Realisierung von automatisierten komplexen Analyseprozessen.
- Kenntnisse in der Integration und Visualisierung von Analyseergebnissen in interaktiven Dashboards (z.B. R-shiny).
- fortgeschrittene Programmierkenntnisse in mindestens einer der Sprachen: Python, Java, Javascript, R.
- Gender- und Diversitykompetenz