Researching, developing, and manufacturing innovative medicines and vaccines, Leveraging human genetics, functional genomics, and advanced analytics to improve the probability of successfully developing new medicines, Uncovering insights by using genome-wide scale technologies, Transforming drug discovery by taking a deeper look into the genetic clues behind disease, Playing an important role in delivering GSK's mission, Being an essential part of an inclusive, global team, Working in an environment where you realize your full potential, Achieving career ambitions, Making a difference for patients world-wide, Being well rewarded in terms of professional development, pay, and benefits

Entwicklung und Optimierung numerischer Simulationsverfahren für elektrische Maschinen und Antriebssysteme., Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Modelle zur präzisen Erfassung komplexer physikalischer Effekte (z. B. im Bereich der Elektromagnetik und der Materialwissenschaften) für elektrische Maschinen., Entwicklung innovativer numerischer Ansätze (wie z. B. Homogenisierungsverfahren), um Multiskalen-Probleme recheneffizient zu lösen., Integration von KI-Methoden zur Entwicklung physikalisch-informierter Modelle., Überführung komplexer physikalischer Zusammenhänge in schnelle, praxistaugliche Werkzeuge für die Makro-Simulation., Einsatz und Weiterentwicklung innovativer numerischer Techniken und Tools, um signifikante Beschleunigungen und Verbesserungen im Designprozess von Elektromotoren zu erzielen., Validierung der entwickelten Simulationsmethoden und Modelle durch experimentelle Ergebnisse an modernen Prüfständen.

Entwicklung einer innovativen Methodik zur datengetriebenen Vorhersage von Prozess- und Werkstoffeigenschaften von Kunststoffen zur Schaffung der Grundlage für fundierte, zielgerichtete Werkstoffentscheidungen., Kombination von physikalischen und/oder chemischen Modellen mit relevanten Prozessgrößen sowie Werkstoffkennwerten zur Ermöglichung einer gezielten und effizienten Werkstoffmodifikation., Entwicklung, Implementierung und Optimierung datengetriebener Modelle in Python, deren nahtlose Integration in bestehende Routinen., Validierung der entwickelten Modelle durch Laborversuche unter produktionsnahen Randbedingungen und Bewertung der Ergebnisse im Hinblick auf Werkstoff- und Bauteileigenschaften., Systematische Analyse der Zusammenhänge zwischen Prozessparametern, Polymerstruktur und resultierender Werkstoffperformance zur gezielten Modellbildung bzw. -optimierung., Beitrag zum Erfolg eines richtungsweisenden Forschungsprojekts durch engagierte und strukturierte Arbeitsweise in enger Zusammenarbeit mit Fachexpertinnen, -experten und Labormitarbeitenden., Regelmäßige Präsentation, Dokumentation und Diskussion der Ergebnisse im Projektteam.

Work on a research project as part of a guest stay at the ECMWF site in Bonn., Collaborate with scientists from various ECMWF teams., Support and collaborate with the Center for Earth System Observation and Computational Analysis (University of Bonn, University of Cologne, and Forschungszentrum Jülich)., Participate in a targeted further training program for competence development.

Durchführung statistischer Datenanalysen, Einsatz von Methoden und Technologien zur Analyse größerer Datensätze, Organisieren und Durchführen von Process Monitoring Meetings, Mitwirkung bei Prozessoptimierungen und Abweichungsbearbeitungen, Erstellung, Überarbeitung und Prüfung GxP-relevanter Dokumente, Unterstützung bei der Verifizierung / Validierung von Datenanalyse-Tools, Mitwirkung bei der Erstellung von Benutzeranforderungsspezifikationen und der Durchführung von Risikoanalysen, Unterstützung bei der Planung, Betreuung und Durchführung von Process Performance Qualifications

Weiterentwicklung und Betreuung der BI-Lösungen auf Basis von Microsoft Power BI und Microsoft Fabric/Azure oder vergleichbaren Produkten anderer Anbieter – von der fachlichen Konzeption über das Datenmodell bis zur technischen Umsetzung., Design, Aufbau und Pflege von Datenmodellen (z.B. Sternschema), Lakehouse-/ Warehouse-Strukturen, Notebooks und Data Pipelines., Enge Zusammenarbeit mit internen Fachbereichen und externen Dienstleistern zur Erhebung von Anforderungen und zur Umsetzung von Reporting- und Analysevorhaben., Integration, Bereinigung und Aufbereitung von Daten aus unterschiedlichen Systemen und Datenquellen (inkl. Schnittstellen-Integration, beispielsweise über REST-APIs)., Modellierung, Transformation und Visualisierung von Daten zur Erstellung aussagekräftiger Analysen sowie Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen., Analyse und Optimierung von Datenflüssen und Reports im Hinblick auf Performance, Datenqualität, Sicherheit und Skalierbarkeit., Unterstützung der Fachbereiche bei der Erstellung, Weiterentwicklung und Pflege von Reports und Dashboards., Aufbau, Dokumentation und Etablierung einheitlicher BI-Standards, Governance-Richtlinien und Best Practices in der Stiftung., Strukturierte und nachvollziehbare Dokumentation von Datenmodellen, ETL-Strecken und Dashboards zur Sicherstellung skalierbarer Lösungen., Mitgestaltung der strategischen Weiterentwicklung unserer BI-Landschaft und der Automatisierung von Datenprozessen in der Cloud., Beratung und Schulung interner Anwender zur optimalen Nutzung von Business-Intelligence-Lösungen., Einführung geeigneter KI-Technologien und Anwendungen im KENFO-Umfeld inklusive Schulung zur Entwicklung der KI-Kompetenzen im KENFO, Weiterentwicklung und Implementierung der stiftungsweiten KI-Strategie zur optimalen Nutzung von KI-Technologien, Überwachung der neuesten Entwicklungen im Bereich KI, Bewertung deren Relevanz und Integration in interne Prozesse, Umsetzung von Usecases in Form von KI-Agenten, Bewertung und Minimierung von Risiken bei KI-Projekten, Beratung verschiedener Abteilungen zu KI-bezogenen Fragestellungen und Einsatzmöglichkeiten

Combining a part-time Master's degree with exciting projects and state-of-the-art technologies, Deep diving into data analysis and artificial intelligence, especially GenAI, Supporting customers in conceptualizing complex solutions, developing customized implementations, and achieving better business results for GenAI-based use cases, Being an active part of your team from the start and applying your theoretical knowledge in practice

Als KI-Expert:in entwickelst und optimierst du Machine Learning- und Deep Learning-Modelle für verschiedene Anwendungsfälle und setzt sie produktiv ein, Du analysierst komplexe Datenstrukturen, leitest passende statistische und mathematische Verfahren ab und bringst dein Wissen in innovative KI-Lösungen ein, Du arbeitest mit gängigen ML-Frameworks wie scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow und nutzt Tools wie Jupyter Notebooks, Huggingface oder Llama Index für deine Projekte, Du entwickelst gut strukturierten, wartbaren Code (bevorzugt in Python) und orientierst dich dabei an Best Practices, Du bringst dich aktiv in den gesamten Entwicklungszyklus ein – von der Konzeption über die Modellvalidierung bis hin zur Implementierung und Wartung der KI-Lösungen

Forschung und Entwicklung neuer (software-)technischer Lösungen für medizinische Anwendungen, Realisierung der Konzepte in Form von Prototypen unterschiedlicher Reifegrade im Rahmen der Vorentwicklung, Implementierung von Computer-Vision-Algorithmen für medizinische Anwendungen, Entwicklung von Virtual und Augmented Reality Algorithmen für die bildgebenden Verfahren, Entwicklung von Algorithmen für Gewebeeffekte und Validierung der Algorithmen mit Daten aus Labor oder klinischer Anwendung, Simulation unterschiedlicher Gewebeeigenschaften für zukünftige Softwarelösungen, Dokumentation von Projektergebnissen einschließlich der Erstellung von Erfindungsmeldungen in englischer Sprache

Write robust, scalable, and production-ready Python code, Provide code reviews, guidance, and mentorship to fellow developers to maintain high coding standards, Write unit tests and integration tests (unittest, pytest, etc.), Design, engineer, and optimize features in the digital twin for Reinforcement Learning (RL) simulations using Python (Python data structures, NumPy, Pandas, etc.), Create, optimize, and maintain training and evaluation scripts (for RL agents), Set up and maintain Python environments using modern tools (uv, conda, etc.), Work collaboratively using git (GitHub), Participate in customer calls to understand and translate requirements into actionable technical features., Brainstorm ideas to improve the RL agent, including algorithms, rewards, and architecture.

Mitarbeit in dem DFG-geförderten Projekt „Polygene Risikovorhersage: Risikoschätzung für Personen mit hohem familiärem Risiko angewendet auf chronisch-entzündliche Darmerkrankungen“ in Zusammenarbeit mit der Erfurter Arbeitsgruppe., Entwicklung von statistischen Methoden zur Auswertung von genetischen Familiendaten., Möglichkeit zur eigenen wissenschaftlichen Qualifikation (Promotion oder Habilitation) und Entwicklung eines wissenschaftlichen Profils mit einem Schwerpunkt im Bereich statistischer Methodenentwicklung., Nach Absprache Beteiligung an der Lehre im Bereich medizinische Biometrie und Epidemiologie im Studiengang Humanmedizin.

Biomarker discovery using bulk transcriptomics data from blood and tissue samples, Analysis of large-scale longitudinal gene expression datasets, Identification of dynamic molecular and epigenetic signatures linked to disease progression and treatment response, Support of patient stratification and data-driven clinical decision-making, Identification of novel therapeutic targets, including PROTAC-based approaches

Define and assess data quality dimensions and metrics, Validate the framework through pilot studies, Design an interactive data quality visualisation platform, Embed the framework into EURISCO’s operational workflows, Promote adoption and capacity building

Application of machine learning models for designing and implementing generative AI-powered adaptive systems., Educational data science, primarily involving the theory-driven analysis of existing longitudinal datasets as well as data collected during the project.

Planung, Durchführung und Validierung von automatisierten Inhaltsanalysen, Durchführung von inferenzstatistischen Analysen, Dokumentation der Analyse-Pipeline, Mitarbeit bei einschlägigen wissenschaftlichen Publikationen, Erarbeitung und Durchführung von wissenschaftlichen Vorträgen zu Projektergebnissen

Contribute to the development of internationally visible, foundational research in AI-driven semantic structure extraction, automated reasoning-flow modeling, and adaptive content generation., Focus on methods for analyzing and representing deep semantic and pedagogical structures in scientific and educational materials., High-fidelity extraction of conceptual and reasoning blocks., Inference-time rationale generation., Adaptive, learner-aware sequencing of content., Work on semantic parsing, structured NLP, graph-based neural models, metacognitive prompting, ontology alignment across disciplines, and human-in-the-loop optimization., Contribute to developing datasets, baseline models, personalized learning engines, reasoning-graph representations, cross-domain mapping algorithms, and RLHF-style feedback loops., Contribute to high-quality publications., Release research prototypes., Support demonstrator systems that deliver structured semantic extraction, rationale-aware content generation, and cross-domain transfer of reasoning structures., Support teaching activities in areas such as Machine Learning, Natural Language Processing, AI in Education, Knowledge Representation, and Python-based analytical seminars at the BSc, MSc, and PhD levels., Assist in course delivery., Advise students., Supervise Bachelor/Master theses., Engage in methodological innovation for online, hybrid, and in-person learning environments.

Integration und Analyse großskaliger molekularer, phänotypischer und klinischer Daten, Anwendung systembiologischer Ansätze zur Analyse von -omics Daten (insbesondere Metabolomik, Proteomik), Mitarbeit und Konzeption von experimentellen Studien (z.B. massenspektrometrische Analysen), abhängig von Erfahrung und Interesse, Interpretation der Ergebnisse im biologisch-medizinischen Kontext

Analysis of phenotypic, microscopic, PET/MRI, MALDI-MSI, and LC-MS/MS data, Development of AI-based models for personalized risk assessment, Validation and application of model performance using established biomarkers and patient cohorts, Evaluation, analysis, and visualization of data, Documentation of laboratory work, Collaboration with project partners and regular presentation of results

Entwicklung und Anwendung von KI-Methoden im Kontext von Batterietesting und -entwicklung, Analyse und Aufbereitung großer Testdatensätze sowie Ableitung von Modellen und Entscheidungslogiken, Mitarbeit in Industrie- und Forschungsprojekten von der Konzeption bis zur Umsetzung, Konzeption neuer Ansätze zur Automatisierung von Test-, Analyse- und Dokumentationsprozessen, Integration von KI-Lösungen in bestehende Entwicklungs- und Testumgebungen, Betreuung von Studierenden sowie Mitwirkung in der Lehre, Mitgestaltung eigener Forschungsschwerpunkte im Rahmen Ihrer Promotion

Perform bioinformatic analyses on brain insulin resistance and the epigenetic regulation of type 2 diabetes subtypes., Develop analysis pipelines to extract deeper insights from existing epigenetic and phenotypic datasets., Analyze blood DNA methylation in a large cohort., Integrate clinical and epigenetic data for correlation analyses., Use machine and deep learning to derive an epigenetic risk score., Apply PAM and WGCNA for data-driven patient stratification., Gain hands-on experience in multi-omics integration (epigenomics, transcriptomics, and clinical data) and advanced bioinformatic methods within a collaborative academic and clinical research environment.