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Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) für die KI gestützte strukturbasierte Wirkstoffentwicklung

01.02.2021, Wissenschaftliches Personal

Das BNMRZ (TUM)/Institut für Strukturbiologie (HMGU) sucht ab sofort einen wissenschaftlichen Mitarbeiter für die KI gestützte strukturbasierte Wirkstoffentwicklung in Vollzeit. Die Position bietet die einmalige Gelegenheit, den neuesten Stand der Strukturbiologie und das Design kleiner Moleküle durch neuartige Werkzeuge unter Verwendung von Künstlicher Intelligenz zu verbinden. Experimentelles Feedback (Strukturbiologie, NMR, Fragment-Screening, medizinische Chemie) wird zusammen mit biochemischen Methoden eingesetzt, um unsere rechnerischen Vorhersagen zu validieren. Idealerweise suchen wir einen Kandidaten mit nachgewiesener Erfahrung in Machine-Learning Methoden mit mehrdimensionalen Daten und gutem Verständnis für computergestützte Chemie.

Kandidatenprofil:
• Dokumentierte Programmiererfahrung in Python
• Hochleistungs-Computerkenntnisse, einschließlich Kenntnisse über Aufgabenparallelisierung (Verwendung mehrerer Threads)
• Kenntnisse über Codeoptimierungstechniken und Erfahrung mit Refactoring
• Erfahrung in der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen mit Python
• Erfahrung im Training von Deep-Learning-Modellen mit Keras / Tensorflow
• Gewünschte Qualifikationen
• Kenntnisse in hocheffizienten Low-Level-Programmiersprachen (z. B. C)
• Kenntnisse in objektorientierten Programmiersprachen (zB C ++ oder Java)
• Erfahrung in der GPU-Programmierung (CUDA)
• Verständnis der linearen Algebra und 3D-Geometrie
• Erfahrung in der Entwicklung von Deep-Learning-Modellen von Grund auf neu, einschließlich graphischer Faltungs-Neuronaler Netze und generativer Modelle
• Erfahrung in Computerchemie / Biophysik (quantenmolekulare Mechanik / molekulardynamische Methoden)

Gewünschte Qualifikationen:
• Kenntnisse in hocheffizienten Low-Level-Programmiersprachen (z. B. C)
• Kenntnisse in objektorientierten Programmiersprachen (zB C ++ oder Java)
• Erfahrung in der GPU-Programmierung (CUDA)
• Verständnis der linearen Algebra und 3D-Geometrie
• Erfahrung in der Entwicklung von Deep-Learning-Modellen von Grund auf neu, einschließlich graphischer Faltungs-Neuronaler Netze und generativer Modelle
• Erfahrung in Computerchemie / Biophysik (quantenmolekulare Mechanik / molekulardynamische Methoden) Erfahrung in Proteinbioinformatik und rechnergestützter Strukturbiologie (Kenntnisse in Biopython)
• Erfahrung in der GUI-Entwicklung, insbesondere für die molekulare 3D-Visualisierung
• Promotion erwünscht

Bewerbungen bitte über den untenstehenden Link mit Anschreiben, Lebenslauf und allen relevanten Zeugnissen

Data Protection Information:
When you apply for a position with the Technical University of Munich (TUM), you are submitting personal information. With regard to personal information, please take note of the Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. (data protection information on collecting and processing personal data contained in your application in accordance with Art. 13 of the General Data Protection Regulation (GDPR)). By submitting your application, you confirm that you have acknowledged the above data protection information of TUM.

Kontakt: Dr. Grzegorz Popowicz, Email: gregorz.popowicz@tum.de

More Information

https://jobs.helmholtz-muenchen.de/jobposting/2c2f2a9af58231e4b0982d49939f156cd8ac5c380?ref=homepage