Postdoctoral Position in Computational Genomics, Machine Learning & Single-Cell Biologie — EPFL
- Ort
- Genève
- Vertrag
- full-time
- Veröffentlicht
- vor 48 Tagen
Rollenüberblick
Mission Das Zenk Lab (NeuroNA Lehrstuhl für Epigenomics von NeuroEntwicklungsstörungen – EpiGN) sucht einen hochmotivierten Postdoktoranden mit starker Ausbildung in Computerbiologie und/oder maschinellem Lernen, um an der Schnittstelle von Einzelzellengenomik, Datenintegration und Entwicklungsbiologie ein interdisziplinäres Projekt zu verbinden.
Das Projekt konzentriert sich auf die Integration und Analyse von multimodalen Einzelzellen-Datensätzen, einschließlich scRNA-seq, scATAC-seq, scCUT , HiC und Proteomics, mit einem Schwerpunkt auf Trajektorieninferenz, Regulierungsdynamik und Zelltot-Entscheidungen.
Ein zentrales Ziel ist es, multimodale Daten mit maschinellen Lernansätzen zu integrieren, um Prinzipien von zellulären Zustandsübergängen aufzudecken.
- Mission Das Zenk Lab (NeuroNA Lehrstuhl für Epigenomics von NeuroEntwicklungsstörungen – EpiGN) sucht einen hochmotivierten Postdoktoranden mit starker Ausbildung in Computerbiologie und/oder maschinellem Lernen, um an der Schnittstelle von Einzelzellengenomik, Datenintegration und Entwicklungsbiologie ein interdisziplinäres Projekt zu verbinden.
- Das Projekt konzentriert sich auf die Integration und Analyse von multimodalen Einzelzellen-Datensätzen, einschließlich scRNA-seq, scATAC-seq, scCUT , HiC und Proteomics, mit einem Schwerpunkt auf Trajektorieninferenz, Regulierungsdynamik und Zelltot-Entscheidungen.
- Starke kollaborative Denkweise und Fähigkeit, über Disziplinen zu arbeiten Wir bieten
- Ein hochinterdisziplinäres Forschungsumfeld an der Schnittstelle von ML und Biologie
Was das Unternehmen bietet
- Starke kollaborative Denkweise und Fähigkeit, über Disziplinen zu arbeiten Wir bieten
- Ein hochinterdisziplinäres Forschungsumfeld an der Schnittstelle von ML und Biologie
- Zugang zu großen, hochmodernen Einzelzellen-Multiomics-Datensätzen
- enge Zusammenarbeit mit führenden Gruppen in Einzelzellen-Genomik und maschinelles Lernen
- Starke Unterstützung für hocheffiziente Publikationen und Karriereentwicklung Informationen Ã1⁄4ber Vertragsbeginn: 06/01/2026 Aktivitätsrate : 100.00 Vertragstyp: CDD Dauer: 12 Monate Bezug: 2072
Weitere Details
- Die Arbeit wird in enger Zusammenarbeit mit anderen Laboren der EPFL durchgeführt und bietet eine einzigartige reiche Umgebung, die experimentelle Biologie und rechnerische Genomik kombiniert. Hauptaufgaben und Zuständigkeiten
- Interesse oder Erfahrung in der multimodalen Datenintegration und Trajektorienkonferenz Effizienz in Python und/oder R
Notizen und Originalinhalt
- Die Arbeit wird in enger Zusammenarbeit mit anderen Laboren der EPFL durchgeführt und bietet eine einzigartige reiche Umgebung, die experimentelle Biologie und rechnerische Genomik kombiniert.
- Hauptaufgaben und Zuständigkeiten
- Interesse oder Erfahrung in der multimodalen Datenintegration und Trajektorienkonferenz
- Effizienz in Python und/oder R
