Sind Sie leidenschaftlich daran interessiert, Präzisionsmedizin voranzutreiben und das Gesundheitswesen zu verändern?

Dank jüngster Fortschritte in der Kerntechnologie kann KI mittlerweile die klinische Entscheidungsfindung sinnvoll unterstützen. Die proprietäre Plattform von Tempus verknüpft ein End-to-End-Ökosystem aus Real-World-Evidence, um Ärztinnen und Ärzten zeitnahe, praktische Erkenntnisse zu liefern – damit die richtigen Informationen über die richtigen Behandlungen für die richtigen Patientinnen und Patienten zum richtigen Zeitpunkt bereitgestellt werden.

Wir suchen eine engagierte, hochqualifizierte Bioinformatik-Person mit Erfahrung in – und starkem Interesse an – translationaler Krebsforschung und klinischer Genomik. Diese Rolle erfordert Expertise in wissenschaftlicher Programmierung, relationalen Datensystemen, der Entwicklung von Algorithmen sowie statistischem Modellieren. Die besten Kandidatinnen und Kandidaten haben zudem Erfahrung in der Bereitstellung von Bioinformatik-Tools in klinischen Umgebungen.

Kernaufgaben:
– Entwickeln und verbessern von Algorithmen zur Identifizierung von Krebsvariabilität durch Analyse von Daten aus Next-Generation-Sequencing.
– Erstellen und Durchführen von Analysen zur Bewertung des Fortschritts bei Variant Calling, Variant Classification, Datenmodellierung und analytischen Systemen.
– Umwandeln von Ergebnissen aus Modell-Systemen in Prädiktoren und Klassifikatoren für Therapieansprechen und Prognose für die klinische Krebsversorgung.
– Zusammenarbeit mit Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern sowie Ärztinnen und Ärzten zur Konzeption und Durchführung von Analysen unter Nutzung von onkologischen klinischen Sequenzierungsdaten zur Verbesserung der Versorgungsqualität.
– Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams aus Wissenschaftlerinnen, Ingenieurinnen/Ingenieuren und Produktentwicklerinnen/Produktentwicklern, um Forschung in klinisch verwertbare Erkenntnisse für Kundinnen und Kunden zu übersetzen.
– Umfassende, hochwertige Dokumentation für alle Projekte.

Vorzugsqualifikationen:
– Abgeschlossenes Ph.D.-Studium in Krebsbiologie, Molekularbiologie oder einem verwandten Fachgebiet.
– Beherrschung von computergestützten Tools wie R, Bioconductor und/oder Python.

Ideale Kandidatinnen und Kandidaten verfügen außerdem über:
– Erfahrung in der Krebsgenetik, Immunologie oder Molekularbiologie.
– Erfahrung mit Next-Generation-Sequencing-Daten.
– Starke Eigenmotivation und die Fähigkeit, in interdisziplinären Teams erfolgreich zu sein.
– Erfahrung darin, Erkenntnisse zu kommunizieren und Konzepte einem breiten Spektrum von Zielgruppen zu erklären.
– Erfahrung im Aufbau prädiktiver oder prognostischer Algorithmen.