PhD Student/Machine Learning Specialist (gn)

Universitätsklinikum Münster
Münster

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PhD Student/Machine Learning Specialist (gn)

Münster

Aktualität: 30.01.2026

Anzeigeninhalt:

30.01.2026, Universitätsklinikum Münster

Münster

PhD Student/Machine Learning Specialist (gn)

Über uns:

We are UKM. We have a clear social mission and, with our focus on healthcare, research, and teaching, we bear a unique responsibility - ideally with you on board! The position is based at the Institute of Medical Informatics within the research group Machine Learning for Biomedical Data led by Prof. Dominik Heider and is embedded in the DFG-funded Collaborative Research Centre 1748, Principles of Reproduction . The CRC 1748 involves scientists of the University, University Hospital, and Max Planck Institute Münster as well as of the RWTH Aachen. Our central objective is to elucidate the genetic, molecular, and cellular mechanisms governing the formation and function of the testis, production and function of sperm, fertilisation, as well as early embryonic development - in both health and disease. To this end, we combine interdisciplinary research in molecular, structural, and cell biology as well as in physiology, biophysics, epi /genetics, (bio)informatics, and multimodal data analysis. The research group of Dominik Heider focuses on machine learning and data-driven methods for addressing biomedical questions of high clinical relevance, with an emphasis on innovative approaches to complex disease processes and large-scale omics data analysis. The University Hospital of Münster is one of the leading hospitals in Germany. Such a position cannot be achieved by size and medical successes alone. The individual commitment counts above all. We need your commitment so that even with little things we can achieve great things for our patients. There are many possibilities open for you so that you may develop with them.

Aufgaben:

  • Developing innovative methods from the field of machine learning for biomedical data, e.g., explainability, interpretability, and causal inference
  • Contributing to the design of novel algorithms and models for the analysis of large-scale omics datasets
  • Multi-modal machine learning model development and data integration
  • Participating in the Integrated Research Training Group "Reproduction.MS PhD-Training Centre in Translational Science"
  • Part of Research Innovation

Qualifikationen:

  • Master's degree in Computer Science, Data Science, Medical Informatics, or a related discipline
  • Knowledge of machine learning, statistics, and algorithm development
  • Experience in the analysis of biological data (e.g., omics technologies) is desirable
  • Programming skills (e.g., Python, R, C/C++)
  • Motivation for scientific work and willingness to contribute to an interdisciplinary team
  • Good English communication skills (spoken and written); German skills are advantageous

Wir bieten:

  • State-of-the-art computing infrastructure
  • Competitive, interdisciplinary, and international research environment with a track record of intense mutual collaboration
  • Structured PhD-training programme with a wide range of professional development opportunities
  • Salary according to tariff agreement, extra annual payment, and company pension plan (VBL)
  • A respectful and appreciative work environment within a diverse team
  • Exciting Projects
  • Professional Development and Training

Weitere Informationen:

Questions about how to apply? Click here Equal opportunities are a part of our Human Resources Policy. UKM supports the compatibility of work and family life and is certified as "Family-friendly Company" since 2010. Applications of women are specifically invited. In the case of similar qualifications, competence, and specific achievements, women will be considered on preferential terms within the framework of the legal possibilities. Handicapped candidates with equivalent qualifications will be given preference. Due to legal requirements working with us is only permitted with complete vaccination against measles.

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