Humboldt-Universität zu Berlin - Abteilung Haushalt und Personal

Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Institut für Chemie

• wiss. Dienstleistungen in der Forschung im von der DFG geförderten Projekt in der Gruppe von Prof. Janina Kneipp zur Untersuchung von Biomolekül-Nanopartikel-Wechselwirkungen mit Spektroskopie und Machine learning Ansätzen
• Durchführung von Auswertungen komplexer Datensätze mit Random Forest Methoden

• abgeschlossenes wiss. Hochschulstudium im Bereich Chemie, Lebensmittelchemie, Bioinformatik, analytische Chemie oder einem ähnlichen Fachgebiet, mit Erfahrung in Datenauswertungen
• solide Kenntnisse in optischer Spektroskopie und gute theoretische Kenntnisse in Schwingungsspektroskopie und Dateninterpretation sind erforderlich
• Erfahrung auf dem Gebiet multivariater Statistik, Chemometrie und Deep Learning Ansätzen analytischer Daten
• Erfahrung in der Anwendung grundlegender Programmiersprachen (insbesondre R und Python, C++ o. ä.) ist erforderlich
• gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift (mind. B1)

Bewerbungen (mit Anschreiben, Lebenslauf und relevanten Zeugnissen) richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Institut für Chemie, Prof. Dr. Janina Kneipp (Sitz: Brook-Taylor-Str. 2, 12489 Berlin), Unter den Linden 6, 10099 Berlin oder bevorzugt per E-Mail in einer PDF-Datei an janina.kneipp@chemie.hu-berlin.de.

Zur Sicherung der Gleichstellung sind Bewerbungen qualifizierter Frauen besonders willkommen. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Bewerbungen von Menschen mit Migrationsgeschichte sind ausdrücklich erwünscht. Da wir Ihre Unterlagen nicht zurücksenden, bitten wir Sie, Ihrer Bewerbung nur Kopien beizulegen.

Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten im Rahmen des Ausschreibungs- und Auswahlverfahrens finden Sie auf der Homepage der Humboldt-Universität zu Berlin: https://hu.berlin/DSGVO.