Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in im Projekt „GenML4SBDD“ (Generatives Maschinelles Lernen im Kontext von strukturbasiertem Wirkstoffdesign) § 28 Abs. 3 HmbHG

Einrichtung: Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften (Fachbereich Informatik), Zentrum für Bioinformatik

Wertigkeit: EGR. 13 TV-L

Arbeitsbeginn: 15.06.2026 vorbehaltlich der bewilligten Mittel, befristet bis 14.06.2029 (auf der Grundlage von § 2 Wissenschaftszeitvertragsgesetz)

Bewerbungsschluss: 15.04.2026

Arbeitsumfang: Teilzeit

Wochenstunden: 75 % der regelmäßigen wöchentlichen Arbeitszeit

Ihre Aufgaben

Die Aufgaben umfassen wissenschaftliche Dienstleistungen im o. g. Projekt. Außerhalb der Dienstaufgaben besteht Gelegenheit zur wissenschaftlichen Weiterbildung.

Das Projekt „GenM4SBDD“ befasst sich mit der Anwendung moderner, generativer Machine-Learning-Methoden (GenML) im Kontext des strukturbasierten Wirkstoffdesigns (SBDD). Ziel ist es, neue Methoden des genMLs in der Strukturvorhersage in automatischen Prozessen optimal in der Frühphase der pharmazeutischen Forschung einzusetzen. Wir stellen eine umfangreiche Softwarebibliothek auf C++ Basis für die Entwicklung von computergestützten Methoden im Bereich SBDD zur Verfügung. Ihre Aufgaben umfassen die konzeptionelle Entwicklung neuer Methoden, deren Implementierung und umfangreiche Validierung. Positiv validierte Ansätze werden schließlich zu Produktions-Prototypen weiterentwickelt und im Rahmen einer Industriekooperation getestet.

Ihr Profil

Abschluss eines den Aufgaben entsprechenden Hochschulstudiums.

Gesucht werden Hochschulabsolvent:innen, die sich an der Schnittstelle zwischen der Chemie/den Lebenswissenschaften einerseits und der Informatik andererseits bewegen, beispielsweise Absolvent:innen (Master oder gleichwertig) in den Bereichen:

• Chemieinformatik

oder

• Bioinformatik mit Schwerpunkt Molekulare Interaktionen/Wirkstoffdesign

oder

• Informatik mit Nebenfach Chemie, Physik oder Lebenswissenschaften

Sehr gute Kenntnisse in der Softwareentwicklung (C++ und Python) sowie gute Kenntnisse in der Strukturbiochemie, in organischer Chemie und im strukturbasiertem Molekularen Modelling werden erwartet. Erfahrungen im Deployment von komplexen Softwaresystemen sind von Vorteil. Aufgrund der Tätigkeit in einem interdisziplinären Kooperationsprojekt werden sehr gute kommunikative Fähigkeiten in englisch vorausgesetzt.

Wir bieten Ihnen

Sichere Vergütung nach Tarif

Weiterbildungsmöglichkeiten

Betriebliche Altersvorsorge

Attraktive Lage

Flexible Arbeitszeiten

Möglichkeiten zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie

Gesundheitsmanagement, EGYM Wellpass

Bildungsurlaub

30 Tage Urlaub/Jahr

Die Exzellenzuniversität Hamburg gehört zu den forschungsstärksten Wissenschafts- und Bildungseinrichtungen Deutschlands. Durch Forschung und Lehre, Bildung und Wissenstransfer auf höchstem Niveau fördern wir die Entwicklung einer neuen Generation verantwortungsbewusster Weltbürger:innen, die den globalen Herausforderungen unserer Zeit gewachsen ist. Mit unserem Leitmotiv „Innovating and Cooperating for a Sustainable Future in a Digital Age“ gestalten wir die Zusammenarbeit mit wissenschaftlichen und außerwissenschaftlichen Partnerinstitutionen in der Metropolregion Hamburg und weltweit. Wir laden Sie ein, Teil unserer Gemeinschaft zu werden, um gemeinsam mit uns einen nachhaltigen und digitalen Wandel für eine dynamische und pluralistische Gesellschaft zu gestalten.

Die Universität Hamburg engagiert sich für Chancengerechtigkeit. Vielfalt bereichert unser universitäres Leben in Studium, Forschung, Lehre, Bildung und am Arbeitsplatz. Wir begrüßen daher alle Bewerbungen, unabhängig von Geschlecht, geschlechtlicher Identität, sexueller Orientierung, ethnischer und sozialer Herkunft, Alter, Religion oder Weltanschauung sowie Behinderung oder Erkrankung.

Die Universität Hamburg strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an und bittet qualifizierte Wissenschaftlerinnen ausdrücklich um ihre Bewerbung. Schwerbehinderte und ihnen gleichgestellte behinderte Menschen haben Vorrang vor gesetzlich nicht bevorrechtigten bewerbenden Personen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung.

Hinweis zur Bewerbung

Kontakt

Prof. Dr. Matthias Rarey

Melanie Geringhoff

Standort

Albert-Einstein-Ring 8-10
22761 Hamburg

Kennziffer

86

Bewerbungsschluss

15.04.2026

Bitte senden Sie uns Ihre Bewerbung mit folgenden Unterlagen ausschließlich über das Online-Bewerbungsformular:

• Bewerbungsschreiben
• Lebenslauf
• Hochschulabschluss

Bei technischen Problemen können Sie sich an folgende Adresse wenden:

Weitere Informationen zum .