Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in für KI gestützte strukturbasierte Wirkstoffentwicklung (Technische Universität München)

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) für die KI gestützte strukturbasierte Wirkstoffentwicklung 01.02.2021, Wissenschaftliches Personal Das BNMRZ (TUM)/Institut für Strukturbiologie (HMGU) sucht ab sofort einen wissenschaftlichen Mitarbeiter für die KI gestützte strukturbasierte Wirkstoffentwicklung in Vollzeit. Die Position bietet die einmalige Gelegenheit, den neuesten Stand der Strukturbiologie und das Design kleiner Moleküle durch neuartige Werkzeuge unter Verwendung von Künstlicher Intelligenz zu verbinden. Experimentelles Feedback (Strukturbiologie, NMR, Fragment-Screening, medizinische Chemie) wird zusammen mit biochemischen Methoden eingesetzt, um unsere rechnerischen Vorhersagen zu validieren. Idealerweise suchen wir einen Kandidaten mit nachgewiesener Erfahrung in Machine-Learning Methoden mit mehrdimensionalen Daten und gutem Verständnis für computergestützte Chemie. Kandidatenprofil: • Dokumentierte Programmiererfahrung in Python • Hochleistungs-Computerkenntnisse, einschließlich Kenntnisse über Aufgabenparallelisierung (Verwendung mehrerer Threads) • Kenntnisse über Codeoptimierungstechniken und Erfahrung mit Refactoring • Erfahrung in der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen mit Python • Erfahrung im Training von Deep-Learning-Modellen mit Keras / Tensorflow • Gewünschte Qualifikationen • Kenntnisse in hocheffizienten Low-Level-Programmiersprachen (z. B. C) • Kenntnisse in objektorientierten Programmiersprachen (zB C ++ oder Java) • Erfahrung in der GPU-Programmierung (CUDA) • Verständnis der linearen Algebra und 3D-Geometrie • Erfahrung in der Entwicklung von Deep-Learning-Modellen von Grund auf neu, einschließlich graphischer Faltungs-Neuronaler Netze und generativer Modelle • Erfahrung in Computerchemie / Biophysik (quantenmolekulare Mechanik / molekulardynamische Methoden) Gewünschte Qualifikationen: • Kenntnisse in hocheffizienten Low-Level-Programmiersprachen (z. B. C) • Kenntnisse in objektorientierten Programmiersprachen (zB C ++ oder Java) • Erfahrung in der GPU-Programmierung (CUDA) • Verständnis der linearen Algebra und 3D-Geometrie • Erfahrung in der Entwicklung von Deep-Learning-Modellen von Grund auf neu, einschließlich graphischer Faltungs-Neuronaler Netze und generativer Modelle • Erfahrung in Computerchemie / Biophysik (quantenmolekulare Mechanik / molekulardynamische Methoden) Erfahrung in Proteinbioinformatik und rechnergestützter Strukturbiologie (Kenntnisse in Biopython) • Erfahrung in der GUI-Entwicklung, insbesondere für die molekulare 3D-Visualisierung • Promotion erwünscht Bewerbungen bitte über den untenstehenden Link mit Anschreiben, Lebenslauf und allen relevanten Zeugnissen Hinweis zum Datenschutz: Im Rahmen Ihrer Bewerbung um eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise der TUM zur Kenntnis genommen haben. Kontakt: Dr. Grzegorz Popowicz, Email: gregorz.popowicz@tum.de Mehr Information https://jobs.helmholtz-muenchen.de/jobposting/2c2f2a9af58231e4b0982d49939f156cd8ac5c380?ref=homepage Wenn Sie sich auf diese Stelle bewerben, erwähnen Sie bitte dass Sie sie auf Universitoxy gesehen haben.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) für die KI gestützte strukturbasierte Wirkstoffentwicklung

01.02.2021, Wissenschaftliches Personal

Das BNMRZ (TUM)/Institut für Strukturbiologie (HMGU) sucht ab sofort einen wissenschaftlichen Mitarbeiter für die KI gestützte strukturbasierte Wirkstoffentwicklung in Vollzeit. Die Position bietet die einmalige Gelegenheit, den neuesten Stand der Strukturbiologie und das Design kleiner Moleküle durch neuartige Werkzeuge unter Verwendung von Künstlicher Intelligenz zu verbinden. Experimentelles Feedback (Strukturbiologie, NMR, Fragment-Screening, medizinische Chemie) wird zusammen mit biochemischen Methoden eingesetzt, um unsere rechnerischen Vorhersagen zu validieren. Idealerweise suchen wir einen Kandidaten mit nachgewiesener Erfahrung in Machine-Learning Methoden mit mehrdimensionalen Daten und gutem Verständnis für computergestützte Chemie.

Kandidatenprofil:

• Dokumentierte Programmiererfahrung in Python
• Hochleistungs-Computerkenntnisse, einschließlich Kenntnisse über Aufgabenparallelisierung (Verwendung mehrerer Threads)
• Kenntnisse über Codeoptimierungstechniken und Erfahrung mit Refactoring
• Erfahrung in der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen mit Python
• Erfahrung im Training von Deep-Learning-Modellen mit Keras / Tensorflow
• Gewünschte Qualifikationen
• Kenntnisse in hocheffizienten Low-Level-Programmiersprachen (z. B. C)
• Kenntnisse in objektorientierten Programmiersprachen (zB C ++ oder Java)
• Erfahrung in der GPU-Programmierung (CUDA)
• Verständnis der linearen Algebra und 3D-Geometrie
• Erfahrung in der Entwicklung von Deep-Learning-Modellen von Grund auf neu, einschließlich graphischer Faltungs-Neuronaler Netze und generativer Modelle
• Erfahrung in Computerchemie / Biophysik (quantenmolekulare Mechanik / molekulardynamische Methoden)

Gewünschte Qualifikationen:

• Kenntnisse in hocheffizienten Low-Level-Programmiersprachen (z. B. C)
• Kenntnisse in objektorientierten Programmiersprachen (zB C ++ oder Java)
• Erfahrung in der GPU-Programmierung (CUDA)
• Verständnis der linearen Algebra und 3D-Geometrie
• Erfahrung in der Entwicklung von Deep-Learning-Modellen von Grund auf neu, einschließlich graphischer Faltungs-Neuronaler Netze und generativer Modelle
• Erfahrung in Computerchemie / Biophysik (quantenmolekulare Mechanik / molekulardynamische Methoden) Erfahrung in Proteinbioinformatik und rechnergestützter Strukturbiologie (Kenntnisse in Biopython)
• Erfahrung in der GUI-Entwicklung, insbesondere für die molekulare 3D-Visualisierung
• Promotion erwünscht

Bewerbungen bitte über den untenstehenden Link mit Anschreiben, Lebenslauf und allen relevanten Zeugnissen

Hinweis zum Datenschutz:

Im Rahmen Ihrer Bewerbung um eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise der TUM zur Kenntnis genommen haben.

Kontakt: Dr. Grzegorz Popowicz, Email: gregorz.popowicz@tum.de

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