Research Assistant (Postdoc)

Research Assistant (Postdoc)

Registrierungsnummer: fb12-0012-wmz-2026

Eintrittsdatum: Zum nächstmöglichen Zeitpunkt

Bewerbungsfrist: 26.07.2026

Gehalt: E 13 TV-H

Dauer: 2 Jahre

Umfang: Vollzeitstelle

Über die Position

Die Philipps-Universität Marburg sucht eine hochmotivierte Research Assistant (Postdoc) für die Entwicklung wissenszentrischer KI für reale Anwendungen (z.B. Foundation Models, Geometric Deep Learning oder Graph Neural Networks im biomedizinischen Bereich). Die Abteilung Mathematik und Informatik, Forschungsgruppe „Artificial Intelligence – Deep Decision Support Systems" unter der Leitung von Prof. Dr. Martin Becker bietet diese Stelle an.

Sie werden Teil einer dynamischen und hochmotivierten Forschungsgruppe. Die Gruppe entwickelt fortschrittliche wissensbasierte KI- und Machine-Learning-Methoden (z.B. Foundation Models, Graph und Geometric Deep Learning, Pattern Mining), um hochdynamische reale Herausforderungen mit Fokus auf biomedizinische Problemstellungen (z.B. Schwangerschaft, Alzheimer-Erkrankung, Krebs) zu bewältigen. Die Gruppe bietet ein starkes Netzwerk zu lokaler KI-Expertise (z.B. Hessian.AI, TU Darmstadt), großflächige Recheninfrastruktur sowie ein breites internationales Netzwerk (Stanford, UC San Diego, Lund (Schweden) oder McGill (Kanada)). Perspektivisch wird diese Position eng mit dem UKE Hamburg bei der Modellierung biomedizinischer Systeme zusammenarbeiten.

Aufgaben

• Entwicklung neuartiger wissenszentrischer Methoden der künstlichen Intelligenz zum Verständnis komplexer Systeme (z.B. Foundation Models, Graph und Geometric Deep Learning, erklärbare KI, Pattern Mining)
• Nationale und internationale Zusammenarbeit mit KI-Forschern und Fachexperten (Einzelzellbiologie und räumliche Biologie, Biomedizin, Immunsystem, Schwangerschaft, neurodegenerative Erkrankungen, Verhaltensmodellierung)
• Förderung hochkarätiger offener Forschung: Beitrag zu Open-Source-Toolkits, (Co-)Autorschaft von begutachteten Konferenz- und Journalpublikationen, internationale Präsentation von Ergebnissen
• Wissenschaftliche Dienstleistungen in Forschung und Lehre, einschließlich Betreuung und Mentoring von jüngeren Studierenden
• Entwicklung und Umsetzung von Projektideen einschließlich Vorbereitung und Beitrag zu wettbewerbsfähigen Forschungsanträgen – Grundlegung eines international sichtbaren unabhängigen wissenschaftlichen Profils

Anforderungen

• MSc-Abschluss oder gleichwertiger Abschluss und PhD (abgeschlossen zum Eintrittsdatum) in Informatik, Mathematik, Physik oder verwandtem Fach, oder angewandte/Lebenswissenschaften (z.B. Ingenieurwesen, Biologie oder Medizin) mit Fokus auf Datenanalyse und/oder Machine Learning (sehr gute Noten werden in der Regel vorausgesetzt)
• Starkes Interesse an der Entwicklung von KI für reale Anwendungen
• Mehrjährige Erfahrung in Machine Learning, KI und Data Science mit starken theoretischen Grundlagen; optimal, aber nicht erforderlich: Kenntnisse in Einzelzellbiologie oder räumlicher Biologie und Multi-Omics-Integration (z.B. Durchflusszytometrie, FACS, CyTOF, MERFISH, Spektroskopie, etc.)
• Strukturierte, selbstgesteuerte und teamorientierte Arbeitsweise mit starken Kommunikationsfähigkeiten
• Fähigkeit, in interdisziplinären Teams zu arbeiten sowie jüngere Forscher zu leiten, und starkes Engagement für die eigene wissenschaftliche Entwicklung
• Beherrschtheit der schriftlichen und mündlichen englischen Sprache sowie ausgezeichnete Präsentationsfähigkeiten von Forschungsergebnissen
• Bereitschaft zur eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung wird erwartet

Angebote

• Stimulierende, interdisziplinäre Forschungsumgebung in einer wachsenden, ehrgeizigen, teamorientierten Forschungsgruppe zur wissenszentrischen KI sowie biomedizinischer, umwelt- und verhaltensbiologischer Forschung
• Integration in KI- und biomedizinische Expertennetzwerke, einschließlich des neu gegründeten AI Space an der Universität Marburg, des Hessischen Zentrums für Künstliche Intelligenz (Hessian.AI, TU Darmstadt) und des UKE Hamburg
• Umfassendes internationales Netzwerk einschließlich Stanford, UC San Diego, McGill (Kanada) oder Lund (Schweden)
• Zugang zu hochmoderner Technologie, großflächigen Rechenclustern (z.B. über Hessian.AI) sowie ausgezeichneter Forschungsinfrastruktur
• Starke und aktive Unterstützung für persönliche und akademische Entwicklung, einschließlich Leitung von Forschungsprojekten und Gruppenverwaltung, Lehrerfahrung und Betreuung akademischer Arbeiten
• Eine Universität mit vielfältigen angewandten Schwerpunkten einschließlich Tumorforschung, synthetische Mikrobiologie, Neurowissenschaften und Geowissenschaften sowie vielfältige Annehmlichkeiten

Kontakt

Martin Becker
+49 6421-28 25509
martin.becker@uni-marburg.de
https://bckrlab.org

Bewerbungshinweise

Wir unterstützen Frauen und ermutigen sie nachdrücklich, sich zu bewerben. In Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, werden weibliche Bewerber bei gleicher Qualifikation bevorzugt.

Als zertifizierte familienfreundliche Universität unterstützen wir unsere Mitarbeiter beim Ausgleich zwischen Familie und Beruf. Eine Reduzierung der Arbeitszeit ist möglich.

Bewerber mit Behinderungen wie im Sozialgesetzbuch beschrieben (Abschnitt 2 Abs. 2 und 3 des Buches IX des Sozialgesetzbuches (SGB IX)) werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt.

Bewerbungs- und Interviewkosten können nicht erstattet werden.

Bitte bewerben Sie sich bis zum 26. Juli 2026.