Blätter-Navigation

Of­fer 196 out of 339 from 06/06/17, 08:28

logo

Bun­des­in­sti­tut für Risi­ko­be­wer­tung - Abtei­lung Bio­lo­gi­sche Sicher­heit des BfR ab sofort befris­tet für 3 Jahre:

Das Bun­des­in­sti­tut für Risi­ko­be­wer­tung (BfR) ist das natio­nale Insti­tut, das auf der Grund­lage inter­na­tio­nal aner­kann­ter wis­sen­schaft­li­cher Bewer­tungs­kri­te­rien Gut­ach­ten und Stel­lung­nah­men zu Fra­gen der Lebens­mit­tel-, Fut­ter­mit­tel- und Che­mi­ka­li­en­si­cher­heit und des gesund­heit­li­chen Ver­brau­cher­schut­zes erstellt. In die­sen Berei­chen berät es die Bun­des­re­gie­rung sowie andere Insti­tu­tio­nen und Inter­es­sen­grup­pen. Das BfR betreibt eigene For­schung zu The­men, die in engem Zusam­men­hang mit sei­nen Bewer­tungs­auf­ga­ben ste­hen. Es ist eine rechts­fä­hige Anstalt im Geschäfts­be­reich des Bun­des­mi­nis­te­ri­ums für Ernäh­rung und Land­wirt­schaft (BMEL).

Wis­sen­schaft­li­che/-r Mit­ar­bei­ter/-in

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

Aus­bau der BfR Wis­sens­bank im Bereich prä­dik­ti­ver mikro­bi­el­ler Daten und Modelle:

  • Auf- und Aus­bau der BfR-Daten­bank für expe­ri­men­telle Daten zur Tena­zi­tät mikro­bi­el­ler Erre­ger und Toxine
  • Erstel­lung prä­dik­ti­ver Modelle auf Basis von Tena­zi­täts­da­ten, die unter varia­blen Umwelt­be­din­gun­gen gene­riert wur­den
  • Vali­die­rung von Model­len an unab­hän­gi­gen expe­ri­men­tel­len Daten
  • Wis­sen­schaft­li­che Kon­zep­tion und Imple­men­tie­rung einer Lebens­mit­tel­wa­ren­ket­ten-Wis­sens­bank (Glo­bal Food Chain Know­ledge Base)
  • Ent­wick­lung von KNIME-gestütz­ter Daten­in­te­gra­ti­ons- und Daten­ana­ly­se­work­flows inkl. Web-basier­ter Benut­zer­ober­flä­chen zur Infor­ma­ti­ons­be­reit­stel­lung im Bereich mikro­bi­el­ler Risi­ken
  • Wis­sen­schaft­li­che Ent­wick­lung von Metho­den zur effi­zi­en­ten Infor­ma­ti­ons­ge­win­nung aus unstruk­tu­rier­ten Quel­len (ins­be­son­dere Fach­ver­öf­fent­li­chun­gen) im Bereich Lebens­mit­telas­so­zi­ier­ter mikro­bi­el­ler Risi­ken
  • Ent­wick­lung und Pflege von Ter­mi­no­lo­gien / Onto­lo­gien zur Beschrei­bung von Tena­zi­täts­da­ten, mathe­ma­ti­schen Model­len, Pro­zess- und Waren­ket­ten
  • Eigen­stän­dige (Re-)Imple­men­tie­rung von Modelle aus der wis­sen­schaft­li­chen Fach­li­te­ra­tur sowie Durch­füh­rung von Simu­la­ti­ons­rech­nun­gen
  • Mit­wir­kung bei der Imple­men­tie­rung von Daten­stan­dards zur har­mo­ni­sier­ten Beschrei­bung von mathe­ma­ti­schen Model­len, Daten­schnitt­stel­len und Daten­im­port- & Daten­ex­port­funk­tio­nen zu exter­nen Daten­quel­len
  • Bean­tra­gung natio­na­ler und inter­na­tio­na­ler For­schungs­pro­jekte

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

  • Abge­schlos­se­nes Hoch­schul­stu­dium in einer wis­sen­schaft­li­chen Fach­rich­tung, bevor­zugt mit Bezug zu Wis­sens­ma­nage­ment, Sta­tis­tik oder mathe­ma­ti­scher Model­lie­rung, Pro­mo­tion erfor­der­lich
  • Mind. 2-jäh­rige prak­ti­sche Erfah­run­gen im Bereich "Sci­en­ti­fic Com­pu­ting" und IT-gestütz­tem Wis­sens­ma­nage­ment erfor­der­lich
  • Nach­weis­bar siche­rer Umgang mit einer der fol­gen­den Pro­gram­mier­spra­chen: Java, Java­Script, R, Python, Mat­lab, KNIME
  • Erfah­rung im Bereich Daten­in­te­gra­tion und Text­mi­ning wün­schens­wert
  • Nach­weis­bare Erfah­rung im Schrei­ben von wis­sen­schaft­li­chen Tex­ten
  • Hohes Maß an Kom­mu­ni­ka­ti­ons­stärke und Orga­ni­sa­ti­ons­kom­pe­tenz
  • Sehr gute Kennt­nisse der eng­li­schen Spra­che in Wort und Schrift erfor­der­lich
  • Gute EDV-Kennt­nisse sowie eine gewis­sen­hafte Arbeits­weise, Fle­xi­bi­li­tät, Team­fä­hig­keit und Belast­bar­keit wer­den vor­aus­ge­setzt

Hin­wei­se zur Be­wer­bung:

über online-Por­tal

Nähere Aus­künfte erteilt Herr Fil­ter (Tel.: 030 18412-2209).