Data scientist in diagnostischer molekularer Pathologie 80-100%

Die Einheit für Molekulare Pathologie am Department für Pathologie und Molekulare Pathologie am Universitätsspital Zürich ist eine führende Einheit für Entwicklungen in der Präzisionsmedizin, einschliesslich Tumorgenomik und Multi-Omics-Datenintegration. Die diagnostischen Analysen umfassen zahlreiche moderne Omics-Methoden und modernste Technologien: Whole Genome Sequencing, Bulk RNA Sequencing, Methylation Array, digitale Pathologie, Panel Sequencing. Unsere Wissenschaftler analysieren die Rohdaten dieser Assays, um diagnostische Berichte zu erstellen, neue Methoden zu entwickeln und Forschungsprojekte zu unterstützen. Das Universitätsspital Zürich ist eines der grössten Spitäler in der Schweiz. Unsere über 8'600 Mitarbeitenden und rund 700 Auszubildende setzen sich täglich für das Wohl unserer Patient:innen ein. ### Ihre Hauptaufgaben • Selbstständige Analyse, Qualitätskontrolle und Interpretation von NGS- und Multi-Omics-Daten in einem diagnostischen Umfeld • Entwicklung, Validierung und Implementierung von Bioinformatik-Pipelines für die routinemässige molekulare Diagnostik • Immunogenomische Analysen mit klinisch relevanter Interpretation • Anwendung von Machine Learning / KI-Methoden auf Omics-Daten, mit Schwerpunkt auf Robustheit und Interpretierbarkeit • Translation neuer Methoden in die Routine-Diagnostik, einschliesslich Dokumentation und Validierung • Erstellung klinischer Berichte in Zusammenarbeit mit Pathologen und Molekularbiologen • Unterstützung bei der Schulung von medizinischem und Laborpersonal in der Dateninterpretation und in Bioinformatik-Workflows Ihr Profil • MSc oder PhD in Bioinformatik, Computational Biology, Medizinische Informatik oder einem verwandten Bereich • Fundierte Erfahrung in der NGS/Omics-Datenanalyse in einem angewandten Umfeld • Kenntnisse in Python und/oder R (Bioconductor) • Starkes Verständnis der Molekularbiologie und Genetik mit der Fähigkeit, Daten in einem biologischen und klinischen Kontext zu interpretieren • Solides Verständnis von Statistik und Machine Learning • Erfahrung mit Workflow-Management-Systemen (Nextflow, Snakemake) und Containerisierung (Docker/Singularity) • Exzellente analytische, Kommunikations- und Schreibfähigkeiten • Englisch erforderlich, Deutsch ist von Vorteil Bevorzugte Qualifikationen: Erfahrung in Krebsgenomik, Immunogenomik, Transkriptomik oder Epigenetik, Metagenomik, KI-basierter Bildanalyse, Datenmanagement/strukturiertes Reporting, integrative Multi-Omics oder Arbeit in einem klinischen/medizinischen Umfeld Unsere Benefits Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung Daniel Buschor Recruiting Über das USZ Das Universitätsspital Zürich ist eines der grössten Spitäler in der Schweiz. Unsere über 8'600 Mitarbeitenden und rund 700 Auszubildende setzen sich täglich für das Wohl unserer Patient:innen ein.