Stud. Beschäftigte*r (m/w/d)

Die Arbeitsgruppe Algorithmische Bioinformatik von Prof. Dr. Ing. Knut Reinert beschäftigt sich mit der Entwicklung neuer Algorithmen und Datenstrukturen für Probleme bei der Analyse biomedizinischer Massendaten. In diesem Zusammenhang liegt ein Schwerpunkt der Forschung auf der Verbesserung der Nachhaltigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Multisite-Fähigkeit von Datenanalyseworkflows (DAWs).

Weitere Informationen zu der Forschung und den Aufgaben der AG Algorithmische Bioinformatik finden Sie unter dem Link http://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/abi/.

Das erwartet Sie bei uns

Wir suchen zwei studentische Beschäftigte für den Sonderforschungsbereich (SFB) FONDA: https://fonda.hu-berlin.de. Im dortigen DFG SFB-Projekt T9 werden Sie die Projektleitung bei der Erstellung eines Reproducibility Badging Systems unterstützen und in Kontakt mit anderen Gruppen des SFB stehen.

Ziel des Projektes ist es, wissenschaftliche Datenanalyseworkflows (DAWs), die innerhalb des FONDA-Projektes implementiert werden, nach verschiedenen Kriterien auf Reproduzierbarkeit zu untersuchen und zu klassifizieren. Dafür soll in Zusammenarbeit mit den anderen Gruppen des SFB ein Badging System entworfen werfen, welches dazu genutzt werden soll, Workflow-Erstellern und potentiellen Nutzern dieser Workflows mittels dedizierter Badges eine visuelle und informative Rückmeldung über die Reproduzierbarkeit der Workflows zu vermitteln.

Sie Sollen Unterstützend Tätig Werden Bei

• der Erfassung geeigneter Kriterien, um die Reproduzierbarkeit eines DAWs zu analysieren,
• dem Entwurf eines Badging Systems mit definierten Regeln für die Auszeichnung verschiedener Reproduzierbarkeitsklassen,
• der Ausführung von systematischen Reproduzierbarkeitstests für konkrete DAWs innerhalb des FONDA Projektes,
• der Entwicklung eines automatisierten Reproduzierbarkeitsservices,
• der Integration des automatisierten Reproduzierbarkeitsservices in den existierenden DAW-Entwicklungsprozess von FONDA.

Sie sind eingeschriebene*r Studierende*r an einer Hochschule in Deutschland.

Das wünschen wir uns von Ihnen

• gute allgemeine Programmierkenntnisse, vor allem in Python und C++
• Erfahrungen mit wissenschaftlichen Workflows (vor allem mit OpenMS und SeqAn)
• Kenntnisse im Umgang mit Workflowengines wie Nextflow und Snakemake
• hohe Motivation, sich eigenständig in bestehende Workflows einzuarbeiten und diese ggf. auf andere Compute Plattformen zu portieren
• Gender- und Diversitykompetenz

• flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten nach Absprache, sofern möglich
• arbeitsfreie Tage am 24.12. und 31.12.

Dann freuen wir uns auf Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Bitte senden Sie uns Ihre Bewerbung ausschließlich über unser Karriereportal, indem Sie auf den Button „Jetzt bewerben“ klicken. Bewerbungen in Papierform oder per E-Mail können leider nicht berücksichtigt werden.

Weitere Informationen zum Stellenprofil erteilt Herr Prof. Knut Reinert ([email protected]).