*Die Arbeitsgruppe von Prof. Karina Yaniv am Helmholtz-Institut für Translational AngioCardioScience (HI-TAC) sucht einen motivierten und teamorientierten Bioinformatiker (m/w/d) zur Verstärkung ihres wachsenden interdisziplinären Forschungsteams. Als neu gegründetes Labor bieten wir Ihnen die besondere Gelegenheit, ein ambitioniertes Forschungsprogramm von Beginn an aktiv mitzugestalten. In einem dynamischen, internationalen Umfeld arbeiten Bioinformatiker:innen und experimentell Forschende eng zusammen, um zentrale Fragen der Gefäßbiologie zu untersuchen und neue therapeutische Ansätze zu entwickeln. Im Fokus unserer Forschung stehen die molekularen und zellulären Mechanismen der Blut- und Lymphgefäßentwicklung, Geweberegeneration und Gefäßerkrankungen. Dafür verbinden wir modernste Methoden wie Einzelzell- und räumliche Transkriptomik, Epigenomik, Bildgebung, funktionelle Genetik und computergestützte Biologie.g kommunizieren. Als Bioinformatiker (m/w/d) arbeiten Sie eng mit experimentell Forschenden zusammen und begleiten Projekte von der Studienplanung über die Datenverarbeitung und statistische Analyse bis hin zur biologischen Interpretation. Mit hochwertigen und reproduzierbaren Analysen leisten Sie einen wichtigen Beitrag zu neuen biologischen Erkenntnissen und gemeinsamen Forschungsprojekten.**
**Entwicklung und Pflege reproduzierbarer Analyse-Workflows für Bulk-, Einzelzell- und räumliche Transkriptomdaten**
**Analyse und Integration komplexer Multi-Omics-Datensätze, insbesondere transkriptomischer und epigenomischer Daten**
**Durchführung statistischer Analysen, Datenvisualisierungen und biologischer Interpretationen hochdimensionaler Daten**
**enge Zusammenarbeit mit experimentell Forschenden bei Studiendesign, Datenanalyse und Interpretation**
**Anwendung und Weiterentwicklung moderner bioinformatischer Methoden für Einzelzell- und räumliche Omics-Daten**
**Mitwirkung an wissenschaftlichen Publikationen, Konferenzbeiträgen und gemeinsamen Förderanträgen**
Promotion in Bioinformatik, Computational Biology, Computational Genomics, Informatik, Statistik oder einem vergleichbaren quantitativen Fachgebiet; alternativ ein Master-Abschluss mit einschlägiger Berufserfahrung
sehr gute Programmierkenntnisse in Python und R; Erfahrung mit Bash-Skripten ist von Vorteil
fundierte Erfahrung in der Analyse von Next-Generation-Sequencing-Daten, insbesondere Single-Cell-RNA-Sequenzierung; Kenntnisse in räumlicher Transkriptomik, Multi-Omics oder Epigenomik sind wünschenswert
sehr gute Kenntnisse statistischer Methoden zur Analyse biologischer Daten; Erfahrung mit Machine Learning ist ein Plus
hohes Qualitätsbewusstsein und Erfahrung mit reproduzierbaren, gut dokumentierten Analyse-Workflows
sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift, da Englisch die Arbeitssprache im Labor ist
eine teamorientierte, neugierige und proaktive Arbeitsweise sowie Freude an selbstständigem und interdisziplinärem Arbeiten
*Außerdem profitieren Sie von:**
**einer Vergütung nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst des Bundes (TVöD-Bund), inklusive zusätzlicher betrieblicher Altersversorgung**
**einem sicheren Arbeitsplatz**
**flexiblen Arbeitszeiten und Unterstützungsangeboten für die Kinderbetreuung**
**der Möglichkeit zum mobilen Arbeiten**
**zusätzlichen Gesundheitsleistungen wie Grippeschutz-Impfung, Sehtest, Ergonomie-Beratung am Arbeitsplatz**
Bitte reichen Sie Ihre aussagekräftige Bewerbung über unser Online-Portal mit Motivationsschreiben, Lebenslauf (ohne Foto, ohne Altersangabe und ohne Informationen über Ihren Familienstand) und weitere relevante Anlagen ein.
Haben Sie einen ausländischen Abschluss, reichen Sie bitte einen Nachweis über die Anerkennung Ihres Masterabschlusses in Deutschland mit der Bewerbung ein. Der Nachweis kann über die Datenbank anabin ermittelt und als PDF-Anlage zur Bewerbung erfolgen. Nähere Informationen finden Sie unter [Recognition of Degrees and Achievments](https://www.mdc-berlin.de/content/guide-new-scientists?mdcbl%5B0%5D=/de/careers/work-life/welcome-family-office&mdctl=0&mdcou=0&mdcot=0&mdcbv=tJ1UjFVrtLpkXBiasnNmx9Fg_yO3rbFr98ICfu5rb0w).
Informationen zu fairer Mobilität finden Sie hier: [https://www.fair-labour-mobility.eu/](https://www.fair-labour-mobility.eu/).
*www.mdc-berlin.de**
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