16.-18. November 2016 in Berlin

Workshop “Computational Life Sciences @ Bayer”

 

Möchten Sie mit Ihrer Forschung Leben verbessern? Dieser Workshop bietet Ihnen die Gelegenheit, alles über die IT-gestützte Forschung und Entwicklung in den Divisionen Pharmaceuticals und Crop Science von Bayer kennenzulernen sowie Berufsperspektiven im Bereich "Computational Life Sciences" zu entdecken.

Unser Workshop „Computational Life Sciences @ Bayer“ wendet sich an Doktoranden und Post-Doktoranden sowie Absolventen wissenschaftlicher Studiengänge mit fachlich relevanten Erfahrungen.

Der Workshop

Dieser Workshop, der dieses Jahr erneut in Berlin stattfinden wird, ist eine ausgezeichnete Gelegenheit, über aktuelle Entwicklungen und Projekte von Bayer zu sprechen, Ihre eigenen wissenschaftlichen Ergebnisse zu präsentieren und sich über konkrete Beschäftigungsmöglichkeiten in der Forschung und Entwicklung von Bayer zu informieren. 

 

Die große Vielfalt der Life-Science-Aktivitäten von Bayer spiegelt sich in einem gleichermaßen breiten Spektrum an vielfältigen Aufgaben für Experten auf dem Gebiet der Computational Life Sciences wider:

 

  • Identifizierung und Validierung von neuartigen Targets und Biomarkern zur Entdeckung von Arzneimitteln und Agrochemikalien
  • Identifizierung und Optimierung neuartiger Wirkstoffe mithilfe innovativer Methoden aus der Computer-Chemie
  • Eingehende Analyse und Aufklärung von Wirkungsweisen, Signalwegen und Regulations- oder Stoffwechselnetzwerken auf Grundlage der Analyse unterschiedlichster Omics-Daten und -Technologien
  • Analyse von hochdimensionalen komplexen Omics-Daten aus klinischen Studien, Gewächshaus- und Feldversuchen, beispielsweise Next-Generation-Sequencing-Daten, Metabolomik- und andere Hochdurchsatz-Daten
  • Prognose von pharma/toxiko-kokinetischen und -dynamischen Aspekten neuer Arzneimittelkandidaten auf Basis von Analyse, Modellierung und Simulation
  • High-Content-Bildanalyse und Phänotypisierung (von der Zellebene bis hin zur ganzen Pflanze)
  • Entwicklung, Implementierung und Anwendung neuer Bioinformatik- oder Datenmanagement-Tools, spezifischer Workflows oder Pipelines, um nur einige von zahlreichen weiteren Beispielen zu nennen
  • Unterstützung von translationalen Ansätzen und wissensgestützter Entscheidungsfindung mittels semantischer Webtechnologien, Methoden des Data- und Text-Minings und Analyse von integrierten Daten in Graphen.
  • Analyse großer, heterogener chemisch-biologischer Daten mit Machine Learning Ansätzen wie Deep Learning

 

Derzeit und auch in Zukunft hat Bayer mehrere Stellen in verschiedenen Computational-Life-Science-Abteilungen zu besetzen. Bayer sucht ausdrücklich hochmotivierte Bewerber, die sich mit ihrer Leidenschaft für Innovation und ihrem Veränderungswillen in einem innovativen Umfeld gemeinsam in unser Unternehmen einbringen möchten.

Tagesordnung

Der Workshop ist eine wissenschaftliche Networking-Veranstaltung in ungezwungener Atmosphäre. Er umfasst neben einer Poster-Session, die den Teilnehmern Gelegenheit zur Vorstellung ihrer aktuellen wissenschaftlichen Forschungsarbeiten bietet, auch Fallstudien und Gruppenarbeiten, um lebhafte Diskussionen rund um relevante wissenschaftliche Fragen anzuregen. Diverse Vorträge über Computational Life Sciences bei Bayer und eine Besichtigung der Bayer-Forschungseinrichtung in Berlin-Wedding runden das Programm ab.

 

Für persönliche Kontakte mit Vertretern aus verschiedenen Geschäfts- und Forschungsbereichen von Bayer ist ausreichend Zeit vorgesehen. Neben den Arbeitssitzungen bleibt genug Zeit für Networking und Begegnungen.

Ihr Profil

Sie sind erfahren, motiviert und beschäftigen sich intensiv mit mindestens einem Bereich der Computational Life Sciences: Bioinformatik, Biometrik, Biostatistik, Bioanalyse, Systembiologie oder -pharmakologie, Pharmakometrie oder strukturelle Bioinformatik. Alternativ ist Ihr Fachgebiet Mathematik, Physik, Biologie, Pharmakologie, Medizin, Ingenieurswissenschaften, Chemie oder eine Nachbardisziplin, wobei Ihr Schwerpunkt auf Theorie und Anwendung von computergestützten Methoden liegt. Sie können relevante wissenschaftliche Errungenschaften vorweisen und verfügen über einen entsprechenden Master-/Promotionsabschluss.

 

Neben Ihren wissenschaftlichen Kompetenzen sollten Sie in der Nutzung von Hochleistungs-Rechenumgebungen versiert und mit der Verarbeitung großer Datenmengen in einer höheren Programmier- oder Skriptsprache vertraut sein. Sie sind souverän in der Anwendung von Standardmethoden und -softwarepaketen aus dem Bereich der Computational Life Sciences oder haben umfassende Erfahrung in der Entwicklung von computergestützten und mathematischen Modellen.

 

Sie haben ausreichende Kenntnisse in Molekularbiologie, Physiologie oder Biomedizin und Erfahrung auf einem oder mehreren der biologischen Gebiete, auf denen Bayer tätig ist, beispielsweise Pflanzenwissenschaften, Onkologie, Hämatologie, Herz-Kreislauferkrankungen, Mikrobiologie, Genomik oder Pharmakokinetik und -dynamik.

 

Sie arbeiten gerne in interdisziplinären Teams und sind fähig, Ihre rechnerischen Ergebnisse in biologische Hypothesen, konkrete Experimente und Projektentscheidungen umzusetzen. Es fällt Ihnen leicht, Ihre Ergebnisse Kollegen aus unterschiedlichen Bereichen zu vermitteln. Sie haben Freude daran, täglich Neues zu lernen und Sie möchten getreu unserer Mission die Lebensqualität von Menschen verbessern: „Bayer: Science For A Better Life“.

 

Aufgrund der internationalen Ausrichtung unserer Forschungs- und Entwicklungsarbeit sollten Sie ausgezeichnet in Wort und Schrift auf Englisch kommunizieren können.

Rückblick


Dieses Video zeigt Eindrücke vom Workshop des Jahres 2015 in Berlin, Deutschland.

 

Bewerbung

Wenn Sie Interesse an einer Teilnahme haben, bewerben Sie sich bitte bis zum 16. Oktober 2016 auf Englisch mit Ihren vollständigen Bewerbungsunterlagen. Sollten Sie zum Workshop eingeladen werden, übernehmen wir alle für Sie anfallenden Reise- und Übernachtungskosten. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung direkt über unser Online-Bewerbungsformular.

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22.09.2016   Copyright © Bayer AG
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