Forskningsassistent klinisk metabolomik och bioinformatik - Under tillsättning eller tillsatt, ej sökbar

Uppsala universitet är ett brett forskningsuniversitet med stark internationell ställning. Uppgiften är att bedriva forskning och utbildning av högsta kvalitet och att på olika sätt samverka med samhället. Vår viktigaste tillgång är alla de individer som med sin nyfikenhet och sitt engagemang gör Uppsala universitet till en av landets mest spännande arbetsplatser. Uppsala universitet har 44.000 studenter, 7.100 anställda och en omsättning på 7 miljarder kronor.

Institutionen för medicinska vetenskaper är en stor klinisk institution med ca 250 anställda och över 300 personer som är anknutna via Akademiska Sjukhuset. Institutionen har en bred forskningsprofil med starka forskargrupper inom en rad områden. Forskningen äger rum i nära anslutning till den kliniska verksamheten vid Akademiska sjukhuset och omfattar såväl grundläggande studier kring sjukdomsorsaker som utveckling och utvärdering av förbättrad diagnostik och nya behandlingsmetoder. Mer om institutionens verksamhet finns på www.medsci.uu.se.

Projektbeskrivning/Arbetsuppgifter: Framtagande av metabolomik och lipidomik forskningsdata genom laborativt arbete, bearbetning av metabolomik- och lipidomikdata med hjälp av bioinformatiska och statistiska metoder för dataanalys, utveckling av nya metoder och workflowbaserade pipelines för att bearbeta och analysera data.

Kvalifikationskrav: Masterexamen inom relevant område (t.ex. bioinformatik, bioteknik, datavetenskap, beräkningsbiologi eller biostatistik). Dokumenterad praktisk erfarenhet av laborativt arbete. Dokumenterad praktisk erfarenhet av R, Python, Bash och statistiska och bioinformatiska analyser av -omik data. Dokumenterad muntlig och skriftlig kompetens i engelska. Goda rekommendationer från tidigare handledare/lärare. Vi lägger stor vikt vid dina personliga kvalifikationer. Projektet kräver att du kan arbeta självständigt, men att du också har god samarbetsförmåga eftersom arbetet kommer att drivas i nära samarbete med andra forskare.

Meriterande i övrigt: Tidigare erfarenheter av att använda HPC / molnbaserade metoder för bearbetning och analys av storskaliga data är starkt meriterande.

Lön: Individuell lönesättning tillämpas

Tillträde: 2020-06-15 eller enligt överenskommelse

Anställningsform: Tidsbegränsad anställning t.o.m. 2020-08-31.

Anställningens omfattning: 60 %

Upplysningar om anställningen lämnas av: Kim Kultima, kim.kultima@medsci.uu.se.

Välkommen med din ansökan senast den 11 maj 2020, UFV-PA 2020/1482.