An der **Medizinischen Fakultät** der Universität Augsburg suchen wir am **Lehrstuhl für die Erforschung umweltbezogener Wirkmechanismen auf die Gesundheit **zur Verstärkung unseres interdisziplinären Forschungsteams **zum nächstmöglichen Zeitpunkt** eine/einen 
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**Bioinformatikerin / Bioinformatiker (m/w/d)**
 
mit fundierter methodischer Expertise im Bereich Mikrobiomanalyse, multivariater 

Statistik und Machine Learning 
 
im **Umfang der Hälfte der regelmäßigen Arbeitszeit** in einem **auf vier Jahre befristeten Beschäftigungsverhältnis**. Diese Stelle ist im Rahmen des Projekts BIOMEX (Integrative Bioinformatik zur Ableitung von Risikoprofilen und Präventionsstrategien entlang der Darm-Gehirn-Achse) zu besetzen. Die Vergütung erfolgt bei Vorliegen der persönlichen und tariflichen Voraussetzungen nach Entgeltgruppe 13 TV-L. 

Die neu eingerichtete Professur „für die Erforschung umweltbezogener Wirkmechanismen auf die Gesundheit (Exposomforschung)“ an der Medizinischen Fakultät der Universität Augsburg ist Teil des stark wachsenden Forschungsschwerpunkts Environmental Health Sciences (EHS). Sie befasst sich mit der Erforschung, Erkennung und Prävention umwelt- und ernährungsbedingter Gesundheitsrisiken. Ein starker Fokus der Professur liegt darin zu verstehen, wie nachhaltige, gesunde Ernährungsformen und ihre bioaktiven Bestandteile effektiv genutzt werden können, um ein gesundes Altern zu ermöglichen und den gesundheitlichen Auswirkungen des Klimawandels auf den Menschen entgegenzuwirken. Hier kooperieren wir national und international mit verschiedenen Disziplinen und setzen als Teil eines multidisziplinären Expertenteams an der Universität Augsburg zusätzliche, neue Impulse in der studentischen Lehre im großen Kontext von „Mensch, Klima und Umwelt“. 

**Ihre Aufgaben: **

- Qualitätskontrolle, Aufbereitung und Analyse von Shotgun-Metagenomdaten sowie Exposomdaten, v. a. chemical Exposomics 
- Erstellung von Mikrobiom-Diversitäts- und Funktionsprofilen 
- Integration biologischer Marker (z. B. Leaky-Gut-Parameter) mit klinischen und ernährungsbezogenen Daten 
- Durchführung multivariater Clusteranalysen und Machine-Learning-Verfahren zur Subgruppenbildung 
- Anwendung erklärbarer KI-Modelle (z. B. Random Forest, SHAP) 
- Visualisierung und Dokumentation der Ergebnisse für wissenschaftliche Publikationen 
- Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams aus Medizin & 

Grundlagenwissenschaft 
 
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**Ihr Profil: **

- Abgeschlossenes Studium und Promotion in Bioinformatik, Datenwissenschaft, Biostatistik oder verwandten Bereichen 
- Erfahrung in der Analyse metagenomischer Daten sowie Exposomdaten aus dem humanen Kontext
- Kenntnisse in Statistik, Clustering und Machine Learning (z. B. PCA, Random Forest, k-Means) 
- Sicherer Umgang mit Python und/oder R 
- Strukturierte, eigenständige Arbeitsweise und gute Teamfähigkeit 
- gute Deutsch- sowie Englischkenntnisse in Wort und Schrift 

Die erforderliche Qualifikation ist bereits in den Bewerbungsunterlagen durch entsprechende Zeugnisse nachzuweisen. 

**Wir bieten:** 

- Mitarbeit in innovativen, interdisziplinären Forschungsprojekten 
- Einbindung in ein engagiertes wissenschaftliches Team 
- Möglichkeit zur Mitwirkung an Publikationen und Präsentationen 
- Zugang zu moderner Recheninfrastruktur und bioinformatischen Ressourcen 
- Die Möglichkeit zur Habilitation ist gegeben

**Bewerbung & Kontakt: **

Bitte senden Sie Ihre Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse, Publikationsliste) in Form **einer einzigen PDF-Datei** mit dem Betreff „Bewerbung als Bioinformatiker\*in“ **bis spätestens** 

**28. Januar 2026**

an Prof. Dr. Evelyn Lamy, E-Mail: exposom-stellen@med.uni-augsburg.