ProoV Jobs
Finding real roles worth proving…
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Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf GB Personal, Recht & Organisation
Stand out
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AI / MLA certificate a recruiter verifies
AI / MLA certificate a recruiter verifies · Est. 3-4 hours
AI / MLA certificate a recruiter verifies · Est. 2-3 hours
Matched to this exact role by skill — not a generic list.
Applying today? Build your CV and Anschreiben free — no account needed.Wissenschaftliche:r Angestellte:r Junior / Doktorand:in (all genders) Computational Pediatric Oncology - Forschungsinstitut Kinderkrebs-Zentrum
Wir sind das Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE) – und stehen für exzellente Kompetenz in Forschung, Lehre und der vollumfänglichen Gesundheitsversorgung in unseren Kliniken. Unsere rund 17.000 Mitarbeiter:innen streben jeden Tag aufs Neue danach, mit ihrem Beitrag die Welt ein bisschen gesünder zu machen.
Es ist unser Anspruch, eine der führenden Universitätskliniken zu sein – und gleichzeitig der beste Arbeitgeber unserer Branche. So glauben wir im UKE fest daran, dass erfolgreiches und erfüllendes Arbeiten im Einklang mit den persönlichen Bedürfnissen und individuellen Lebensentwürfen der Mitarbeitenden stehen sollte.
Und so unterschiedlich diese sind, so vielfältig ist
an individuellen Lösungen.
Job-ID: J000006971 Art der Anstellung: Befristet Arbeitszeit: Full time/ Part time Bewerben bis: 05.10.2026 Unternehmensteil: UKE_Zentrum für Geburtshilfe, Kinder- u. Jugendmedizin Tätigkeitsbereich: Forschung & Wissenschaft Bereich: Klinik für Pädiatrische Hämatologie und Onkologie
Am Forschungsinstitut Kinderkrebs-Zentrum am Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf ist in der Arbeitsgruppe Computational Pediatric Oncology (Leitung Prof. Dr. Michael Bockmayr) zum 01.11.2026 eine Stelle als wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (PhD-Student) zu besetzen.
Ein späterer Eintritt ist prinzipiell denkbar. Eine Promotion ist möglich und wird aktiv unterstützt.
Die Stelle ist im Rahmen eines BMFTR-geförderten Juniorverbundprojekts zu besetzen, das in enger Kooperation mit der TU Berlin (Dr. Mina Jamshidi Idaji/Machine Learning Group) und der LMU München (Prof. Dr. Philipp Jurmeister/Computational and Molecular Pathology) durchgeführt wird.
Im Mittelpunkt steht die Entwicklung neuartiger Methoden für das multimodale maschinelle Lernen in der computergestützten Diagnostik. Ziel ist die Integration histopathologischer, klinischer und molekularer Daten zur Optimierung KI-gestützter Entscheidungshilfen in der Onkologie.
Eine professionelle und individuelle Betreuung wird über den gesamten Zeitraum gewährleistet. Darüber hinaus erwartet Sie im Forschungsinstitut ein motiviertes und dynamisches Team aus Ärzt:innen, Naturwissenschaftler:innen, Bioinformatiker:innen, technischen Assistent:innen und Studierenden, die im Rahmen unterschiedlicher Projekte und Ansätze der Erforschung kindlicher Krebserkrankungen auf der Spur sind.
Die Position ist drittmittel- und projektbedingt auf drei Jahre befristet.
Wir freuen uns auf eine aussagekräftige Bewerbung inkl. Motivationsschreiben, CV, Referenzen, Abschlusszeugnissen, Liste der besuchten Lehrveranstaltungen sowie ggf. Verlinkung von Code-Beispielen, Abschlussarbeiten oder Publikationen.
Eine Einstellung ist nur möglich, wenn nach den jeweils geltenden (gesetzlichen und medizinischen) Vorgaben gegen das Masernvirus ein vollständiger Immunisierungs- bzw. Immunitätsnachweis vorliegt. Dies ist vor Beschäftigungsbeginn durch entsprechende Unterlagen (z.B.
Impfausweis) nachzuweisen.
Kontakt zum Fachbereich Herr Prof. Dr. Michael Bockmayr [email protected]
Kontakt zum Recruiting Recruiting Team +49 (0) 40 7410-52599
ein Arbeitsumfeld, das unabhängig von Alter, Geschlecht, sexueller Identität, Behinderung, ethnischer und sozialer Herkunft oder Religion gleiche Chancen ermöglicht. Dieses bestätigen wir mit dem Beitritt zur Charta der Vielfalt.
Wir streben ausdrücklich eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Führungspositionen an, insbesondere beim wissenschaftlichen Personal in Forschung und Lehre. Gleiches gilt im Falle einer Unterrepräsentation eines Geschlechts im ausschreibenden Bereich.
Personen mit Schwerbehinderung werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung vorrangig berücksichtigt.
[> Hier mehr zum Thema „Diversity im UKE“ erfahren.](https://www.uke.de/allgemein/karriere/das-uke-als-arbeitgeber/diversity-im-uke/index.html)
Live opening from the Bundesagentur für Arbeit. ProoV is not affiliated with the employer; matched projects are a relevance pointer to prove the skill.