Die Technische Universität Dresden (TUD) zählt als Exzellenzuniversität zu den leistungsstärksten Forschungseinrichtungen Deutschlands. 1828 gegründet, ist sie heute eine global bezogene, regional verankerte Spitzenuniversität, die innovative Beiträge zur Lösung weltweiter Herausforderungen leisten will. In Forschung und Lehre vereint sie Ingenieur- und Naturwissenschaften mit den Geistes- und Sozialwissenschaften und der Medizin. Die TUD versteht sich als moderne Arbeitgeberin und will allen Beschäftigten in Lehre, Forschung, Technik und Verwaltung attraktive Arbeitsbedingungen bieten und so auch ihre Potenziale fördern, entwickeln und einbinden. Die TUD steht für eine Universitätskultur, die geprägt ist von Weltoffenheit, Wertschätzung, Innovationsfreude und Partizipation. Sie begreift Diversität als kulturelle Selbstverständlichkeit und Qualitätskriterium einer Exzellenzuniversität. Entsprechend begrüßen wir alle Bewerberinnen und Bewerber, die sich mit ihrer Leistung und Persönlichkeit bei uns und mit uns für den Erfolg aller engagieren möchten.
Am Center for Molecular and Cellular Bioengineering (CMCB), ist am Biotechnologischen Zentrum (BIOTEC) in der Forschungsgruppe Onkomechanik zum 01.04.2025 eine Stelle als
wiss. Mitarbeiterin bzw. Mitarbeiter / Doktorandin bzw. Doktorand (m/w/d)
(Gehalt gemäß den MSCA-DN-Vorschriften (ggf. zusätzliche Zahlung einer family Allowance bei Vorliegen entsprechender persönlicher Gegebenheiten).)
für 3 Jahre (Beschäftigungsdauer gem. WissZeitVG), mit der Option auf Verlängerung und dem Ziel der eigenen wiss. Weiterqualifikation (i. d. R. Promotion), zu besetzen. Die Stelle ist in ein internationales Doktorandennetzwerk (European MSCA-Doctoral Network (DN) Programm, GA: 101168976 mit dem Titel „“Autonomous Scanning Probe Microscopy for Life Sciences and Medicine powered by Artificial Intelligence (SPM4.0)“) eingebettet. Das Netzwerk beinhaltet verschiedene Forschungszentren und akademische Institutionen sowie drei Firmen aus Spanien, Schweden, Frankreich, Deutschland, Italien, Polen, Tschechien und UK.
Entwicklungen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz treiben die industrielle Revolution 4.0 voran und transformieren viele Bereiche der Gesellschaft, einschließlich Wissenschaft und Technologie. Algorithmen des maschinellen Lernens werden zunehmend in Mikroskope für deren autonome Bedienung sowie in Software-Toolboxen für die automatische Analyse großer Mengen von Mikroskopiedaten integriert. Die Rastersondenmikroskopie ist bei diesen Entwicklungen besonders aktiv, mit besonderem Fokus auf Lebenswissenschaften und Medizin. Rastersondenmikroskope, die gestützt durch maschinelles Lernen betrieben werden, sollen die autonome und markerfreie nanoskalige strukturelle und funktionale (mechanische und elektrische) Bildgebung von lebenden Zellen und Biomolekülen in ihren nativen Bedingungen ermöglichen, ein bisher nicht erreichtes Ziel in der nanoskopischen Bildgebung. Ziel des SPM 4.0 Doktorandenetzwerks ist es, eine neue Generation von Forschern in der Wissenschaft und Technologie autonomer Rastersondenmikroskope für Anwendungen in den Lebenswissenschaften und der Medizin auszubilden. Die Forscher des Netzwerks werden eine hochmoderne multidisziplinäre wissenschaftliche Ausbildung in der fortgeschrittenen Rastersondenmikroskopie und im maschinellen Lernen sowie deren biologischen und medizinischen Anwendungen erwerben. Darüber hinaus werden sie in ergänzenden und übertragbaren Fähigkeiten geschult, um ihre Beschäftigungsfähigkeit zu erhöhen und sie für verantwortungsvollere Positionen in öffentlichen und privaten Sektoren zu qualifizieren. Das endgültige Ziel ist es, die breite Anwendung von SPM4.0-Technologien in öffentlichen und privaten Forschungszentren sowie in industriellen und metrologischen Institutionen zu fördern und neue Horizonte in den Lebenswissenschaften und der Medizin im Hinblick auf nanoskopische Zellbildgebung, Krankheitsdiagnose oder die Entwicklung von Medikamententrägersystemen zu erkunden und Europa als Weltmarktführer zu festigen.
Der SPM-Partner, der die Doktorandin bzw. den Doktoranden beherbergt, ist die Forschungsgruppe Onkomechanik (geleitet von Dr. Anna Taubenberger) am CMCB. Forschungsgruppe Onkomechanik konzentriert sich darauf, zu verstehen, wie mechanische Kräfte und Interaktionen in der Tumorumgebung die Tumorprogression und Antwort auf Therapien beeinflussen. Der interdisziplinäre Ansatz der Gruppe kombiniert Konzepte aus der Biomechanik, der Krebsbiologie und der Werkstoffwissenschaft, um zelluläre Reaktionen auf mechanische Stimuli zu untersuchen, sowie moderne biophysikalische Methoden. Dieser zielt darauf ab, innovative therapeutische Strategien zu entwickeln, indem Erkenntnisse über das mechanische Verhalten von Tumorgeweben und deren Auswirkungen auf die Krebsdynamik genutzt werden.
Aufgaben:
Die TUD strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen an und bittet diese deshalb ausdrücklich um deren Bewerbung. Die Universität ist eine zertifizierte familiengerechte Hochschule und verfügt über einen Dual Career Service. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen sind besonders willkommen. Bei gleicher Eignung werden diese oder ihnen Kraft SGB IX von Gesetzes wegen Gleichgestellte bevorzugt eingestellt.
Ihre aussagekräftige Bewerbung senden Sie bitte mit folgenden Unterlagen (CV, Anschreiben, Übersicht über Qualifikationen und Veröffentlichungen, Referenzschreiben) bis zum 02.01.2025 (es gilt der Poststempel bzw. der Zeitstempel auf dem E-Mail-Server der TUD) bevorzugt über das SecureMail Portal der TUD https://securemail.tu-dresden.de als ein PDF–Dokument an anna.taubenberger@tu-dresden.de bzw. an: TU Dresden, CMCB, BIOTEC, Frau Dr. Anna Taubenberger, Tatzberg 47/49, 01307 Dresden, Germany. Ihre Bewerbungsunterlagen werden nicht zurückgesandt, bitte reichen Sie nur Kopien ein. Vorstellungskosten werden nicht übernommen.
Hinweis zum Datenschutz: Welche Rechte Sie haben und zu welchem Zweck Ihre Daten verarbeitet werden sowie weitere Informationen zum Datenschutz haben wir auf der Webseite https://tu-dresden.de/karriere/datenschutzhinweis für Sie zur Verfügung gestellt.
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