Job Description

Möchtest Du wertvolle Praxiserfahrung bei KWS sammeln?

Bei KWS treiben wir daten- und wissensbasierte Ansätze voran, um innovative Merkmale für eine nachhaltige Landwirtschaft zu entwickeln. Im Rahmen unserer Trait-Discovery-Aktivitäten spielen Computational Structural Biology und modernes Proteinmodelling eine wichtige Rolle bei der Identifizierung und Priorisierung vielversprechender Kandidatengene.

Gemeinsam mit Kolleginnen und Kollegen aus den Bereichen Trait Discovery und Data Science vergleichst und bewertest Du computergestützte Methoden, kuratierst relevante Datensätze und leitest aus Modellvorhersagen überprüfbare Hypothesen für die experimentelle Validierung ab.

Dieses Vollzeitpraktikum ist auf sechs Monate befristet und am Hauptsitz der KWS SAAT SE & Co. KGaA in Einbeck angesiedelt. Wir möchten die Position zum nächstmöglichen Zeitpunkt besetzen.

Deine Aufgaben :

• Benchmarking, Validierung und Weiterentwicklung von Plattformen für computergestütztes Proteinmodelling unter Verwendung interner und öffentlich verfügbarer Datensätze.
• Durchführung computergestützter Workflows auf High-Performance-Computing-Infrastrukturen sowie Analyse von Modellleistung, Genauigkeit und Robustheit.
• Dokumentation von Workflows, Code, Datensätzen und Ergebnissen in reproduzierbarer Form, beispielsweise in einem GitLab-Repository.
• Präsentation von Fortschritten und Ergebnissen in internen Projektmeetings sowie enge Zusammenarbeit mit experimentell und computergestützt arbeitenden Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern.

Dein Profil :

• Studium der Bioinformatik, Strukturbiologie, Informatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung sowie Erfahrung im Bereich Machine Learning und Interesse an Foundation Models und KI-Anwendungen in den Life Sciences.
• Technisches Know-how und praktische Erfahrung bei der Implementierung computergestützter Tools auf High-Performance-Computing-Clustern (z. B. Nextflow oder Snakemake).
• Kenntnisse von High-Performance-Computing-Umgebungen und Technologien wie SLURM, Containern, PyTorch oder Hugging Face sind von Vorteil.
• Erfahrung in der Anwendung von Proteinstruktur-Vorhersagetools wie AlphaFold ist ein Plus.
• Strukturierte und zuverlässige Arbeitsweise mit einem hohen Anspruch an Dokumentation, Datenqualität und Reproduzierbarkeit.
• Offene, proaktive und teamorientierte Persönlichkeit mit der Fähigkeit, wissenschaftliche Ergebnisse verständlich zu kommunizieren.
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse sind von Vorteil.

Bewirb Dich jetzt!

Wir freuen uns auf Deine vollständigen Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, Lebenslauf, Notenspiegel, Nachweis über ein Pflichtpraktikum sowie weitere relevante Zeugnisse).

Bitte gib in Deinem Anschreiben oder Lebenslauf Deinen frühestmöglichen Starttermin.

Weitere ausgeschriebene Praktikumsstellen findest Du in unserem Jobportal. Antworten auf allgemeine Fragen zu Praktika und Abschlussarbeiten findest Du auf unserer FAQ-Seite.