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Praktikant (m/w/d) Computational Structural Biology and Modelling

Hiring from
Germany
Work type
Hybrid
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Berufsfeld: Forschung & Entwicklung
Standort:
Gesellschaft: KWS SAAT SE & Co. KGaA
Vertragsart: Befristet
Vollzeit?: Ja
Vor Ort/ Ortsungebunden: Hybrides Arbeitsmodell im Land
ID: 16950

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.

Über KWS
KWS ist eines der führenden Pflanzenzüchtungsunternehmen weltweit und beschäftigt rund 5.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in mehr als 70 Ländern. Seit 1856 wird KWS als familiengeprägtes Unternehmen eigenständig und unabhängig geführt. Schwerpunkte sind die Pflanzenzüchtung und die Produktion sowie der Verkauf von Zuckerrüben-, Mais-, Getreide-, Gemüse-, -, Raps- und Sonnenblumensaatgut. KWS setzt modernste Methoden der Pflanzenzüchtung ein und investiert einen signifikanten Betrag in Forschung & Entwicklung.

Bei KWS ist Vielfalt nicht nur ein Wert – sie bildet einen wesentlichen Bestandteil unseres Erfolgs. Denn so wie die Züchtung widerstandsfähiger Pflanzen Vielfalt erfordert - so beruht auch unsere Stärke auf der Vielfalt unserer Teams. Unabhängig von Ihrem Hintergrund oder Ihrer Identität laden wir Sie ein, Teil von KWS zu werden.

Weitere Informationen: www.kws.de/karriere/. Folgen Sie uns auf LinkedIn® unter https://linkedin.com/company/kwsgroup/.

Unsere Datenschutzrichtlinie für Bewerberinnen und Bewerber finden Sie unter  www.kws.com/dataprotection. Bitte wählen Sie das Land und gegebenenfalls den spezifischen Geschäftsbereich der Stelle aus, auf die Sie sich beworben haben.

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