Doktorand/in für Bioinformatik
Technische Universität München
Stellenbeschreibung
Wir suchen für unser Team eine/einen Wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in (Doktorand*in) (m/w/d) im Forschungsprojekt „ProteinPredict4Food – Vorhersage der Applikationsfähigkeit von Proteinzutaten in Milchproduktalternativen“.
An der Technischen Universität München, Professur für Plant Proteins and Nutrition (Leitung: Prof. Dr. Ute Weisz), ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (Doktorand*in) zu besetzen.
Zum Projekt ProteinPredict4Food
Das IGF-Projekt ProteinPredict4Food wird gemeinsam mit dem Fraunhofer IVV durchgeführt und hat zum Ziel, auf Basis chemischer, physikalisch-chemischer und technofunktioneller Eigenschaften von Proteinzutaten deren Eignung für den Einsatz in pflanzlichen Milchprodukt- und Wurstalternativen vorherzusagen.
Der TUM-Teil des Projekts (FS II) konzentriert sich auf Milch- und Joghurtalternativen und umfasst:
-
die Entwicklung von Modellformulierungen
-
deren analytische Charakterisierung
-
die Vorhersage der Applikationsfähigkeit mittels Supervised Machine Learning
Ihre Aufgaben
-
Entwicklung und Herstellung von Modellformulierungen für Pflanzendrinks und Joghurtalternativen (säureinduzierte Gelierung, Emulsions- und Homogenisierungsprozesse)
-
Analytische Charakterisierung der Produkteigenschaften (u. a. Rheologie, Textur, Synärese, Farbe, Viskosität, Partikelgrößenverteilung, Dispersionsstabilität)
-
Datenauswertung und Modellierung mittels Supervised Machine Learning zur Vorhersage der Applikationsfähigkeit
-
Erstellung eines Anforderungskatalogs für Proteinzutaten in Milchproduktalternativen
-
Enge Zusammenarbeit mit dem Projektpartner Fraunhofer IVV und mit Industrievertretern aus dem projektbegleitenden Ausschuss
-
Präsentation und Publikation der Forschungsergebnisse auf wissenschaftlichen Tagungen und in Fachjournalen
Ihr Profil
-
Überdurchschnittlicher Hochschulabschluss (M.Sc.) in Lebensmitteltechnologie, Lebensmittelchemie, Ernährungswissenschaft, Bioprozesstechnik, Bioinformatik oder einem verwandten Fachgebiet
-
Fundierte Kenntnisse in Lebensmittelprozessierung, idealerweise im Bereich pflanzlicher Proteine oder fermentierter Produkte
-
Erfahrung mit instrumenteller Analytik (z. B. Rheologie, Partikelgrößenanalyse, Texturmessung)
-
Großes Interesse an Datenanalyse, statistischer Modellierung und Machine Learning (z. B. in Python)
-
Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise sowie Freude an interdisziplinärer Teamarbeit
-
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Wir bieten
-
Ein hochaktuelles Forschungsthema an der Schnittstelle von Lebensmitteltechnologie, pflanzlicher Ernährung und computergestützter Modellierung
-
Mitarbeit in einem interdisziplinären Forschungsverbund mit direktem Industriebezug
-
Moderne Laborinfrastruktur am Wissenschaftsstandort Freising-Weihenstephan
-
Möglichkeit zur Promotion an der TUM School of Life Sciences
-
Bezahlung nach TV-L
Datenschutz
Hinweise zum Datenschutz gemäß Art. 13 DSGVO finden Sie unter:
http://go.tum.de/554159
Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise der TUM zur Kenntnis genommen haben.
Bewerbung
Die TU München strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an; qualifizierte Frauen werden ausdrücklich zur Bewerbung ermutigt.
Schwerbehinderte werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt.
Bitte senden Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse) in einer PDF-Datei per E-Mail an:
???? ute.weisz@tum.de
Kontakt
Technische Universität München
School of Life Sciences
Professur Plant Proteins and Nutrition
Univ.-Prof. Dr. rer. nat. Ute Weisz
Weihenstephaner Berg 1
85354 Freising
Tel. +49 8161 71 3536
E-Mail: ute.weisz@tum.de
Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet.