Doktorand/in für Bioinformatik

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.

Mehr Information

https://www.lse.ls.tum.de/ppn/startseite/

Bitte beziehen Sie sich in Ihrer Bewerbung auf AkademischeStellen.com