Stellenangebot: Wissenschaftlicher Mitarbeiter (w/m/d) Kennzahl: 59-2026 bei Hochschule Mittweida

Die Hochschule Mittweida, University of Applied Sciences, ist mit rund 6.200 Studierenden eine der größten Hochschulen für Angewandte Wissenschaften in Sachsen. Sie hat sich mit ihrem Campus inmitten der Hochschulstadt Mittweida einen familiären Charakter bewahrt, der das Arbeiten, Forschen, Studieren und Leben attraktiv macht. Hightech, Kreativität, Weltoffenheit und das Engagement aller Hochschulangehörigen begegnen sich hier auf kurzen Wegen. Anwendungsnahes Lehren und Forschen in Technik, Naturwissenschaften, Informatik, Wirtschafts- und Medienwissenschaften sowie Sozialer Arbeit prägen das breite Profil der Hochschule. Beschäftigte und Studierende profitieren von zertifizierter Familienfreundlichkeit, gelebter Inklusion und vielfältigen Sport- und gesundheitsorientierten Angeboten.

Zur Verstärkung unseres Teams ist zum 01.11.2026 in der Computational Intelligence Group am Sächsischen Institut für Computational Intelligence und Maschinellen Lernen (SICIM) der HS Mittweida ist im Drittmittel-Projekt futuRNA-Sax - Die Zukunft der RNA-basierten Diagnostik und Medizin in Sachsen vorbereiten (STEP-Nachwuchsforschungsgruppe der SAB) die Stelle

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (w/m/d)
Kennzahl: 59-2026

in Teilzeit 0,5 VZÄ befristet bis 31.10.2028 mit der Möglichkeit der Verlängerung vorbehaltlich vorhandener Mittel zu besetzen. 

Im Projekt futuRNA‑Sax soll eine vollständig integrierte Pipeline aus Nanoporen-RNA-Sequenzierung, interpretierbarer KI, biophotonischer Validierung und XR‑Visualisierung entwickelt werden, um funktionale RNA-Strukturen schneller, zuverlässiger und ressourcenschonend für Diagnostik und Wirkstoffentwicklung nutzbar zu machen. Gleichzeitig qualifiziert das Projekt Nachwuchsforschende in Sachsen für diese Schlüsseltechnologien und stärkt damit regionale Innovationskraft, Technologietransfer und die pharmazeutisch‑medizinische Zukunftsfähigkeit.

Ihre Aufgabengebiete:

• Entwicklung robuster, interpretierbarer KI‑Modelle für RNA‑Strukturensembles (Cluster‑ und Klassifikationsverfahren)
• KI‑gestützte Validierung von FRET‑beschränkten RNA‑3D‑Strukturen und Auswahl plausibler Kon-formationen
• Integration von a‑priori Wissen, biochemischen Relationen und Strukturhierarchien in KI‑Modelle (knowledge‑informed AI)
• Analyse heterogener Datenquellen (Sequenz, Struktur, FRET‑Messwerte) zur Strukturselektion und Unsicherheitsbewertung
• Entwicklung energie‑ und dateneffizienter ML‑Verfahren für die RNA‑Analytik
• Erstellung von KI‑Schnittstellen zu Sequenzierungs-, XR- und Biophotonik- Modulen
• Experimentelle Evaluation der Modelle hinsichtlich Robustheit, Interpretierbarkeit und Validität
• Zusammenarbeit mit Bioinformatik, Biophotonik und XR‑Teams zur Umsetzung einer integrierten RNA‑Analyse‑Pipeline

Unsere Anforderungen:

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Bioinformatik/Biotechnologie, Natur‑ oder Ingenieurwissenschaften
• Fundierte Kenntnisse im Maschinellen Lernen, idealerweise in robusten und interpretierbaren ML-Modellen
• Vertiefte Erfahrung mit Python und ML-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow)
• Interesse an knowledge informed AI und der Integration von biochemischem oder bioinformatisch-strukturellem Fachwissen in ML-Modelle
• Fähigkeit, heterogene Datenquellen (Sequenz, Struktur, FRET-Messwerte) mathematisch zu analysieren und in ML-Modelle einzubinden
• Analytisches Denken, strukturierte Arbeitsweise und Freude an interdisziplinärer Forschung
• Bereitschaft zur Zusammenarbeit mit Bioinformatik, Biophotonik und XR Teams
• Gute Kommunikationsfähigkeiten und Motivation, sich in ein innovatives Zukunftsfeld der RNA Diagnostik einzuarbeiten
• sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Unser Angebot:

• eine Vergütung, je nach persönlichen Voraussetzungen, bis zur Entgeltgruppe E13 TV-L
• einen attraktiven Arbeitsplatz mit geregelten Arbeitszeiten und familienfreundlichen Arbeitsbedingungen
• eine fachgerechte Einarbeitung in die vorhandene Forschungsinfrastruktur des SICIM an der HS Mittweida
• ein motiviertes und sympathisches Team 
• attraktive Sportangebote im Rahmen des betrieblichen Gesundheitsmanagements

Ansprechpersonen für Rückfragen: Prof. Dr. Thomas Villmann, villmann@hs-mittweida.de

Die Hochschule Mittweida strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Lehre und Forschung an und bittet daher qualifizierte Interessentinnen ausdrücklich um ihre Bewerbung. Schwerbehinderte Personen werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt. Ein entsprechender Nachweis ist der Bewerbung beizufügen.

Interessierte werden gebeten, ihre ausführlichen Bewerbungsunterlagen unter der Angabe o. g. Kennziffer bis spätestens 07.09.2026 zu richten an: 

digital: vorzugsweise in einer gesammelten PDF-Datei an die Adresse karriere@hs-mittweida.de mit dem Betreff 'Bewerbung, Kennziffer, Name',

bzw. postalisch: 

Hochschule Mittweida, University of Applied Sciences
Dezernat Personalwesen
Postfach 1457, 09644 Mittweida

Hinweise:

Für die Rücksendung der Bewerbungsunterlagen legen Sie bitte einen geeigneten und ausreichend frankierten Rückumschlag bei. Wir weisen vorsorglich darauf hin, dass die im Rahmen des Stellenbesetzungsverfahrens entstehenden Auslagen nicht ersetzt werden. Bitte beachten Sie, dass aus sicherheitstechnischen Gründen keine elektronischen Bewerbungen bzw. Anhänge von Bewerbungen im Stellenbesetzungsverfahren berücksichtigt werden können, welche über Verknüpfungen (Hyperlinks) zu Dritten zum Download zur Verfügung gestellt werden.
Informationen zum Datenschutz finden Sie unter: https://www.hs-mittweida.de/newsampservice/datenschutz.html