Wissenschaftliche:r Angestellte:r Junior / Doktorand:in (all genders) – Computational...

Wissenschaftliche:r Angestellte:r Junior / Doktorand:in (all genders) – Computational Neuroscience und NeuroAI

Gemeinsam besser. Fürs Leben.

Wir sind das Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE) – und stehen für exzellente Kompetenz in Forschung, Lehre und der vollumfänglichen Gesundheitsversorgung in unseren Kliniken. Unsere rund 17.000 Mitarbeiter:innen streben jeden Tag aufs Neue danach, mit ihrem Beitrag die Welt ein bisschen gesünder zu machen.

Es ist unser Anspruch, eine der führenden Universitätskliniken zu sein – und gleichzeitig der beste Arbeitgeber unserer Branche. So glauben wir im UKE fest daran, dass erfolgreiches und erfüllendes Arbeiten im Einklang mit den persönlichen Bedürfnissen und individuellen Lebensentwürfen der Mitarbeitenden stehen sollte. Und so unterschiedlich diese sind, so vielfältig ist unser Angebot an individuellen Lösungen.

Willkommen im UKE.

• Job-ID: J000007068
• Art der Anstellung: Befristet
• Arbeitszeit: Part time
• Bewerben bis: 26.10.2026
• Unternehmensteil: UKE_Zentrum für Experimentelle Medizin
• Tätigkeitsbereich: Forschung & Wissenschaft
• Bereich: Institut für Computational Neuroscience

• ### Das macht die Position aus
• In den vergangenen Jahrzehnten hat die Neurowissenschaft bemerkenswerte Fortschritte bei der Beschreibung der Architektur biologischer neuronaler Netzwerke erzielt. Heute liegen immer detailliertere Erkenntnisse über die synaptische Konnektivität, die zelluläre Zusammensetzung, die laminare Organisation, die mesoskalige Topologie und globale Struktur von Gehirnnetzwerken verschiedener Arten vor. Über diese Organisationsebenen hinweg zeichnen sich gemeinsame strukturelle Prinzipien ab, darunter Modularität, Kern-Peripherie-Organisation, asymmetrische Reziprozität und mehrskalige Netzwerkorganisation. Trotz dieses umfangreichen anatomischen Wissens bleibt eine grundlegende Frage offen: Wie prägen diese strukturellen Merkmale die neuronale Signalverarbeitung? Welche Aspekte biologischer Konnektivität sind für eine flexible, robuste und adaptive Informationsverarbeitung unerlässlich, und welche sind lediglich Nebenprodukte der Entwicklung oder Evolution?

Das Promotionsprojekt soll dazu beitragen, diese Frage zu beantworten. Es verbindet computergestützte Neurowissenschaften und Netzwerkneurowissenschaften mit künstlicher Intelligenz, um zu untersuchen, wie biologisch inspirierte Konnektivitätsprinzipien die Informationsverarbeitung in rekurrenten neuronalen Netzwerken beeinflussen.

Forschungsumfeld:

Das Institut für Computational Neuroscience ist eine kleine, aktive und international vielfältige Forschungsgruppe an der Schnittstelle von Computational Neuroscience, Netzwerkwissenschaft, neuroinspirierter künstlicher Intelligenz und klinischer Neurowissenschaft.

Die erfolgreiche Bewerberin bzw. der erfolgreiche Bewerber wird gemeinsam von Dr. Fatemeh Hadaeghi und Prof. Claus C. Hilgetag betreut.

Das macht das Projekt aus:

Rekurrente neuronale Netze und Reservoir-Computing-Modelle bilden einen zentralen methodischen Rahmen. Wir möchten untersuchen, wie biologische Konnektivität und funktionelle Organisation die Gestaltung künstlicher neuronaler Netze beeinflussen können, und diese Erkenntnisse auf Modelle übertragen, die auch mit Gewichten geringer Genauigkeit (binär oder ternär) effektiv arbeiten.

Die Hauptziele sind:

• •Untersuchung bioinspirierter Grundstrukturen für unimodales zeitliches Lernen
• •Entwicklung modularer und Kern-Peripherie-Architekturen für multimodales Lernen
• •Untersuchung der Skalierbarkeit und praktischer Anwendungsmöglichkeiten

Die Tätigkeit umfasst eine enge Zusammenarbeit mit einem starken Team aus den Bereichen Computational Neuroscience und Netzwerkneurobiologie an unserem Institut. Die Stelle bietet viel Raum für wissenschaftliche Eigeninitiative und die Entwicklung eigener Forschungsideen. Der/Die erfolgreiche Bewerber:in kann zudem an der Ausarbeitung entsprechender Forschungsvorhaben und künftiger Förderanträge mitwirken.

Die Position umfasst 65 % der regulären Wochenarbeitszeit, ist drittmittelbedingt für drei Jahre befristet und bietet die Möglichkeit zur Promotion.

### Darauf freuen wir uns

• •Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Masterabschluss oder eine gleichwertige Qualifikation) in einem relevanten Fachgebiet wie Computational Neuroscience, Informatik, Physik, Mathematik, Biomedizintechnik oder einer verwandten quantitativen Disziplin
• •eigenständiges wissenschaftliches Denken und wissenschaftliche Produktivität
• •ausgeprägte analytische und rechnerische Fähigkeiten, einschließlich fundierter Kenntnisse in Python
• •Fähigkeit und Interesse, komplexe mathematische oder rechnerische Konzepte zu verstehen
• •sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift, die eine uneingeschränkte Teilnahme an wissenschaftlichen Diskussionen und Präsentationen sowie das Verfassen wissenschaftlicher Texte ermöglichen
• •Erfahrungen mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs), einschließlich Reservoir Computing oder Zustandsraummodellen, sind von Vorteil
• •Praktische Erfahrungen in Bereichen mit direktem Projektbezug von Vorteil
• •wissenschaftliche Eigeninitiative, quantitatives Verständnis und Lernbereitschaft (Als Belege für wissenschaftliche Eigenständigkeit können beispielsweise eine anspruchsvolle Masterarbeit, Veröffentlichungen oder Preprints, Konferenzbeiträge, Beiträge zu wissenschaftlicher Software, Open-Source-Arbeit oder andere substanzielle eigenständige Forschungsarbeiten dienen.)

Ihre Bewerbung sollte folgende Unterlagen enthalten:

• •einen Lebenslauf mit Kontaktdaten von zwei wissenschaftlichen Referenzpersonen;
• •Abschlusszeugnisse und Leistungsübersichten;
• •ein kurzes Motivationsschreiben, aus dem hervorgeht, warum dieses Projekt für Sie wissenschaftlich interessant ist;
• •soweit vorhanden, Links zu oder Kopien von Veröffentlichungen, Preprints, Software-Repositorien, Konferenzbeiträgen oder anderen relevanten Forschungsergebnissen.

Bewerber:innen mit Veröffentlichungen bitten wir, ihren eigenen Beitrag deutlich zu kennzeichnen, insbesondere bei Erstautor:innenschaft oder anderen wesentlichen Beiträgen.

Bitte beschreiben Sie außerdem auf höchstens einer Seite ein Forschungs- oder technisches Projekt, an dem Sie maßgeblich eigenständig mitgearbeitet haben. Erläutern Sie dabei:

• •welche wissenschaftliche oder technische Frage Sie bearbeitet haben;
• •worin Ihr eigener Beitrag bestand;
• •auf welche Schwierigkeiten Sie gestoßen sind und wie Sie damit umgegangen sind;
• •welche Ergebnisse das Projekt schließlich hervorgebracht hat oder was Sie daraus gelernt haben.

Anhand dieser Beschreibung möchten wir verstehen, wie Sie an wissenschaftliche Probleme herangehen und in welchem Maß Sie für Ihre bisherigen Arbeiten selbst wissenschaftliche Verantwortung übernommen haben.

• ### Immunitätsstatus
• Eine Einstellung ist nur möglich, wenn nach den jeweils geltenden (gesetzlichen und medizinischen) Vorgaben gegen das Masernvirus ein vollständiger Immunisierungs- bzw. Immunitätsnachweis vorliegt. Dies ist vor Beschäftigungsbeginn durch entsprechende Unterlagen (z.B. Impfausweis) nachzuweisen.

### Das bieten wir

• •Enge Zusammenarbeit mit Partner:innen aus der computergestützten, experimentellen und klinischen Forschung
• •Möglichkeiten zur Teilnahme an Konferenzen, Workshops und Summer Schools
• •Hohes Maß an wissenschaftlicher Eigenständigkeit in einem kooperativen Forschungsumfeld
• •Zugang zu Hochleistungsrechnern
• •Faire und transparente Vergütung nach unserem Tarifvertrag [TVöD/VKA](https://www.uke.de/karriere/das-uke-als-arbeitgeber/verguetung-tarifvertraege/index.html) (63.600 – € 91.100 €) unter Berücksichtigung von Qualifikationen und Berufs­erfahrung. Die Gehaltsangabe bezieht sich auf eine Vollzeitstelle mit 38,5 Wochenstunden. Die genannten Beträge sind Richtwerte und stellen kein Gehaltsversprechen dar.
• •Gezielte und individuelle Weiterentwicklung auf Fach- und Projektebene ist gegeben, so bieten wir eine langfristige Perspektive in einem sinnsti