Als Universität für angewandtes Lernen arbeitet SIT eng mit der Industrie in unseren Forschungsprojekten zusammen. Unser Forschungspersonal hat die Möglichkeit, mit angewandten Forschungsfähigkeiten ausgestattet zu werden, die den Anforderungen der Industrie entsprechen, während sie an Forschungsprojekten in SIT arbeiten.
Die Hauptverantwortung dieser Rolle besteht darin, an einem Forschungsprojekt zur Brancheninnovation teilzunehmen, bei dem Sie Teil des Forschungsteams sind, das eine automatisierte Profilierungs- und funktionale Charakterisierungsplattform für pflanzliche Proteinbestandteile in Lebensmitteln und Getränken entwickelt. Zu diesem Zweck werden Sie am berechnungstechnischen Teil des Projekts beteiligt sein, indem Sie Daten zu den wichtigsten Proteineigenschaften analysieren, die von unserem experimentellen Team generiert wurden, und dabei Datenanalyse- oder maschinelles Lernen-Techniken anwenden, Proteinfasersequenzen, Massenspektrometriedaten und strukturelle Informationen mit ihren Eigenschaften verknüpfen und webscraping durchführen, um zusätzliche Daten zu den wichtigen Protein-Eigenschaften aus der Literatur zu generieren.
Aufgaben und Verantwortlichkeiten umfassen die Teilnahme an und die Leitung des Forschungsprojekts mit dem Hauptermittler (PI), Co-PI und den Teammitgliedern, um sicherzustellen, dass alle Projektergebnisse erfüllt werden. Sie werden auch für Aufgaben wie das Erzeugen und Aufrechterhalten einer Datenbank der Schlüsseleigenschaften der Proteine unter verschiedenen experimentellen Bedingungen, das Durchführen von überwachtem und unüberwachtem Lernen aus der Datenbank, das Analysieren von Proteinsequenzen und Massenspektrometriedaten von unseren Mitarbeitern und das Fertigstellen von Forschungsergebnissen in Meetings mit Industriepartnern verantwortlich sein. Sie werden auch in Kontakt mit Lieferanten treten und Ausrüstung kaufen. Eine Promotion in Chemieingenieurwesen, Informatik/Ingenieurwesen oder verwandten Bereichen wird für diese Position benötigt, ebenso Erfahrung mit maschinellem Lernen und Interesse an akademischer Forschung, die in der Lebensmittelindustrie angewendet wird. Gute zwischenmenschliche, kommunikative und technische Schreibfähigkeiten werden ebenfalls erwartet.