PhD Scholarship in Immunoinformatics - DTU Health Tech

DTU Health Tech
Kgs. Lyngby, 2800
DTU Health Tech logo

Oversigt og nøgleindsigter

DTU Health Tech søger en talentfuld PhD-studerende inden for immunoinformatik og maskinlæring, hvor fokus er på at identificere T og B celle epitoper. Stillingen tilbyder en unik mulighed for at udvikle kompetencer inden for immunogenitet og bioinformatik i samarbejde med førende internationale forskningsgrupper.

Højdepunkter

  • Mulighed for at arbejde med cutting-edge maskinlæringsteknikker
  • Samarbejde med eksperter fra La Jolla Institute for Immunology
  • Chancer for akademisk excellence og forskningsuafhængighed

Påkrævede kvalifikationer

  • To-årig kandidatgrad (120 ECTS) i Bioinformatik, Biologi, Ingeniørvidenskab, Datavidenskab eller relaterede områder
  • Stærk baggrund inden for maskinlæring og immunoinformatik
  • Erfaring med forskning inden for bioinformatik

Ønskværdige kvalifikationer

  • Kendskab til grundlæggende koncepter i det cellulære immunsystem
  • Gode kommunikationsevner på engelsk, både skriftligt og mundtligt

Den ideale kandidat

Den ideelle kandidat har en solid akademisk baggrund med fokus på maskinlæring og immunoinformatik. Kandidaten er selvstændig, fleksibel og motiveret af både individuelle og teamresultater.

Jobdetaljer

Løn efter aftale
Fuldtid
timer/uge
Kun kontor
Kgs. Lyngby
2800

Jobbeskrivelse

Jobbeskrivelse

The Section of Bioinformatics, DTU Health Tech is world leading within Immunoinformatics and Machine-Learning. Currently, we are seeking a highly talented and motivated PhD student within the field of machine learning and Immunoinformatics.

Identification of T and B cell epitopes plays a major role in several biotechnological and clinical tasks and is central to our understanding of the immune system. T cells scrutinize the surface of cells for foreign peptides presented in complex with MHC (Major histocompatibility complex) molecules. MHC presents a proportion of the peptides produced within a cell on the cell surface, and only a minor proportion of these (termed epitopes) are recognized by T cells. Likewise, antibodies (or B cell receptors) recognize their molecular targets, termed antigens, in a highly specific manner via interactions between their binding site (paratope) and a specific region of the antigen (the epitope). Identifying the rules underlying the properties of these epitopes and their interaction with the target immune receptors is thus at the foundation for our basic understanding of adaptive immunity.

As part of the IEDB initiative, this PhD position will be focused on these problems, and use cutting edge machine learning and data mining techniques to gain novel insights and advance our understanding of the rules defining T and B cell immunogenicity.

If you are looking for the best possible foundation for establishing your scientific career and fulfilling your dreams and ambitions, this position could be your opportunity.

If you're looking to launch your scientific career at the intersection of bioinformatics and machine learning, this position supports a pathway toward academic excellence and research independence – whilst also offering a unique opportunity to gain hands-on experience with a global pharmaceutical leader.

Responsibilities and qualifications

The project will be conducted in the inspiring environment at the Section of Bioinformatics at DTU Health Tech as part of the IML research group led by Professor Morten Nielsen in close collaboration with the IEDB leader team at La Jolla Institute for Immunology (LJI), San Diego, California.

Your main focus will be centered on further developing the competences of the IML group within prediction of T and B cell immunogenicity and immunoinformatics in general. You will work with nearby bioinformatics, postdocs and PhD students working on other projects within the group and experimental immunology colleagues.

You must have a two-year master's degree (120 ECTS points) or a similar degree with an academic level equivalent to a two-year master's degree in one of the following areas: Bioinformatics, Biology, Engineering, Computer science or related fields, and have experience doing research within Bioinformatics.

You must moreover exhibit the following professional and personal qualifications:

  • Strong background within machine learning, and immunoinformatics is a requirement
  • Knowledge of the basic concepts of the cellular immune system is a plus
  • Capability of taking personal responsibility for your work and your results
  • Flexibility and a general positive attitude to changes
  • Motivation by both individual and team accomplishments
  • Strong communication skills in both written and verbal English

Approval and Enrolment

The scholarship for the PhD degree is subject to academic approval, and the candidate will be enrolled in one of the general degree programmes at DTU. For information about our enrolment requirements and the general planning of the PhD study programme, please see DTU's rules for the PhD education.

We offer

DTU is a leading technical university globally recognized for the excellence of its research, education, innovation and scientific advice. We offer a rewarding and challenging job in an international environment. We strive for academic excellence in an environment characterized by collegial respect and academic freedom tempered by responsibility.

Salary and terms of employment

The appointment will be based on the collective agreement with the Danish Confederation of Professional Associations. The allowance will be agreed upon with the relevant union.

The period of employment is 3 years with starting date of 1 May 2026 or as soon as possible hereafter.

Further information

Further information may be obtained from Morten Nielsen, morni@dtu.dk and at Immunoinformatics and Machine Learning (IML).

You can read more about DTU Health Tech at www.healthtech.dtu.dk/english.

If you are applying from abroad, you may find useful information on working in Denmark and at DTU at DTU – Moving to Denmark.

Application procedure

Your complete online application must be submitted no later than 15 March 2026 (23:59 Danish time). Applications must be submitted as one PDF file containing all materials to be given consideration. To apply, please open the link "Apply now", fill out the online application form, and attach all your materials in English in one PDF file. The file must include:

  • Application (cover letter)
  • CV
  • Academic Diplomas (MSc/PhD – in English)
  • List of publications
  • Grade transcripts and BSc/MSc diploma (in English) including official description of grading scale

You may apply prior to obtaining your master's degree but cannot begin before having received it. Applications received after the deadline will not be considered.

All interested candidates irrespective of age, gender, disability, race, religion or ethnic background are encouraged to apply. As DTU works with research in critical technology, which is subject to special rules for security and export control, open-source background checks may be conducted on qualified candidates for the position.

Karrierevej

Typisk karriereforløb

1

Postdoc i Immunoinformatik

2

Forsker i Bioteknologi

3

Professor i Bioinformatik

Vækstpotentiale

Stillingens fokus på machine learning og immunoinformatics giver en solid basis for forskning og specialisering inden for bioteknologi og farmaceutisk udvikling. Med erfaring fra en global leder inden for området, kan kandidaten forvente at få adgang til netværk og ressourcer, der kan accelerere deres akademiske karriere.

Overførbare færdigheder

MaskinlæringDataanalyseBiologisk forskning

Branchekontekst

Immunoinformatics er en hurtigt voksende disciplin, der kombinerer bioinformatik med immunologi, hvilket er afgørende for udviklingen af nye vacciner og immunterapier. Stillingen placerer kandidaten i krydsfeltet mellem akademia og industri, hvilket er ideelt for dem, der ønsker at bidrage til banebrydende forskning med klinisk relevans.

Færdighedsanalyse

Kritiske færdigheder

Maskinlæring

Fundamental færdighed til at udvikle og anvende algoritmer for at forudsige immunogenitet.

Immunoinformatik

Nødvendig for at forstå og arbejde med interaktioner mellem T/B celler og epitoper.

Vigtige færdigheder

Bioinformatik

Erfaring indenfor bioinformatik er essentiel for at håndtere data og udføre analyser.

Data mining

Vigtigt for at udtrække indsigt fra store datasæt relateret til immunologi.

Ønskværdige færdigheder

Forskningsmetoder

Kendskab til forskningsmetoder indenfor biologiske og teknologiske områder.

Samarbejde

Evne til at arbejde i tværfaglige teams med forskere og praktikere.

Mest kritiske færdigheder

MaskinlæringImmunoinformatikBioinformatik

Sådan fremhæver du din erfaring

Fremhæv tidligere projekter eller forskning, hvor du har anvendt maskinlæring eller immunoinformatik. Beskriv specifikke resultater opnået gennem dataanalyse og samarbejde i tværfaglige teams.

Interviewforberedelse

Sandsynlige spørgsmål

Kan du beskrive dit tidligere arbejde med maskinlæring i bioinformatik?

erfaring

Tip: Fokusér på specifikke projekter, du har arbejdet på, og hvilke resultater du har opnået.

Hvordan ville du gå til opgaven med at identificere T og B celle epitoper?

teknisk

Tip: Beskriv din tilgang til forskning og de metoder, du ville anvende.

Hvordan arbejder du i teams, især i tværfaglige grupper?

kultur

Tip: Giv eksempler på tidligere erfaringer, hvor teamwork har været centralt for din succes.

Hvilke udfordringer forventer du at møde i dette PhD-projekt?

situation

Tip: Vis, at du har tænkt over projektets kompleksiteter og kan identificere potentielle barrierer.

Hvordan holder du dig opdateret med den nyeste forskning inden for immunoinformatik?

erfaring

Tip: Nævn specifikke tidsskrifter, konferencer eller netværk, du deltager i.

Spørgsmål du kan stille

  • Hvilke specifikke projekter forventes jeg at deltage i som en del af IML gruppen?
  • Hvordan er samarbejdet mellem DTU Health Tech og La Jolla Institute for Immunology?
  • Hvilke muligheder er der for faglig udvikling og videreuddannelse i denne stilling?

Tale punkter

  • Din passion for immunologi og maskinlæring.
  • Din evne til at anvende teorier i praksis gennem tidligere projekter.
  • Din vilje til at lære og tage initiativ i forskningsmiljøet.

Bekymringspunkter at være opmærksom på

  • Manglende erfaring med relevante værktøjer eller teknologier nævnt i jobopslaget.
  • Usikkerhed om, hvordan man arbejder i tværfaglige teams.

Ansøgningsstrategi

Ansøgningstips

  • Fremhæv din erfaring med maskinlæring og immunoinformatik i både dit CV og din ansøgning.
  • Giv konkrete eksempler på tidligere forskningsprojekter, hvor du har anvendt bioinformatikmetoder.
  • Vis din motivation for at arbejde sammen med det internationale team ved DTU og LJI.

Nøgleord at inkludere

MaskinlæringImmunoinformatikBioinformatikT og B celle epitoperData mining

Fokus i ansøgningen

Fremhæv din akademiske baggrund og forskningserfaring inden for bioinformatik, samt din interesse for at bidrage til forståelsen af immunitet gennem maskinlæring.

Tilpasning af CV

Tilpas dit CV ved at inkludere relevante kurser og projekter, der viser din erfaring med maskinlæring og immunoinformatik, samt eventuelle publikationer eller præsentationer relateret til feltet.

Ofte stillede spørgsmål

Hvad indebærer stillingen?

Stillingen som PhD-studerende i Immunoinformatics ved DTU Health Tech fokuserer på at identificere T- og B-celle epitoper ved hjælp af maskinlæring og data mining teknikker. Du vil arbejde i tæt samarbejde med forskere fra både DTU og La Jolla Institute for Immunology.

Hvilke kvalifikationer kræves?

For at ansøge om stillingen skal du have en toårig kandidatgrad (120 ECTS) i Bioinformatik, Biologi, Ingeniørvidenskab, Computer Science eller beslægtede områder. Derudover kræves erfaring med forskning indenfor bioinformatik og en stærk baggrund i maskinlæring.

Hvad tilbyder virksomheden?

DTU Health Tech tilbyder en inspirerende arbejdsplads med fokus på akademisk excellence og forskningsuafhængighed. Stillingen giver også mulighed for praktisk erfaring med en global farmaceutisk leder.

Hvordan er arbejdsmiljøet?

Arbejdsmiljøet er dynamisk og samarbejdsorienteret, hvor du vil arbejde sammen med postdocs og andre PhD-studerende i et team, der er fokuseret på både teoretisk og eksperimentel immunologi. Du vil blive en del af et støttende forskningsmiljø.

Hvad er forventningerne til kandidaten?

Forventningerne inkluderer at videreudvikle kompetencer inden for forudsigelse af T- og B-celle immunogenicitet og bidrage til forskning inden for immunoinformatik. Du forventes også at samarbejde effektivt med kolleger og deltage aktivt i forskningsprojekter.

Er der mulighed for videreuddannelse?

Ja, stillingen som PhD-studerende giver en fremragende platform for videreuddannelse og karriereudvikling inden for bioinformatik og maskinlæring, med mulighed for at deltage i internationale konferencer og workshops.

Hvilke metoder vil jeg lære at bruge?

I denne stilling vil du få erfaring med avancerede maskinlæringsteknikker og data mining metoder, der anvendes til at analysere immunologiske data og forstå reglerne bag immunogenicitet.

Hvordan ansøger jeg om stillingen?

Du kan ansøge ved at sende din ansøgning og CV via DTU Health Tech's karriereportal. Der vil også være mulighed for at inkludere relevante eksamensbeviser og referencer.

Stillinger

PhD StudentBioinformaticsMachine Learning

Lignende jobs