PhD Scholarship in Immunoinformatics - DTU Health Tech

Oversigt og nøgleindsigter
DTU Health Tech søger en talentfuld PhD-studerende inden for Immunoinformatics og maskinlæring til at undersøge T og B celle epitoper, som er centrale for forståelsen af immunsystemet. Stillingen tilbyder en unik mulighed for akademisk udvikling og praktisk erfaring i samarbejde med førende forskere.
Højdepunkter
- Samarbejde med IEDB teamet ved La Jolla Institute for Immunology
- Mulighed for at arbejde med cutting-edge maskinlæringsteknikker
- Inspiration fra det internationale forskningsmiljø på DTU
Påkrævede kvalifikationer
- • Toårig kandidatgrad (120 ECTS) inden for Bioinformatik, Biologi, Ingeniørvidenskab, Datalogi eller beslægtede områder
- • Stærk baggrund inden for maskinlæring og immunoinformatics
- • Erfaring med forskning inden for Bioinformatik
Ønskværdige kvalifikationer
- • Kendskab til grundlæggende begreber i det cellulære immunsystem
- • Gode kommunikationsevner på engelsk
Den ideale kandidat
Den ideelle kandidat har en solid teoretisk og praktisk baggrund inden for maskinlæring og immunoinformatics, er motiveret af både individuelle og teamresultater og er i stand til at arbejde ansvarligt og fleksibelt i et dynamisk forskningsmiljø.
Jobdetaljer
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
Postdoc Researcher
Senior Research Scientist
Principal Investigator
Vækstpotentiale
Stillingen tilbyder en unik mulighed for at specialisere sig inden for immunoinformatik og maskinlæring, hvilket er eftertragtede kompetencer i både akademiske og industrielle miljøer. Karriereforløbet kan føre til ledende forskningspositioner eller advisory roller i bioteknologiske virksomheder.
Overførbare færdigheder
Branchekontekst
PhD-stillingen ligger i skæringspunktet mellem bioinformatik og bioteknologi, som er en hurtigt voksende sektor. Forskning inden for immunoinformatik er afgørende for udviklingen af nye immunterapier og vacciner, hvilket gør denne stilling særligt relevant i nutidens sundhedslandskab.
Færdighedsanalyse
Kritiske færdigheder
Evnen til at anvende og udvikle maskinlæringsmetoder til forudsigelse af T og B celle immunogenicitet.
Færdigheder inden for immunoinformatik, herunder forståelse af epitoper og deres interaktioner med immunsystemet.
Vigtige færdigheder
Erfaring med bioinformatiske værktøjer og metoder til at analysere biologiske data.
Færdigheder i data mining og analyse for at opnå nye indsigter i immunologiske data.
Ønskværdige færdigheder
Kendskab til forskningsmetoder inden for biologi og bioinformatik.
Evnen til at arbejde sammen med forskere fra forskellige discipliner.
Mest kritiske færdigheder
Sådan fremhæver du din erfaring
Fremhæv relevante projekter, hvor du har anvendt maskinlæring og immunoinformatik. Beskriv specifikke resultater eller indsigter, du har opnået gennem disse erfaringer.
Interviewforberedelse
Sandsynlige spørgsmål
Hvordan har du anvendt maskinlæring i tidligere forskningsprojekter?
tekniskTip: Beskriv specifikke projekter og de teknikker, du brugte.
Kan du forklare betydningen af epitoper i immunologi?
tekniskTip: Vær klar og præcis, og brug eksempler fra din viden.
Hvordan vil du samarbejde med andre forskere i IML-gruppen?
kulturTip: Fremhæv vigtigheden af teamwork og kommunikation.
Hvilke udfordringer forventer du at møde i dette projekt?
erfaringTip: Vis, at du har tænkt over potentielle problemer og har strategier til at tackle dem.
Fortæl om en situation, hvor du måtte lære en ny færdighed hurtigt.
situationTip: Fokuser på din evne til at tilpasse dig og lære.
Spørgsmål du kan stille
- Hvilke værktøjer og teknologier anvender I i jeres forskning?
- Hvordan måler I succes i jeres projekter?
- Hvilke muligheder er der for at deltage i konferencer og workshops?
Tale punkter
- Din passion for bioinformatik og immunologi.
- Dine fremtidige karrieremål og hvordan denne position passer ind.
- Eksempler på samarbejde i tidligere projekter.
Bekymringspunkter at være opmærksom på
- Manglende erfaring med machine learning teknikker.
- Uklarhed omkring tidligere forskningsprojekter.
Ansøgningsstrategi
Ansøgningstips
- Fremhæv din erfaring med maskinlæring og immunoinformatik i både din ansøgning og dit CV.
- Inkluder specifikke projekter eller forskning, hvor du har anvendt bioinformatikmetoder.
- Vis din motivation for at arbejde i et internationalt team og din interesse for samarbejde med forskere fra La Jolla Institute.
Nøgleord at inkludere
Fokus i ansøgningen
Fremhæv din passion for immunologi og maskinlæring samt din erfaring med relevante forskningsprojekter, der understøtter din egnethed til stillingen.
Tilpasning af CV
Sørg for at inkludere relevante kurser, projekter og forskningsresultater, der viser din viden inden for bioinformatik og maskinlæring, og tilpas sektionerne til at matche de kvalifikationer, der er angivet i jobopslaget.
Ofte stillede spørgsmål
Hvad indebærer stillingen?
Stillingen som PhD-studerende i Immunoinformatics indebærer forskning inden for maskinlæring og immunoinformatik, med fokus på identifikation af T- og B-celle epitoper. Du vil arbejde med avancerede data mining teknikker for at fremme vores forståelse af immunogenicitet.
Hvilke kvalifikationer kræves?
For at ansøge skal du have en toårig kandidatgrad eller tilsvarende inden for bioinformatik, biologi, ingeniørvidenskab, datalogi eller beslægtede områder. Derudover kræves erfaring med forskning inden for bioinformatik og en stærk baggrund inden for maskinlæring.
Hvad tilbyder virksomheden?
DTU Health Tech tilbyder en inspirerende forskningsmiljø med mulighed for at arbejde sammen med førende eksperter inden for immunologi og bioinformatik. Stillingen giver også mulighed for at få praktisk erfaring med en global farmaceutisk leder.
Hvordan er arbejdsmiljøet?
Arbejdsmiljøet i Bioinformatics-sektionen er dynamisk og samarbejdsvilligt, hvor du vil interagere med postdocs og andre PhD-studerende. Der lægges vægt på innovation og vidensdeling, hvilket fremmer en kreativ tilgang til forskning.
Hvad er forventningerne til kandidaten?
Kandidaten forventes at bidrage aktivt til forskningsprojekter og udvikle kompetencer inden for forudsigelse af immunogenicitet. Derudover skal du være i stand til at arbejde selvstændigt såvel som i teams, og du skal have en proaktiv tilgang til forskning.
Hvordan vil denne stilling hjælpe med at fremme min karriere?
Denne PhD-stilling tilbyder en stærk basis for at opbygge en akademisk karriere og opnå forskningsuafhængighed, samt mulighed for at publicere i anerkendte tidsskrifter. Du vil også få adgang til et globalt netværk af forskere inden for immunologi.
Hvilke forskningsmetoder vil jeg arbejde med?
Du vil anvende cutting-edge maskinlæring og data mining teknikker for at undersøge og forstå reglerne bag T- og B-celle immunogenicitet. Dette inkluderer brug af avancerede algoritmer til at analysere store datamængder.