(ref. ATP-2026-305)
Laatst aangepast: 28/07/26
Het Laboratorium voor Computationele Biologie ontwikkelt uitlegbare AI-modellen om genregulerende programma’s te ontrafelen op basis van genoomsequenties en single-cell data, en zo genetische variatie te koppelen aan celidentiteit en ziektemechanismen. Ter ondersteuning van dit onderzoek zoeken we een gemotiveerde AI-engineer met sterke expertise in deep learning, generatieve AI en computationele biologie/bio-informatica, gecombineerd met een hands-on mentaliteit om innovatieve ideeën om te zetten in schaalbare en effectieve oplossingen.
Het werk wordt uitgevoerd binnen het Methusalem-project (BioMedAI), waarin vier onderzoekers van KU Leuven en VIB.AI langdurige Methusalem-financiering ontvingen voor de uitbouw van een onderzoeksprogramma rond uitlegbare en generatieve AI voor de biomedische wetenschappen. Het project wil gegevens en mechanismen verbinden over verschillende biologische schalen heen – van genoomsequenties en eiwitinteractienetwerken tot cellulaire fenotypes, hersenactiviteit en orgaanfunctie. Het brengt complementaire expertise in AI en levenswetenschappen samen om gedeelde modelleringsfundamenten en praktische methoden te ontwikkelen waarmee onderzoekers complex biologisch gedrag kunnen voorspellen én verklaren. Hoewel het resulterende kader breed toepasbaar zal zijn, ligt de eerste focus op neurowetenschappen, met integratie van hersenatlassen, single-cell en ruimtelijke multi-omicsdata, neuronale activiteit en EEG-opnames, en klinische/patiëntgegevens.
- Ontwikkeling van modellen: bouwen en trainen van geavanceerde deep-learningarchitecturen (bv. CNN’s, Transformers en generatieve modellen) om de regulerende logica van genomische enhancers te ontcijferen over hersenceltypes in gezondheid en neurodegeneratieve aandoeningen, met bijzondere aandacht voor de ziekte van Parkinson.
- Synthetisch ontwerp: gebruik van sequence-to-function-modellen voor het ontwerpen van programmeerbare synthetische enhancers die specifieke neuronale celtoestanden of doelcellen kunnen aansturen.
- Data-integratie: integreren van single-cell en ruimtelijke multi-omics-atlassen van de hersenen (scATAC-seq, snRNA-seq) over soorten en ziektebeelden heen.
- Uitlegbare AI (XAI): zorgen dat modellen mechanistische inzichten bieden in neuronale celtoestanden en enhancergrammatica, zodat voorspellingen leiden tot biologisch begrip.
- Ontwikkeling van tools en frameworks: ontwikkelen en onderhouden van de kernframeworks van de onderzoeksgroep, standaardiseren van ML-workflows en ondersteunen van onderzoekers bij hun analyses.
- Modellering van variant naar fenotype: ontwikkelen van modellen die genetische variatie koppelen aan ziekterisico’s en eigenschappen, en deze benchmarken tegenover polygenetische risicoscores.
- Samenwerking: werken binnen een multidisciplinair team en samenwerken met partners aan Belgische universiteiten.
Opleiding
- Masterdiploma in Artificiële Intelligentie, Data Science, Informatica of gelijkwaardig door onderzoeks- en engineeringervaring.
- Bij voorkeur minstens 7 jaar professionele ervaring in een gelijkaardige functie, met diepgaande expertise in AI, machine learning en data-analyse binnen de levenswetenschappen.
Programmeren en software-engineering
- Sterke Python-vaardigheden en ervaring met goed gestructureerde, geteste en gedocumenteerde code.
- Ervaring met het ontwikkelen en onderhouden van onderzoekssoftware of open-sourcepakketten (Git, CI, code reviews, reproduceerbare omgevingen).
- Ervaring met GPU- en HPC-infrastructuur (zoals SLURM) en containers (Docker, Apptainer/Singularity).
- Idealiter minstens 7 jaar ervaring met deep-learningframeworks zoals TensorFlow, Keras of PyTorch.
Gewenste extra vaardigheden
- Ervaring met uitlegbare AI-methoden (bv. SHAP, Integrated Gradients).
- Vertrouwdheid met high-performance computing en softwarecontainers.
- Kennis van genomica of regulatoire biologie is een pluspunt.
- Kennis van het Nederlands en Engels, zowel schriftelijk als mondeling.
Mindset
- Zelfstandig kunnen werken en tegelijk floreren in een collaboratieve, internationale omgeving.
Solliciteren voor deze vacature kan tot en met 12/08/2026 via onze online sollicitatietoepassing
KU Leuven wil een inclusieve, respectvolle en sociaal veilige gemeenschap zijn. Wij omarmen diversiteit tussen individuen en groepen als een meerwaarde. Open dialoog en verschillen in perspectief zijn noodzakelijk in een ambitieuze onderzoeks- en onderwijsomgeving. In ons streven naar gelijke kansen erkennen wij de gevolgen van historische ongelijkheden. Wij aanvaarden geen enkele vorm van discriminatie op basis van, onder meer, geslacht, genderidentiteit en -expressie, seksuele oriëntatie, leeftijd, etnische of nationale afkomst, huidskleur, levensbeschouwelijke overtuiging, neurodivergentie, arbeidshandicap, gezondheid, of socio-economische status. Bij vragen over toegankelijkheid of aangeboden ondersteuning helpen we je graag op dit e-mailadres.
Heb je een vraag over de online sollicitatieprocedure? Raadpleeg onze veelgestelde vragen of stuur een e-mail naar [email protected]
av_timer Tewerkstellingspercentage: Voltijds
location_city Locatie: Leuven
timer Solliciteren tot en met:
12/08/2026 23:59 CET
bookmarks Tags: Onderzoek en labo
