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The FEMS Get involved bulletin is out! Read the April issue with microbiology research, events and calls.

Die ÖGMBT lädt am 19. September zur „Life Sciences Career Fair“, um Karrieremöglichkeiten zu präsentieren. Gerade im Bereich der Life Sciences sind die Berufs-chancen vielfältig, zeigen Beispiele wie DSM und AIT.

Die Life Sciences boomen, die Karrieremöglichkeiten sind mannigfaltig. Nur eine eigene Job-Messe haben die Life Sciences bis dato noch nicht. Diese Lücke schließt die ÖGMBT und lädt am 19. September zur „Life Science Career Fair“ im neuen Biologiezentrum der Universität Wien, gefolgt von der 14. ÖGMBT-Jahrestagung vom 20. bis 22. September ebendort. „Ziel ist es“, so Alexandra Khassi-dov, Projektleiterin der Life Science Career Fair, „Arbeitgeber mit potenziellen Arbeit-nehmern zusammenzubringen. Arbeitgeber sind nicht nur Unternehmen, sondern auch Forschungsstätten und andere Institutionen in den Life Sciences, die Talente anwerben wollen. Und als potenzielle Arbeitnehmer wollen wir sowohl Studierende als auch Personen, die bereits im Berufsleben stehen und den nächsten Schritt in ihrer Laufbahn anstreben, ansprechen. Neben der klassischen Messe mit 1:1-Begegnungen ist ein breites Programm mit Workshops zu unterschiedlichen Recruiting-Themen geplant. Abends werden die Life Science Awards Austria 2022 vergeben, die auch heuer wieder in Kooperation mit dem Bundesministerium für Digitalisierung und Wirtschaftsstandort sowie Partnern aus der Industrie ausgelobt wurden.“ Bereits jetzt bietet die ÖGMBT laut Khassidov mit der ÖGMBT-YLSA (Young Life Scientists Austria) vielfältige Angebote für JungakademikerInnen, z. B. die Online Life Science Career Paths & Career Workshops (am ÖGMBT-Youtube-Kanal veröffentlicht), live Firmenbesuche und Stammtische, eine Sammlung von Anforderungsprofilen unterschiedlicher Ausschreibungen sowie eine gut genutzte Online-Jobbörse. „Es geht uns darum, den Jungakademikern das breite Spektrum in den Life Sciences näherzubringen, sie zu motivieren, ihre Fähigkeiten und Interessen zu reflektieren, um dann den für sie passenden Karrierepfad einzuschlagen. Es geht uns um mehr als CVs und Motivationsschreiben, wir möchten die jungen Nachwuchstalente dazu anregen, ihre Berufung innerhalb der Life Sciences zu finden“, erläutert Khassidov: „Unterneh-men und Institutionen, die an einer Teilnahme interessiert sind bzw.  HR-Workshops gestalten möchten, sind eingeladen, mit dem ÖGMBT-Büro unter This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. Kontakt aufzunehmen. Wir sind für innovative Ideen jederzeit offen und freuen uns, Details zu besprechen.“

DSM: Werteverständnis gefordert
Gefragt sind Personen mit Ausbildung in den Bereichen Bio- und Lebensmittel-technologie sowie Chemie, nicht zuletzt beim auf Nahrungsergänzungsmittel für Mensch und Tier, Arzneien sowie Industriechemikalien spezialisierten niederländischen DSM-Konzern, berichtet Claudia Huber-Newman. Sie ist bei DSM für die Personalrekrutierung in Österreich, Deutschland und der Schweiz zuständig. Neben einer gründlichen fachlichen Ausbildung zählen ihr zufolge soziale Kompetenzen: „Die Perso-nen müssen verstehen, in einem internationalen Unternehmen zu agieren, und sie müssen bereit sein, sich zu vernetzen. Für Einzelkämpfer sind wir eher kein geeigneter Arbeitgeber.“ Gefragt seien hohe Kommunikationsfähigkeit, Diversitätsempfinden und interkulturelle Sensibilität, da an vielen Standorten von DSM Menschen aus aller Welt tätig sind. Erfordert wird ferner Verständnis für die Kernwerte von DSM, „Courage“, „Care“ und „Collaboration“. „Courage“ bedeutet Huber-Newman zufolge den Mut, Herausforderungen offen anzusprechen, für Führungskräfte auch, ihr jeweiliges Team zu fordern. „Care“ wiederum heißt, „wir kümmern uns um die Menschen- und Tierernährung, um eine gesunde Natur und Umwelt, aber natürlich auch um unsere Kunden und unsere Beschäftigten“. Mit „Collaboration“ schließlich ist laut Huber-Newman mehr gemeint als bloße Zusammenarbeit: „Es geht um das Ineinanderspielen von unterschiedlichen Divisionen und
Teams.“ Arbeitssprache ist, wie in internationalen Konzernen üblich, Englisch. Wer im Produktionsbereich arbeitet, benötigt üblicherweise Kenntnisse in der jeweiligen Landessprache. Rekrutiert werden neue Mitarbeiter sowohl intern als auch extern, wobei laut Huber-Newman im Zweifelsfall interne Bewerber den Vorzug bekommen: „Sie kennen das Team, sie kennen die Gepflogenheiten im Unternehmen, und sie bringen ein entsprechendes Werteverständnis mit. Zudem wird die interne Weiterentwicklung bei DSM großgeschrieben.“ Die Tatsache, dass die „geburtenstarken“ Jahrgänge zunehmend das Pensionsalter erreichen, fällt laut Huber-Newman bei DSM zumindest derzeit nicht besonders stark ins Gewicht: „Wir haben eine eher junge Belegschaft.“ Geachtet wird darauf, junge Talente am Beginn ihrer Karriere an-zusprechen und über ihre Berufslaufbahn hinweg im Konzern zu halten. Für die Weiterqualifizierung „haben wir ein umfassendes internes Ausbildungskonzept“.

AIT: Langfristige Weiterentwicklung
Der Brückenschlag „zwischen der Grundlagenforschung und dem, was die Industrie braucht“, macht das AIT Austrian Institute of Technology gerade auch im Be-reich Biotechnologie zum interessanten Arbeitgeber, berichtet Marie-Theres Raberger, Head of Recruiting & HR Development. Rekrutiert wird weltweit, Mitarbeitende aus etwa 50 Ländern sind mittlerweile am AIT tätig. Eine gewisse Personalfluktuation
zählt laut Raberger zu einem Branchenspezifikum: „Neue Beschäftigte bringen neue Ideen und Innovationskraft mit, und wer das AIT verlässt, bleibt ihm üblicherweise verbunden, was unser internationales Alumni-Netzwerk erweitert.“ Ihr Unternehmen bietet jedoch ein Karrieremodell, das ermöglicht, sich langfristig weiterzu-entwickeln: „Wir haben Mitarbeitende, die durch ein Praktikum zu uns gekommen sind, ihren Master und ihren PhD gemacht haben, in eine Juniorposition eingestiegen sind und mittlerweile Projektleitungs- bzw. Führungsfunktionen ausüben.“ Im Wesentlichen bietet das AIT zwei Karrierepfade: „Science“ spricht diejenigen an, die an (Grundlagen-)Forschung und an einer wissenschaftlichen Ausrichtung interessiert sind. „Research Engineering“ dagegen ist für Personen gedacht, die industrienäher arbeiten möchten, also im Bereich Biotechnologie etwa Softwarelösungen entwickeln. Streng getrennt sind die beiden „Pfade“ laut Raberger aber nicht: „Wir bieten an, von einem der ‚Pfade‘ zum anderen zu wechseln, auch in Richtung Projektmanagement oder sogar Business Development zu gehen. Davon fühlen sich viele unserer Beschäftigten angesprochen.“ Was die fachliche Qualifikation anlangt, gewinnen laut Raberger auch im Bereich Biotechnologie IT-technische Grundkenntnisse wie etwa Beschlagenheit in Programmiersprachen immer mehr an Bedeutung.
Gefragt sind jedenfalls auch „Soft Skills“, also Teamfähigkeit und Kommunikationsfreude ebenso wie die Fähigkeit zu eigenständigem Arbeiten und hohe Eigenmotivation. All das sei aber bei wissenschaftlich Interessierten ohnehin häufig anzutreffen, kon-statiert Raberger. Ein wichtiger Schwerpunkt im AIT-Personalma-nagement ist ihr zufolge die Frauenförderung: „Wir bemühen uns, die Kolleginnen in Richtung Projektleitungs- bzw. Führungsfunktionen zu bringen, etwa mit unserem Female Leadership Development Programme.“

Weitere Informationen
ÖGMBT-YLSA Young Life Scientists Austria
  https://oegmbt.at/ueber-uns/oegmbt-ylsa#upcoming-events
Youtube-Kanal der ÖGMBT:
  https://www.youtube.com/channel/UCVAxQoPjrr1rCsmLUpQdMhA
ÖGMBT-Jobbörse:
www.oegmbt.at/index.php/services/jobboerse

Published in Chemiereport 02/2022

Im Rahmen der Vorbereitungen für die Serie „Life Science Career Paths“ stieß die ÖGMBT auf ein Berufsfeld, das heiß begehrt ist. Was die Bio Data Science macht, wo man das lernen kann und was sie von der Bioinformatik unterscheidet.

Als Anfang des neuen Jahrtausends erstmals ein vollständiges menschliches Genom sequenziert wurde, hatte das sogenannte „Shotgun Sequencing“ einen entscheidenden Anteil daran. Dabei werden lange DNA-Ketten zufällig fragmentiert, die Fragmente sequenziert und anschließend versucht, die Puzzlestücke zu einem großen Ganzen zusammenzuführen. Die dafür erforderlichen Algorithmen stellte eine Fachrichtung namens Bioinformatik zur Verfügung, die damals zum ersten Mal ins Licht der Öffentlichkeit trat.
Heute ist die Bioinformatik längst eine selbstständige Teildisziplin der Biologie, und ihre Anwendungen beschränken sich keineswegs auf die Vervollständigung von Genomen. In der Erforschung von Proteinen, RNA oder Stoffwechselprodukten – oder allgemeiner: in der Systembiologie – treten ebenso große Datenmengen auf, die nach spezieller, eigens dafür geschaffener Software rufen. „Wissenschaftler, die in diesem Bereich arbeiten, sind größtenteils mit Methodenentwicklung beschäftigt, für die man ein tiefes Verständnis der biologischen Zusammenhänge benötigt“, sagt Thomas Rattei, Professor für Computational Biology an der Universität Wien und Vorstandsmitglied der ÖGMBT.
Neben der Bioinformatik ist in den vergangenen Jahren aber auch ein Aufgabenfeld entstanden, für das der Ausdruck Bio Data Science gebräuchlich wurde und das sich mit der Analyse von Daten biowissenschaftlichen Ursprungs beschäftigt. Im Grunde stammt diese Fachrichtung von der Statistik erhobener Messwerte ab, die in quantitativ arbeitenden Wissenschaften seit langem zur methodischen Basisausstattung gehört. Doch mit der Menge der Daten, die erzeugt, und neu verfügbaren Computer-unterstützten Methoden hat sich das Repertoire an Werkzeugen stark verbreitert und die neue Bezeichnung „Data Science“ nahegelegt. „Vieles davon ist klassische Statistik, etwa die Verwendung multivariater Ansätze. Dazu kommt der Einsatz von Modellen, z. B. aus dem Bereich Machine Learning“, sagt dazu Michael Wildauer, der ein Team von Data Scientists am Wiener Standort des Pharmaunternehmens Takeda leitet, dessen Aufgaben er vor kurzem im Rahmen der „Career Path“-Serie der ÖGMBT vorstellte.

Statistik mit dem gewissen Etwas
Wo man im Speziellen von Bio Data Science spricht, kommen Methoden verschiedenen Ursprungs zusammen, wie Rattei erklärt: „Ansätze aus dem Bereich des maschinellen Lernens können auf die verschiedensten Fragestellungen angewendet werden. Dem stehen Methoden wie die Genomanalyse gegenüber, die in der Bioinformatik entwickelt wurden und nun routinemäßig von Bio Data Scientists angewendet werden.“
Nicht nur die Biowissenschaft, auch die Biotechnologie ist eine gute Quelle für jenes Datenmaterial, das von Data Scientists bearbeitet wird. Die beim ÖGMBT-Firmenmitglied Takeda tätige Experten analysieren etwa Daten, die aus dem ERP-System des Unternehmens stammen, oder solche, die das Qualitätsmanagement zur Verfügung stellt. Ergänzt wird dies durch beobachtete Auffälligkeiten, etwa Gebrechen der Anlage oder Fehler eines Operators. Zwei Arten von Fragestellungen können anhand der Daten aus diesen Quellen bearbeitet werden: „Zum einen machen wir explorative Analysen, bei denen unsere Produktionsprozesse ohne auschlaggebenden Grund auf Verbesserungspotenzial unter-sucht werden. Wenn andererseits Abweichungen von den vorgegebenen Kriterien auftreten, geht es darum, herauszufinden, was passiert ist und wie man korrigierend eingreifen könnte.“
Wildauer ist selbst Molekularbiologe und hat sich erst im Zuge seiner beruflichen Tätigkeit der Datenanalyse zugewandt. Die beiden Data Scientists, die in Wildauers Team arbeiten, bringen hingegen keinen Hintergrund aus den Life Sciences mit, sondern kommen aus technischen Fächern, in denen sie sich intensiv mit statistischen Methoden beschäftigt haben. „Natürlich ist es von Vorteil, wenn man ein Grundverständnis mitbringt und weiß, was ein pHWert und was Chromatographie ist. Die Methoden, die wir anwenden, verlangen das aber nicht.“ Es gebe sogar Fälle, in denen die allzu große Vertrautheit mit dem Produktionsprozess eher hinderlich sei: „Ein routinierter Operator kann weniger unvoreingenommen an die Fehleranalyse herangehen“, sagt Wildauer.
Zur weiteren Verstärkung seines Teams sucht der „Head of Digital & Data Science“ Menschen, die einen soliden Hintergrund in statistischer Datenanalyse haben: „In den vergangenen Jahren sind mehrere Studiengänge auf diesem Gebiet entstanden. Wichtig ist aber nicht, dass die Studienrichtung ‚Data Science‘ im Namen hat, sondern, dass die Absolventen gute Programmierkenntnisse in den für die Data Science essenziellen Sprachen Python und R erhalten“, so Wildauer.

Wo die Disziplinen einander berühren
Thomas Rattei war an der Konzeption des Studiengangs „Bio Data Science“ am Tullner Standort der FH Wiener Neustadt – selbst institutionelles Mitglied der ÖGMBT – beteiligt, der genau diese Kompetenzen vermitteln will. „Das Besondere an unserem Studiengang ist, dass die nötigen Programmierkenntnisse von Grund auf im Studium erlernt werden“, sagt dazu Studiengangsleiterein Milica Krunic. Die Teilnehmer lernen, Daten selbstständig zu analysieren und zu interpretieren und erhalten fundierte Kenntnisse der statistischen Werkzeuge, die man dafür benutzt. „Ich habe einige Studierende kennengelernt, die in unserer Gruppe ihre Master-Arbeiten gemacht haben. Die kamen aus der Biochemie oder der Medizin und wollten sich auf dem Gebiet der Datenanalyse vertiefen“, erzählt Rattei.
An den vordersten Fronten der wissenschaftlichen Entwicklung verschwimmen die scharfen Grenzen zwischen den Disziplinen mitunter. Eines der schwierigsten Probleme der Bioinformation ist heute die Vorhersage der dreidimensionalen Struktur von Proteinen, wenn ihre Aminosäuresequenz gegeben ist. „Mechanistisch sind wir noch nicht in der Lage, zu sagen, wie die Kette sich falten wird“, sagt Rattei. In internationalen Projekten wie „AlphaFold“ versucht man daher erfolgreich, dem Pro-blem mit „Deep Learning“-Verfahren zu begegnen. „Für Forschungsaufgaben wie dieser nimmt sich die Bioinformatik heute auch Anleihen bei dem, was aus der Data Science kommt“, so Rattei.

Published in ChemieReport 01/2022

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