Weitere Module5 ECTS
Methoden der Genomanalyse
Wahlmodul mit Methoden und Techniken zur Analyse von Genomdaten und Sequenzinformationen.
Ludwig-Maximilians-Universität München · Master
Bioinformatik Master of Science an der Ludwig-Maximilians-Universität München
Der Master Bioinformatik an der LMU München verbindet Genomanalyse, Strukturbioinformatik und Proteinvorhersage zu einem forschungsnahen Vollzeitstudium mit zulassungsbeschränktem Zugang.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
München
Studienort
Über den Studiengang
Der Master-Studiengang Bioinformatik an der LMU München richtet sich an Studierende, die biologische Fragestellungen mit informatischen und statistischen Methoden bearbeiten wollen. Im Zentrum stehen die computergestützte Auswertung großer biologischer Datensätze, die Modellierung von Proteinstrukturen und die Analyse von Genomen – Themen, die in der biomedizinischen Forschung und der pharmazeutischen Industrie an Bedeutung gewinnen.
Als forschungsstarke Universität mit enger Anbindung an Life-Science-Institute in München bietet die LMU ein Umfeld, in dem Lehre und aktuelle Forschung eng verzahnt sind. Das Vollzeitstudium führt zum Master of Science und ist zulassungsbeschränkt, was auf eine hohe Nachfrage und ein anspruchsvolles fachliches Niveau hindeutet.
Studierende bewegen sich zwischen Biologie, Informatik und Mathematik und erwerben Kompetenzen, die sowohl für eine akademische Laufbahn als auch für den Einstieg in datengetriebene Berufsfelder der Lebenswissenschaften relevant sind.
Curriculum & Module
67 Module · 180 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module5 ECTS
Strukturbioinformatik
Wahlmodul zur Analyse von Proteinstrukturen und deren Vorhersage mittels bioinformatischer Methoden.
Weitere Module8 ECTS
Protein Prediction I
Wahlmodul zu computergestützten Methoden der Proteinstrukturvorhersage und -analyse.
Weitere Module8 ECTS
Protein Prediction II
Vertiefendes Wahlmodul zu fortgeschrittenen Techniken der Proteinstrukturvorhersage.
Weitere Module8 ECTS
Computational Methods in Evolutionary Biology
Wahlmodul mit rechnergestützten Methoden zur Analyse evolutionärer Prozesse und phylogenetischer Fragen.
Weitere Module9 ECTS
Algorithmen auf Sequenzen
Wahlmodul zu Algorithmen für Sequenzanalyse, Alignment und Mustersuche in biologischen Daten.
Weitere Module9 ECTS
Algorithmische Bioinformatik: Bäume und Graphen
Wahlmodul zu Baum- und Graphenalgorithmen mit bioinformatischen Anwendungen.
Weitere Module9 ECTS
Algorithmische Bioinformatik: Systeme und Netzwerke
Wahlmodul zu Algorithmen für Systembiologie und biologische Netzwerkanalyse.
Weitere Module9 ECTS
Algorithmische Systembiologie
Wahlmodul mit algorithmischen Methoden für die Analyse biologischer Systeme und deren Simulation.
Weitere Module9 ECTS
Perlen der Bioinformatik: Algorithmen
Wahlmodul mit ausgewählten wichtigen Algorithmen und deren Anwendung in der Bioinformatik.
Weitere Module9 ECTS
Perlen der Bioinformatik: ENCODE
Wahlmodul mit Fokus auf ENCODE-Projekt und Analyse von Regulationselementen im Genom.
Weitere Module6 ECTS
Einführung in die Softwaretechnik
Wahlmodul mit Grundlagen der Softwareentwicklung, Design und Qualitätssicherung.
Weitere Module5 ECTS
3D Computer Vision
Wahlmodul zu Computervision mit Schwerpunkt auf dreidimensionale Bildanalyse und Rekonstruktion.
Weitere Module6 ECTS
Computer Grafik
Wahlmodul mit Grundlagen der Computergrafik, Rendering und Visualisierungstechniken.
Weitere Module8 ECTS
Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen
Wahlmodul zu effizienten algorithmischen Techniken und komplexen Datenstrukturen.
Weitere Module8 ECTS
Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen II
Vertiefendes Wahlmodul zu fortgeschrittenen Algorithmen und Datenstrukturen.
Weitere Module6 ECTS
Einsatz und Realisierung von Datenbanksystemen
Wahlmodul zu praktischer Implementierung und Einsatz von Datenbankmanagementsystemen.
Weitere Module6 ECTS
Grundlagen der Programm- und Systementwicklung
Wahlmodul mit Grundlagen der Entwicklung von Programmen und Systemen.
Weitere Module4 ECTS
Modellierung verteilter Systeme
Wahlmodul zu Modellierungs- und Analysemethoden für verteilte Computersysteme.
Weitere Module5 ECTS
Projektorganisation und -management in der Softwaretechnik
Wahlmodul mit Methoden und Techniken für Projektmanagement in der Softwareentwicklung.
Weitere Module5 ECTS
Petrinetze
Wahlmodul zu Petrinetzen als formale Modelle für die Spezifikation und Analyse von Systemen.
Weitere Module8 ECTS
Advanced Topics in Software Engineering
Wahlmodul mit fortgeschrittenen Themen der Softwaretechnik und -entwicklung.
Weitere Module5 ECTS
Verteilte Anwendungen
Wahlmodul zur Entwicklung und Analyse von verteilten Anwendungen und Systemen.
Weitere Module4 ECTS
Wissensbasierte Systeme für industrielle Anwendungen
Wahlmodul mit Techniken der künstlichen Intelligenz für praktische industrielle Anwendungen.
Weitere Module5 ECTS
Wissenschaftliche Visualisierung
Wahlmodul zur Visualisierung wissenschaftlicher Daten und komplexer Informationen.
Weitere Module9 ECTS
Mathematische Modelle in der Biologie
Wahlmodul mit mathematischen Modellierungsansätzen für biologische Systeme und Prozesse.
Weitere Module6 ECTS
Datenbanksysteme II
Wahlmodul mit fortgeschrittenen Datenbankkonzepten und -technologien.
Weitere Module6 ECTS
Knowledge Discovery in Datenbanken I
Wahlmodul mit Data Mining und maschinellen Lerntechniken zur Wissensentdeckung in Daten.
Weitere Module6 ECTS
Knowledge Discovery in Datenbanken II
Vertiefendes Wahlmodul zu fortgeschrittenen Data Mining und Analytics Methoden.
Weitere Module6 ECTS
Parallel and High Performance Computing
Wahlmodul zur parallelen Programmierung und Optimierung für High-Performance Computing.
Weitere Module6 ECTS
Statistische Methoden für Genomik und Proteomik
Wahlmodul mit statistischen Analysemethoden für Genomik und Proteomikdaten.
Weitere Module6 ECTS
Biochemie 4 - Zelluläre Biochemie
Wahlmodul mit spezialisierter Biochemie zur Analyse zellulärer Prozesse und Signalwege.
Weitere Module6 ECTS
Evolutionary Genetics
Wahlmodul mit Genetischen Aspekten der Evolution und Populationsgenetik.
Weitere Module3 ECTS
Basic Evolutionary Genomics
Wahlmodul zur Analyse evolutionärer Prozesse auf Genomebene mit grundlegenden Methoden.
Weitere Module3 ECTS
Advanced Evolutionary Genomics
Wahlmodul mit fortgeschrittenen Techniken zur Analyse von Evolutionsmechanismen im Genom.
Weitere Module5 ECTS
Humangenetik für Biologen
Wahlmodul mit Grundlagen der Humangenetik und genetischen Erkrankheiten für Bioinformatiker.
Weitere Module5 ECTS
Protein-Engineering
Wahlmodul zur gezielten Modifizierung und Optimierung von Proteinen mittels rationaler Designmethoden.
1. Semester6 ECTS
Einführung in die Bioinformatik I
Grundlagen der Bioinformatik mit Vorlesung und Übungen zur Einführung in das Fach.
1. Semester9 ECTS
Analysis
Grundvorlesung in Analysis mit Differenzial- und Integralrechnung für Bioinformatiker.
1. Semester9 ECTS
Einführung in die Programmierung
Grundkurs in Programmierung mit Vorlesungen und Übungen zur Einführung in Programmiertechniken.
1. Semester6 ECTS
Biologie
Grundvorlesung in Biologie mit Schwerpunkt auf Zellbiologie, Genetik und Molekularbiologie.
1. Semester3 ECTS
Chemie
Grundlagen der Chemie mit Fokus auf Atombau, chemische Bindungen und relevante chemische Konzepte.
1. Semester10 ECTS
Einführung in die Informatik für Bioinformatiker
Grundkurs Informatik speziell für Bioinformatiker mit Programmierung und Computerkonzepten.
1. Semester8 ECTS
Diskrete Strukturen
Vorlesung zu diskreten mathematischen Strukturen wie Mengen, Relationen und Graphen für Informatiker.
2. Semester6 ECTS
Einführung in die Bioinformatik II
Fortsetzung der Grundlagen der Bioinformatik mit vertiefenden Inhalten und praktischen Übungen.
2. Semester9 ECTS
Problem-basiertes Lernen
Seminarbasiertes Modul zur Vermittlung von Problemlösungskompetenz durch projektbasiertes Lernen.
2. Semester6 ECTS
Logik und Diskrete Strukturen
Einführung in formale Logik, Aussagenlogik und diskrete mathematische Strukturen relevant für Informatik.
2. Semester3 ECTS
Bioinformatiker-Tutorium
Begleitendes Tutorium zur Vertiefung von Grundlagen der Informatik und Programmierung für Bioinformatiker.
2. Semester6 ECTS
Algorithmen und Datenstrukturen
Vorlesung und Übungen zu fundamentalen Algorithmen und Datenstrukturen in der Informatik.
2. Semester6 ECTS
Grundlagen zur Biochemie
Einführung in Biochemie mit Fokus auf Biomoleküle, Enzyme und Stoffwechselprozesse.
2. Semester6 ECTS
Grundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen
Grundkurs zu Algorithmen, Datenstrukturen und deren Analyse für Informatiker.
3. Semester9 ECTS
Programmierpraktikum Bioinformatik
Praktisches Programmierpraktikum mit Schwerpunkt auf bioinformatische Anwendungen und Implementierungen.
3. Semester6 ECTS
Lineare Algebra
Vorlesung mit Übungen zu Vektoren, Matrizen und linearen Gleichungssystemen als mathematische Grundlagen.
3. Semester6 ECTS
Datenbanksysteme I
Einführung in Datenbankkonzepte, Datenmodelle und SQL mit praktischen Anwendungen.
3. Semester6 ECTS
Grundlagen: Datenbanken
Grundkurs zu Datenbankkonzepten, -modellen und SQL für Informatiker.
4. Semester9 ECTS
Algorithmische Bioinformatik I
Vermittlung von Algorithmen und deren Anwendung in der Bioinformatik mit Vorlesungen und Übungen.
4. Semester9 ECTS
Stochastik und Statistik
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und statistischen Methoden mit Anwendungen in der Bioinformatik.
4. Semester6 ECTS
Formale Sprachen und Komplexität
Theorie formaler Sprachen, Automaten und Komplexitätsklassen in der theoretischen Informatik.
4. Semester6 ECTS
Fortgeschrittene Biochemie
Vertiefende Biochemie mit Schwerpunkt auf komplexe Stoffwechselwege und Signaltransduktion.
4. Semester6 ECTS
Diskrete Wahrscheinlichkeitstheorie
Wahlmodul mit Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie für diskrete Strukturen und Anwendungen.
4. Semester8 ECTS
Einführung in die Theoretische Informatik
Einführung in formale Sprachen, Automatentheorie und Berechenbarkeit in der theoretischen Informatik.
5. Semester9 ECTS
Algorithmische Bioinformatik II
Weiterführende algorithmische Konzepte in der Bioinformatik mit fortgeschrittenen Methoden und Anwendungen.
5. Semester12 ECTS
Praktikum Genomorientierte Bioinformatik
Praktisches Labormodul mit Fokus auf Genomanalyse und bioinformatische Methoden in der Genforschung.
5. Semester9 ECTS
Praktikum Molekularbiologie und Biochemie
Praktisches Labormodul mit experimentellen Techniken in Molekularbiologie, Biochemie und Proteinanalyse.
6. Semester6 ECTS
Weiterführende Bioinformatik
Vertiefung spezialisierter bioinformatischer Themen und Methoden im fortgeschrittenen Studium.
6. Semester6 ECTS
Praktische Arbeit
Praktisches Modul mit eigenständiger Arbeit an bioinformatischen Fragestellungen oder Projekten.
6. Semester12 ECTS
Bachelor's Thesis
Eigenständig erstellte wissenschaftliche Abschlussarbeit zu einem bioinformatischen Thema unter Betreuung.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Studiengang im Detail
Über den Studiengang
Der Studiengang Bioinformatik an der LMU München ist als konsekutiver Master konzipiert und setzt ein grundständiges Studium in Bioinformatik, Biologie, Informatik oder einem verwandten Fach voraus. Er ist zulassungsbeschränkt, was für eine gezielte Auswahl geeigneter Bewerber:innen und ein hohes fachliches Anspruchsniveau spricht.
Die Ausrichtung des Programms zeigt sich deutlich in Modulen wie Methoden der Genomanalyse und Strukturbioinformatik, die eine enge Verzahnung von biologischem Fachwissen mit algorithmischen und statistischen Verfahren verlangen.
Studieninhalte
Zentrale Bausteine des Curriculums sind die Methoden der Genomanalyse, in denen der Umgang mit Sequenzdaten und deren computergestützte Auswertung vermittelt wird, sowie die Strukturbioinformatik, die sich mit der räumlichen Organisation von Biomolekülen befasst.
Ergänzt wird dies durch das Modul Protein Prediction I, in dem Studierende lernen, Proteinstrukturen und -funktionen mithilfe rechnergestützter Modelle vorherzusagen. Diese Kombination macht deutlich, dass der Studiengang sowohl fundierte Programmierkenntnisse als auch ein tiefes Verständnis molekularbiologischer Zusammenhänge voraussetzt und ausbaut.
Für wen passt das?
Geeignet ist der Studiengang für Personen mit einem naturwissenschaftlich-technischen Erststudium, die Freude an analytischem Denken, Programmierung und der Arbeit mit großen Datenmengen haben. Ein Interesse an biologischen Fragestellungen sollte ebenso vorhanden sein wie Ausdauer für mathematisch-statistische Methoden.
Wer lieber rein experimentell im Labor arbeitet oder Programmieren als notwendiges Übel empfindet, wird mit den Anforderungen dieses Masters vermutlich weniger warm.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen der Bioinformatik finden sich häufig in Berufen der Informatik mit fachlicher Spezialisierung auf biologische und medizinische Daten wieder, etwa in der pharmazeutischen Forschung, in Biotech-Unternehmen, an Forschungseinrichtungen oder im Gesundheitswesen.
Die Verbindung aus Informatik-Kompetenz und biologischem Fachwissen gilt als gefragte Qualifikation, da datengetriebene Verfahren in der biomedizinischen Forschung zunehmend an Bedeutung gewinnen.
Hochschule & Format
Die LMU München bietet den Studiengang als reguläres Vollzeitprogramm in München an, eingebettet in ein forschungsstarkes universitäres Umfeld mit Anbindung an naturwissenschaftliche und medizinische Fakultäten.
Das Format erlaubt eine enge fachliche Betreuung sowie den Zugang zu aktueller Forschungsinfrastruktur, was besonders für praxisnahe Module wie die Strukturbioinformatik von Vorteil ist.
Zulassung & Zugangswege
Zulassungsbeschränkt (NC)Die NC-Grenze lag zuletzt bei 3,1; sie variiert je Semester – bitte aktuell bei der LMU München prüfen.
ZugangswegeIn der Regel Abitur oder Fachhochschulreife – auch beruflich Qualifizierte können zugelassen werden; ein einschlägiges Vorpraktikum ist teils empfohlen.
Deine Zulassungschancen
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Zulassungsbeschränkt (NC)
Die Studienplätze sind begrenzt und die NC-Grenze schwankt je Semester. Prüfe mit deinem Schnitt, wie deine Chancen aktuell stehen.
Kosten & Finanzierung
An staatlichen Hochschulen fallen in der Regel keine Studiengebühren an – du zahlst nur den Semesterbeitrag.
| Position | Betrag |
|---|---|
| Studiengebühren | 0 € |
| Semesterbeitrag | ca. 250 bis 350 € / Semester |
| Enthalten | u. a. Semesterticket & Studierendenwerk |
Richtwerte – den genauen Semesterbeitrag nennt die Hochschule.
Deine Jobgarantie mit StudySmarter
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Jobgarantie
6 Monate
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Gilt ab dem Tag deines Studienabschlusses.
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Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Karriere & Gehalt
Der Weg vom Berufseinstieg bis in leitende Positionen zeigt, wie sich bioinformatische Kompetenzen im Berufsleben weiterentwickeln können.
- Einstieg als Bioinformatik-Analyst:inAuswertung biologischer Datensätze und Unterstützung bei Genom- und Proteinanalysen · 0 bis 2 Jahre
- Fachliche SpezialisierungEigenständige Entwicklung von Analysepipelines und Modellen in Forschungs- oder Industrieprojekten · 2 bis 5 Jahre
- Projekt- oder TeamverantwortungLeitung kleinerer Projektteams und Koordination bioinformatischer Fragestellungen im Unternehmen oder Institut · 5 bis 8 Jahre
- Leitende FunktionVerantwortung für Forschungsbereiche, Abteilungen oder strategische Datenanalyse-Strukturen · ab 8 Jahren
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Informatik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Wie sich der Berufsalltag in der Bioinformatik durch technologische Entwicklungen verändert, lässt sich an konkreten Aufgabenfeldern festmachen.
46–86 Tage
Vakanzzeit – so lange bleibt eine gemeldete Stelle im Schnitt offen.
BA EngpassanalyseEngpassberuf
Offizielle Einstufung für Berufe in der Informatik (o.S.).
Fachkräftemangel66.000 €
Orientierungswert Bruttojahresgehalt (Median).
GehaltWie KI den Beruf verändert
Künstliche Intelligenz verändert auch in der Bioinformatik, welche Aufgaben automatisiert und welche weiterhin menschliches Urteilsvermögen erfordern.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Sequenzierungs- und Genomanalyse-Pipelines
- Vorhersage von Proteinstrukturen durch KI-gestützte Modelle
- Routinemäßige Datenbereinigung und -vorverarbeitung großer Datensätze
Menschlich gefragter denn je
- Interpretation biologisch komplexer und mehrdeutiger Ergebnisse
- Entwicklung neuer Analysemethoden und Forschungsfragen
- Kommunikation von Befunden an Fachfremde und interdisziplinäre Teams
- Ethische Einordnung von Genom- und Gesundheitsdaten
Kompetenzen in der Auswertung großer Datensätze werden gezielt im Modul Methoden der Genomanalyse aufgebaut, während Protein Prediction I die rechnergestützte Strukturvorhersage vertieft.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in München, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
bis 20 Std.pro Woche im Semester – das erlaubt das Werkstudentenprivileg
ab 13,90 €pro Stunde gesetzlicher Mindestlohn; technische Werkstudierende oft darüber
SV-freiWerkstudentenjobs sind weitgehend sozialversicherungsfrei – mehr netto bleibt
Werkstudentenjobsin MünchenLive Praktikain MünchenLive Werkstudent Maschinenbaubundesweit & remoteLive
Stellen live aus der StudySmarter Jobbörse · laufend aktualisiert.
Tools & Rechner
Kostenlose StudySmarter-Tools für Finanzierung, Karriere und Bewerbung – direkt einsatzbereit.
GehaltsrechnerWas verdienst du mit diesem Abschluss? Gehälter nach Beruf und Region.BAföG-RechnerBerechne in zwei Minuten deinen möglichen BAföG-Anspruch.Karriere-QuizFinde heraus, welche Berufe und Studiengänge zu dir passen.CV-CheckLass deinen Lebenslauf prüfen und erhalte konkrete Verbesserungen.Skills-AnalyseWelche Skills brauchst du im Beruf – und wo hast du noch Lücken?KarrierepfadSieh typische Karrierewege und Gehaltsstufen für deinen Beruf.
Die Hochschule im Profil
Kurzprofil der Ludwig-Maximilians-Universität München – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
LM
Ludwig-Maximilians-Universität München
Staatliche HochschulePräsenzstudiumMünchen
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verzahnung von Informatik und Molekularbiologie
- Forschungsnahe Module wie Strukturbioinformatik und Protein Prediction
- Anbindung an ein forschungsstarkes universitäres Umfeld in München
Worauf du achten solltest
Wer sich für diesen Studiengang entscheidet, sollte bereit sein, sich intensiv mit Programmierung, Statistik und komplexer Software auseinanderzusetzen, da die Module wie Methoden der Genomanalyse ein solides technisches Fundament voraussetzen; ohne Interesse an quantitativen Methoden wird das Studium schnell zur Belastung.
Passt Bioinformatik zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du hast Freude an Programmierung, Statistik und der Analyse großer biologischer Datensätze.
- Du interessierst dich für Genomik, Proteinstrukturen und molekularbiologische Zusammenhänge.
- Du bringst ein naturwissenschaftlich-technisches Erststudium mit und möchtest dich fachlich vertiefen.
- Du arbeitest gerne interdisziplinär zwischen Biologie, Informatik und Mathematik.
Wer sich für diesen Studiengang entscheidet, sollte bereit sein, sich intensiv mit Programmierung, Statistik und komplexer Software auseinanderzusetzen, da die Module wie Methoden der Genomanalyse ein solides technisches Fundament voraussetzen; ohne Interesse an quantitativen Methoden wird das Studium schnell zur Belastung.
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Bioinformatik an anderen Hochschulen
Häufige Fragen
Welche Vorkenntnisse sollte ich für den Bioinformatik-Master an der LMU München mitbringen?
Da der Studiengang konsekutiv aufgebaut ist, wird ein einschlägiger Bachelorabschluss in Bioinformatik, Biologie, Informatik oder einem verwandten Fach vorausgesetzt, ergänzt durch Grundkenntnisse in Programmierung und Statistik, wie sie etwa für Methoden der Genomanalyse benötigt werden.
Ist der Studiengang zulassungsbeschränkt?
Ja, der Master Bioinformatik an der LMU München ist zulassungsbeschränkt, was auf eine hohe Nachfrage und ein anspruchsvolles Auswahlverfahren hindeutet.
In welcher Sprache wird der Studiengang unterrichtet?
Die Lehre erfolgt fachüblich in einer Mischung aus Deutsch und Englisch, insbesondere in forschungsnahen Modulen wie Strukturbioinformatik und Protein Prediction I.
Welche Berufsfelder stehen nach dem Abschluss offen?
Absolvent:innen finden Einstiegsmöglichkeiten in Berufen der Informatik mit biomedizinischem Bezug, etwa in der pharmazeutischen Forschung, in Biotech-Unternehmen oder an wissenschaftlichen Einrichtungen im Raum München und darüber hinaus.
Kostenlos & unverbindlich
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Noch unsicher bei der Studienwahl?
Mit StudyKit gehst du Studienwahl, Bewerbung und Finanzierung an einem Ort an, begleitet von einem persönlichen KI-Assistenten. Finde heraus, was wirklich zu dir passt, und starte deine Bewerbung Schritt für Schritt.
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