Doktorand i data-driven läkemedelsutveckling med fokus på strömmande mikroskopidata - Under tillsättning eller tillsatt, ej sökbar

Doktorand i data-driven läkemedelsutveckling med fokus på strömmande mikroskopidata

Institutionen för farmaceutisk biovetenskap • En del av något stort

Institutionen för farmaceutisk biovetenskap är en interdisciplinär miljö där 10 forskningsområden arbetar för att bidra till bättre läkemedel och en friskare värld. Med laboratorier i hjärtat av Uppsala Biomedicinskt Centrum och Sveriges enda Farmaceutiska fakultet utgör vi en vital motor i utvecklingen av utbildning och forskning inom de farmaceutiska vetenskaperna.  Mer information om institutionen och dess verksamhet finns på www.farmbio.uu.se.

Läs mer om våra förmåner och hur det är att jobba inom Uppsala universitet

Bakgrund
Denna doktorandtjänst är en del av eSSENCE - SciLifeLab forskarskola i dataintensiv vetenskap. Skolan tar sig an utmaningen med dataintensiv vetenskap både ur det grundläggande metodologiska perspektivet och ur perspektivet av datadrivna vetenskapstillämpningar. Det är en arena där experter inom beräkningsvetenskap, datavetenskap och datateknik (system och metodik) arbetar nära tillsammans med forskare inom (datadrivna) vetenskaper, industri och samhälle för att accelerera dataintensiva vetenskapliga upptäckter.

eSSENCE är ett strategiskt forskningssamarbete inom e-vetenskap mellan tre svenska universitet med en stark tradition av excellent e-vetenskaplig forskning: Uppsala universitet, Lunds universitet och Umeå universitet.

SciLifeLab är en ledande institution och nationell forskningsinfrastruktur med mandat att möjliggöra spjutspetsforskning inom biovetenskap i Sverige, främja internationella samarbeten samt attrahera och behålla kunskap och talang.

Arbetsuppgifter 
Vi söker en Doktorand med gedigen bakgrund inom dataanalys och AI till forskargruppen Farmaceutisk Bioinformatik (https://farmbio.uu.se/forskning/farmaceutisk-bioinformatik/ ). Sökande kommer att ingå i en tvärvetenskaplig forskargrupp och delta i ett forskningsprojekt för att bygga upp ett intelligent, automatiserat laboratorium för cellprofilering med applikationer inom läkemedelsutveckling och precisionsmedicin. Fokus för detta doktorandprojekt är att utveckla metoder och system för att hantera strömmande bilddata från multipla automatiserade mikroskop och skapa intelligenta system för onlinee prioritering. Viktiga metoder i analysen är AI/ML, och speciellt inriktning mot analys av live-cell imaging data. Mer information om det övergripande projektet finns på https://pharmb.io/project/autonomous-phenomics/. Anställningen är på 4 år och doktoranden kommer att medverka inom eSSENCE-SciLifeLab forskarskola med kurser inom eScience och dataintensiva beräkningar.

Kvalifikationskrav
Universitetsexamen inom matematik, datavetenskap, bioinformatik, civilingenjör eller motsvarande fält om minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå . Dokumenterad erfarenhet av dataanalys, ett eller flera programmeringsspråk inklusive Python, bildanalys och att arbeta med Linux-system är ett krav. Vidare så är erfarenhet av AI / ML-modellering med metoder som djupa neurala nätverk tränade på bilddata ett krav. Erfarenhet av att jobba med strömmande data är meriterande.

Sökanden skall ha mycket god samarbetsförmåga men även kunna arbeta och uthålligt driva projekt självständigt. Vidare bör sökanden vara nyfiken, kreativ, initiativtagande, och relationsskapande. Sökanden skall ha utmärkt organisatorisk förmåga, kunna strukturerat arbeta med många samtida projekt, och lösa förväntande och oväntade komplexa problem. Utmärkta kunskaper i engelsk tal och skrift är ett krav

Bestämmelser för doktorander återfinns i Högskoleförordningen 5 kap §§ 1-7 samt i universitetets regler och riktlinjer.

Om anställningen 
Anställningen är tidsbegränsad, enligt HF 5 kap § 7. Omfattningen är heltid. Tillträde enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala.

Upplysningar om anställningen lämnas av: Professor Ola Spjuth, e-post: Ola.Spjuth@farmbio.uu.se.

Välkommen med din ansökan senast den 28 april 2022, UFV-PA 2022/969.