Postdoktor inom datoriserad bildbehandling med fokus på tillämpningar inom datadriven precisionsmedicin

Är du intresserad av att utveckla nya metoder för bildanalys och maskininlärning för precisionsmedicin och kliniskt beslutsstöd? Vill du vara en del av ett forskarteam med skickliga och inspirerande kollegor i en internationell miljö? Söker du en arbetsgivare som erbjuder trygga och förmånliga arbetsförhållanden? Välkommen att söka anställning som postdoktor inom datoriserad bildbehandling för datadriven precisionsmedicin vid Institutionen för informationsteknologi, Uppsala universitet.

Institutionen för informationsteknologi har en ledande position inom såväl forskning som utbildning på alla nivåer. Vi är idag Uppsala universitets tredje största institution och har i dag drygt 350 anställda varav 120 lärare och 120 doktorander. C:a 5000 grundutbildningsstudenter läser en eller flera kurser vid institutionen varje år. Mer information om oss hittar du på institutionen för informationsteknologis webbplats.

Projektet leds av professor Nataša Sladoje, inom forskargruppen MIDA – Methods for Image Data Analysis – vid Institutionen för informationsteknologi och genomförs tillsammans med andra forskare vid Centrum för bildanalys som utvecklar beräkningsmetoder med särskilt fokus på djupinlärning och bildanalys. Projektet bygger på ett nära samarbete med forskare vid Institutionen för immunologi, genetik och patologi (IGP) vid Uppsala universitet.

Forskningsprojekt
Detta projekt är en viktig del av vårt bredare initiativ att utveckla och använda innovativa, tolkningsbara datadrivna analysmetoder för att avsevärt öka vår förståelse för immuncellers inbördes relationer inom cancerns mikromiljö. Vi kommer att tillämpa dessa analysmetoder på höginformativa multimodala mikroskopidata och utveckla tekniker för att integrera korrelerad strukturell och molekylär analys i den tredimensionella vävnadsrymden. Denna integration kommer att möjliggöra förbättrad förutsägelse av sjukdomsprogression och respons på specifika behandlingar.

Den exakta forskningsinriktningen inom den givna projektramen bestäms i dialog mellan postdoktorn och handledaren.

Arbetsuppgifter
Den antagna kandidaten kommer att ägna huvuddelen av sin tid åt forskning.

I arbetsuppgifterna ingår metodutveckling, implementering, datahantering, utvärdering och analys, manuskriptberedning, samt egen karriärutveckling. Att bistå doktorander i forskargruppen med relaterade forskningsuppgifter kommer att ingå i arbetsuppgifterna. Undervisning i närliggande ämnen (max 20%), inklusive handledning av mastersstudenter, kan också ingå beroende på tillgänglighet och intresse.

Kandidaten förväntas ta en aktiv roll i MIDAs forskningsmiljö och bidra till dess utveckling.

Kvalifikationskrav
Doktorsexamen i ett område som är nära relaterat till tjänsten (t.ex. datoriserad bildanalys/bildbehandling, maskinlärning, artificiell intelligens, dataanalys, datavetenskap) eller en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen i ett område som är nära relaterat till tjänsten. Examen ska vara uppfylld senast vid tidpunkten då anställningsbeslutet fattas. Främst bör den komma ifråga som har avlagt examen för högst tre år sedan. Vid beräkning av ramtiden om tre år är utgångspunkten sista ansökningsdag. Om det finns särskilda skäl kan sådan examen ha avlagts tidigare. Med särskilda skäl avses ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet, förtroendeuppdrag inom fackliga organisationer, etc.

Kandidaten ska ha dokumenterad erfarenhet av bildanalys, maskin- och djupinlärning, inklusive genomförda kurser inom dessa områden, på master- och doktorandnivå, samt förstahandserfarenhet av metodutveckling, implementering, utvärdering och publicering (förstaförfattare) av vetenskapliga artiklar i internationellt erkända tidskrifter och presentationer vid internationella konferenser.

Vi söker kandidater med:

• En stark akademisk bakgrund och en gedigen förståelse för beräkningar och analys;
• Kunskaper i programmering i Python och ramverk för djupinlärning som PyTorch och TensorFlow;
• Utmärkta kommunikationsfärdigheter i både tal och skrift på engelska;
• Kreativitet, noggrannhet och ett strukturerat tillvägagångssätt för problemlösning;
• God samarbetsförmåga, driv och självständighet.

Önskvärt/meriterande i övrigt
Meriterande är:

• Intresse för biomedicinsk forskning och erfarenhet av tillämpning av bildanalys inom medicin;
• Erfarenhet av versionshantering med Git, typsättning med LaTeX och användning av Linux-datorer;
• Erfarenhet av grafbaserade metoder och graf-neuronnät;
• Erfarenhet av förklarlig och tolkningsbar AI (XAI);
• Erfarenhet av undervisning och handledning på universitetsnivå.

När vi väljer bland de sökande kommer vi att bedöma deras förmåga att självständigt driva sitt arbete framåt, att samarbeta med andra, att ha ett noggrant och professionellt förhållningssätt och att analysera och ta itu med komplexa problem. Vikt kommer att läggas vid personliga egenskaper och personlig lämplighet.

Ansökan
Ansökan måste innehålla:

1. Ett curriculum vitae (CV),
2. En kopia av relevanta betygsdokument (översatta till svenska eller engelska),
3. En publikationslista,
4. Upp till fem utvalda publikationer i elektroniskt format,
5. Kontaktuppgifter (namn, e-postadresser och telefonnummer) till minst två referenser, med angivelse av sammanhanget, varaktigheten och arten av relationen till kandidaten. Referensbrev kan bifogas som stödjande dokument men är inte ett krav vid ansökningstillfället.
6. Ett följebrev (högst två sidor) som inkluderar:
   1. Din motivering för att söka denna tjänst
   2. En kort punktlista med tre huvudsakliga akademiska eller vetenskapliga prestationer
   3. En forskningsbeskrivning som beskriver din tidigare och nuvarande forskning och ett förslag till framtida aktiviteter,
   4. Tidigast möjliga startdatum (med skäl om tillämpligt).

Om anställningen
Anställningen är tidsbegränsad i 2 år enligt centralt kollektivavtal. Omfattningen är heltid. Tillträde 2026-02-01 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala.

Upplysningar om anställningen lämnas av: Prof. Nataša Sladoje (e-post: natasa.sladoje@it.uu.se).

Välkommen med din ansökan senast den 5 december 2025, UFV-PA 2025/3273.