Postdoktor inom Maskininlärning med tillämpningar inom medicin

Postdoktor inom Maskininlärning med tillämpningar inom medicin

Institutionen för medicinska vetenskaper är en stor klinisk institution med ca 250 anställda och över 900 personer som är anknutna via Akademiska Sjukhuset. Institutionen har en bred forskningsprofil med starka forskargrupper inom en rad områden. Forskningen äger rum i nära anslutning till den kliniska verksamheten vid Akademiska sjukhuset och omfattar såväl grundläggande studier kring sjukdomsorsaker som utveckling och utvärdering av förbättrad diagnostik och nya behandlingsmetoder. Mer om institutionens verksamhet finns på www.medsci.uu.se

Arbetsuppgifter/Projektbeskrivning: Forskning om grundläggande modeller och metoder inom maskininlärning och deras tillämpningar inom medicin. Anställningen är en del av ett ERC Advanced Grant inriktat på att utveckla beslutsstöd för akutmottagningen. Arbetet kommer att ske i nära samarbete med vår partner, Professor Thomas Schön, IT-institutionen, som leder Beijerlaboratoriet för artificiell intelligens. Vi delar kontor och våra grupper har samarbetat under en längre tid.

Postdoktoranställningen kommer att intensifiera vårt arbete med att utveckla och analysera metoder inom maskininlärning och deras tillämpning inom medicin. Metodfokus kommer att ligga på djupinlärning (deep learning) och dess kombination med probabilistiska modeller. Den medicinska tillämpningen innebär arbete med att utvinna kunskap från storskaliga EKG-datauppsättningar och ett eventuellt samarbete med en befintlig postdoc som arbetar med modeller tränade på stora databaser med elektroniska journaler. Syftet där är att kunna undersöka användningen av dessa modeller för beslutsstöd och anställningen kan även innefatta arbete med beslutsalgoritmer. Tekniska nyckelord för anställningen inkluderar: probabilistiska modeller, djupinlärning (deep learning), Bayesiansk inferens, eventuellt även stora språkmodeller samt Bayesianska beslutsalgoritmer. Anställningen kan även innefatta undervisning, dock högst 20 %.

Kvalifikationskrav: Doktorsexamen eller en utländsk examen motsvarande en doktorsexamen, inom maskininlärning, signalbehandling, datorseende, beräkningsintensiv statistik, eller närliggande relevant område. Examen ska vara uppfyllt 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.

Den sökande ska ha en gedigen bakgrund inom metodutveckling och användning av maskininlärning. Förmåga att använda djupinlärning (deep learning) krävs. Goda kunskaper i engelska i tal och skrift är ett krav. Vi söker en person som är kreativ, noggrann och har ett strukturerat förhållningssätt. Vid urval bland de sökande kommer vi att bedöma förmåga att självständigt driva arbetet framåt, att samarbeta med andra, att ha ett professionellt förhållningssätt och att analysera och arbeta med komplexa problem. Stor vikt kommer att läggas vid personliga egenskaper och personlig lämplighet.

Önskvärt/meriterande i övrigt: Erfarenhet av tvärvetenskaplig forskning är bra. Publikationer vid ledande konferenser inom maskininlärning är ett stort plus.

Ansökan

Ansökan ska innehålla:

1. En meritförteckning (CV),
2. Publikationslista,
3. Upp till fem utvalda publikationer i elektronisk form,
4. Beskrivning av din nuvarande och tidigare forskning (max 1 sida) och förslag på framtida forskning (max 1 sida),
5. Kontaktinformation till två referenser.

Om anställningen 
Anställningen är tidsbegränsad i två år enligt centralt kollektivavtal, med möjlighet till ett års förlängning. Omfattningen är heltid. Tillträde enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala

Upplysningar om anställningen lämnas av: Professor Johan Sundström (e-post johan.sundstrom@uu.se), Professor Thomas Schön (e-post: thomas.schon@it.uu.se), Universitetslektor Dave Zachariah (e-post:dave.zachariah@it.uu.se).

I denna rekrytering har vi ersatt det personliga brevet med frågor som du besvarar i samband med din ansökan. Svaren kommer att användas som en del i urvalsprocessen.Välkommen med din ansökan senast den 7 maj 2024, UFV-PA 2024/1063.