Forskare i datoriserad bildanalys - Under tillsättning eller tillsatt, ej sökbar

Tjänsten är placerad vid Institutionen för informationsteknologi vid Uppsala universitet, inom gruppen Methods for Image Data Analysis vid Avdelningen för visuell information och interaktion.

Institutionen för informationsteknologi har cirka 300 anställda och bedriver forskning och utbildning inom ett brett spektrum av områden inom datavetenskap och informationsteknologi. Forskningen är organiserad i fem avdelningar, där avdelningen för visuell information och interaktion tillhandahåller en kombination av expertis inom datoriserad bildanalys och människa-datorinteraktion. Mer information om institutionen och dess verksamhet finns på https://www.it.uu.se.

Forskningen vid Avdelningen för visuell information och interaktion bedrivs i flera forskargrupper. Gruppen Methods for Image Data Analysis (MIDA) fokuserar på forskning och utveckling av generella metoder för analys av bilddata i syfte att ta fram allmänt tillämpliga metoder som fungerar bra, oberoende av den specifika applikationen och de typer av bilder som används. Forskningen strävar efter praktiskt användbara metoder och motiveras vanligtvis av tillämpningar, ofta från områdena biomedicin och medicin. Forskningen är interdisciplinär och knyter ofta an till flera andra forskargrupper och ämnesområden. Mer information om MIDA-gruppens forskning finns på https://www.it.uu.se/research/visual_information_and_interaction/research/mida.

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

Forskningsprojekt
Tjänsten finansieras genom två närliggande VINNOVA-projekt, "AI-Driven Large-scale Screening for Oral and Oropharyngeal Cancer" och "Multimodal imaging and information fusion for confident image-based cancer diagnostics". Genom att utforska och utveckla nya djupinlärningsbaserade tekniker för fusion av multimodal informations strävar vi efter att förbättra förståelsen av oral och orofaryngeal cancer, dess orsaker och progression, och möjliggöra tillförlitlig tidig upptäckt och en säker och differentierad diagnos, och därigenom tillhandahålla en solid grund för behandlingsplanering. Förklarbara besluten ses som en nyckelkomponent för framgångsrik implementering av AI i vården och är därför en viktig del av projektet. I samarbete mellan Uppsala universitet, Centrum för klinisk forskning Dalarna, och Folktandvården Stockholms Län AB kommer vi, genom AI-baserad datafusion, att kombinera information från flera avbildningstekniker för att fånga kompletterande information om ett preparat. Med målet om storskalig implementering och användning i den dagliga hälso- och sjukvården i Sverige och Indien strävar vi efter att utforska privilegierade informationsscenarier där multimodal information från en begränsad mängd data kan användas för att höja prestanda för storskaliga monomodala data.

Arbetsuppgifter
Tjänsten avser 100% forskningstid, fokuserad på de uppgifter som beskrivs i projektplanerna för de två finansieringsprojekten, "AI-Driven Large-scale Screening for Oral and Oropharyngeal Cancer" och "Multimodal imaging and information fusion for confident image-based cancer diagnostics", främst inom områdena datoriserad bildbehandling och maskininlärning.

Du förväntas ta initiativ och ansvar för att driva projekten vidare och även bidra med förslag till inriktning av forskningen. Det finns en nivå av frihet att utveckla dina idéer inom projektets övergripande ram. Du förutsätts ta en aktiv roll i MIDAs forskningsmiljö och bidra till utvecklingen av forskningsmiljön.

I arbetet ingår metodutveckling, implementering, datahantering, utvärdering och analys, manusförberedelse, studenthandledning och egen karriärutveckling. Att bistå doktorander i forskargruppen kommer att ingå i arbetsuppgifterna samt att vara med och skriva ansökningar om externa medel för fortsatt forskning. Tjänsten kan även medföra vissa forskningsadministrativa uppgifter.

Arbetet kommer att bedrivas i samarbete med forskare vid Centrum för klinisk forskning Dalarna, och Folktandvården Stockholms Län AB. Frekvent och öppen kommunikation med berörda parter förväntas.

Kvalifikationskrav
Kandidaten ska ha en doktorsexamen i datoriserad bildanalys/bildbehandling eller ett nära relaterat område. Kandidaten ska ha dokumenterad erfarenhet av bildanalys, maskin- och djupinlärning, inklusive genomförda kurser på master- och forskarutbildningsnivå, samt förstahandserfarenhet av metodutveckling, implementering, utvärdering och publicering av vetenskapliga artiklar i internationellt erkända tidskrifter och presentationer vid internationella konferenser. Programmering i Python, och erfarenhet av att arbeta med djupinlärning i PyTorch-miljön är ett krav.
Flytande engelska i tal och skrift krävs.

Önskvärt/meriterande i övrigt
Personliga egenskaper som engagemang, motivation, initiativförmåga och självständighet samt förmåga att arbeta i team värdesätts.
Det är meriterande om kandidaten har erfarenhet av undervisning och handledning på högskolenivå. Erfarenhet av programmering i JavaScript, C++, Matlab, Java, versionskontroll med Git, typsättning med LaTeX, användning och administration av Linux-datorer, Bash scripting, räknas som meriterande. Erfarenhet av multimodal bilddataanalys är en stor fördel.

Ansökan ska bestå av:

1. En meritförteckning (CV);
2. En kopia av examen/diplom, med en lista över relevanta genomförda kurser;
3. Lista över publikationer;
4. Upp till fem utvalda publikationer i elektronisk form, med angivna egna bidrag;
5. Doktorsavhandling i elektronisk form;
6. Beskrivning av din nuvarande och tidigare forskning (max 1 sida) och förslag på framtida forskning (max 1 sida) i linje med projektets mål;
7. Kontaktinformation för två referenser;
8. Ett personligt brev där du kort motiverar varför du söker denna tjänst och anger tidigast möjliga startdatum (max 1 sida). 

Om anställningen 
Anställningen är tidsbegränsad, 12 månader. Omfattningen är heltid. Tillträde enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala.

Upplysningar om anställningen lämnas av: Professor Joakim Lindblad (tel: +46  733 168549, e-post: joakim.lindblad@it.uu.se) eller Professor Nataša Sladoje (tel: +46 721 828722, e-post: natasa.sladoje@it.uu.se).

Välkommen med din ansökan senast den 17 mars 2022, UFV-PA 2022/680.