Forskningsassistent vid laboratorium för bioinformatik

Vill du arbeta med förklaringsmetoder för neurala nätverks klassificerare och psykosocial analys av maskininlärnings verktyg, med stöd av kompetenta och trevliga kollegor i en internationell miljö? Vill du ha en arbetsgivare som satsar på ett hållbart medarbetarskap och erbjuder trygga, förmånliga arbetsvillkor? Välkommen att söka anställning som Forskningsassistent på Uppsala universitet.

Institutionen för cell- och molekylärbiologi är indelad i sju forskningsprogram som alla fokuserar på olika områden inom cell- och molekylärbiologi: beräkningsbiologi och bioinformatik, mikrobiologi och immunologi, molekylärbiologi, molekylär biofysik, molekylär evolution, molekylär systembiologi och strukturbiologi. Den vetenskapliga grunden till vad vi gör ligger i biologi, men vår forskning överlappar med andra områden såsom medicin, datavetenskap, matematik, kemi, ingenjörsvetenskaper och fysik. Institutionen har över 200 anställda med runt 60 doktorander. Läs gärna mer om verksamhetens arbete på https://icm.uu.se.
 
Denna tjänst finansieras genom ett EU-initiativ för forskning och innovation med bidrag till projektet "Embedded storage elements on next MCU generation ready for AI on the edge" och med ett bidrag från VINNOVA. Anställningen är placerad i professor Jan Komorowskis forskningslaboratorium vid programmet Beräkningsbiologi och bioinformatik.

Arbetsuppgifter 
Professor Komorowskis laboratorium deltar i ett stort europeiskt projekt som samlar experter inom ett brett spektrum av områden från maskininlärning via sensorteknik, till design av energieffektiv hårdvara körbara på mobila enheter. Målet med delprojektet vid professor Komorowskis laboratorium är att utveckla maskininlärningslösningar för beslutsstöd vid patientens säng.  Den ledande maskininlärnings metod (ML) för att bygga klassificerare är neurala nätverk (NN).  De erbjuder hög noggrannhet men är mycket svåra om ens möjliga att ge förklaringar hur prediktionerna uppnås.  Förklaringar krävs numera inom flera ML-tillämpningar. Vi har utvecklat en ny metod och verktyg för att bygga speglar av NN med hjälp av regel-baserade system som är naturligt enkla att tolka och förklara, men ofta har lägre noggrannhet.  Projektet syftar att undersöka acceptansen av speglarna hos användare.  I arbetsuppgifterna ingår även deltagande i visa administrativa uppgifter bundna till forskningen.  

Kvalifikationskrav
En nyligen avlagd högskoleingenjörsexamen i bioinformatik, beräkningsbiologi eller motsvarande relevanta områden. Examen ska vara uppfyllt senast vid tidpunkten då anställningsbeslutet fattas. Tidigare erfarenhet av att arbeta med biomedicinska data och expertis inom ML krävs.  Specifikt krävs hög kompetens inom regel- och beslutsträdsbaserade metoder samt kunskaper i neurala nätverks metoder. Tidigare erfarenhet med analys av patient och genomiska data är nödvändiga.  Featureselektions metoder såsom Monte Carlo Feature Selection, Boruta eller Random Forests och med regelbaserade system såsom ROSETTA ger företräde vid anställningen.  Den sökande ska ha en utmärkt förmåga att arbeta självständigt och i tvärvetenskapliga grupper. Stark kommunikationsförmåga på engelska, både skriftligt och muntligt, är önskvärt, eftersom arbetet sker i en multiinternationell miljö.

Om anställningen
Anställningen är tidsbegränsad i 4 månader. Omfattningen är 100 %. Tillträde enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala.

Upplysningar om anställningen lämnas av: Jan Komorowski, jan.komorowski@icm.uu.se 

Välkommen med din ansökan senast den 25 juni 2024, UFV-PA 2024/2209.