Postdoktor inom medicinsk teknik med inriktning mot maskininlärning för organs-on-chip - Under tillsättning eller tillsatt, ej sökbar

Postdoktor inom medicinsk teknik med inriktning mot maskininlärning för organs-on-chip vid avdelningen för medicinsk teknik, institutionen för materialvetenskap, Uppsala Universitet

Tidsbegränsad heltidsanställning på två år med tillträde snarast eller enligt överenskommelse

Bli en av oss!

Institutionen för materialvetenskap har som mål att vara en miljö för framgångsrik och värdefull forskning och utbildning med inriktning mot materialvetenskapliga lösningar för viktiga samhällsutmaningar. Vår institution utgör en spännande arbetsplats med forskning i ett brett teknikrelaterat område, från grundforskning till storskalig tillämpad forskning, och med täta kontakter med studenter genom institutionens engagemang i civilingenjörs- högskoleingenjörs- och masterutbildningar. Vår forskning och undervisning bedrivs inom sju avdelningar med olika forskningsfokus.

Läs mer om oss här

Om avdelningen
Avdelningen för medicinsk teknik är en del av institutionen för materialvetenskap vid Ångströmlaboratoriet. Vi bedriver grundforskning inom utveckling och utvärdering av nya material i interaktion med biologiska system. Vår ambition är att skapa en dynamisk undervisning- och forskningsmiljö som är internationellt erkänd för sin excellenta förmåga att sammanföra grundforskning med kliniska tillämpningar.

Den interdisciplinära forskargruppen EMBLA leds av professor Maria Tenje bedriver framgångsrik och internationellt erkänd forskning inom organs-on-chip och droppbaserad mikrofluidik i samarbete med forskarlag vid flera olika svenska och utländska universitet. Forskningsfinansiering har erhållits genom flera prestigefyllda anslag, bl.a. från Knut och Alice Wallenbergs stiftelse och European Research Council (ERC). Läs mer om forskargruppen här.

Ytterligare information om avdelningen finns att tillgå här.

Forskningsprojekt
Organs-on-chip är ett växande forskningsfält med ambitionen att på sikt ersätta traditionella djurförsök. Baserat på tidigare och pågående forskning med automatiserad datainsamling i organs-on-chip initieras nu ett nytt projekt för att undersöka hur maskininlärning och kombinationen av olika typer av data (optisk och elektrisk) kan förbättra beslut under pågående experiment och eventuellt även för att identifiera ny biologisk information. Detta projekt är en del av en satsning på styrkeområdet Molecular Life Science and Health Technologies (MLSHT) och utförs i samarbete med Prof. Nataša Sladoje vid institutionen för informationsteknologi. Vi söker nu en postdoktor med expertis inom maskininlärning som är intresserad av att verka inom ett tvärvetenskapligt forskningsprojekt och som drivs av vetenskaplig nyfikenhet.

Arbetsuppgifter
I arbetsuppgifterna inom detta tvärvetenskapliga forskningsprojekt ingår att bedriva högkvalitativ forskning med fokus på AI-driven informationsfusion som ger förbättrade organs-on-chip. Datainsamling kommer ske i samarbete med forskargruppens övriga medlemmar i form av spatio-temporal optiska och elektriska data från organs-on-chip. Du förväntas ansvara för utvecklingen av dataanalysmetoder där väglett lärande (supervised learning) och multimodal informationsfusion används för att, till exempel, ta fram beslutsunderlag under pågående experiment. Dessutom förväntas du i samarbete med andra utforska om ytterligare biologisk information kan inhämtas från data jämfört med nuvarande metoder.

Utöver forskning, ingår även viss medverkan i handledning av doktorander, masterstudenter och projektstudenter, samt kommunikation av forskningsresultat genom vetenskapliga artiklar i väletablerade vetenskapliga tidskrifter och presentationer vid internationella konferenser, som viktiga moment i anställningen. Viss medverkan i undervisning kan också komma att ingå. Du förväntas också bidra till ansökningar för externa forskningsmedel och utvärdering av möjligheter att patentera de metoder du utvecklar.

Kvalifikationskrav
För anställning som postdoktor ska du ha doktorsexamen, eller en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen. Examen ska ha avlagts 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 ha avlagts tidigare. Med särskilda skäl avses ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet, förtroendeuppdrag inom fackliga organisationer etc.

För denna anställning krävs en doktorsexamen i datavetenskap, signalbehandling, tillämpad matematik, maskininlärning, medicinsk teknik, eller motsvarande examen inom angränsande område.

Vi kräver dokumenterad erfarenhet och kunskap av utveckling, implementering och utvärdering av metoder inom bildanalys och maskin- och djupinlärning. Erfarenhet av programmering i Python och att arbeta med djupinlärning i PyTorch-miljön eller motsvarande är ett krav.

Vi kräver goda muntliga och skriftliga färdigheter i engelska liksom utmärkt kunskap inom vetenskapligt skrivande.

Läs mer om rollen som postdoktor, samt regler och riktlinjer på arbetsgivarverkets hemsida här.

Önskvärt/meriterande i övrigt
Dokumenterad erfarenhet och kunskap inom följande områden är meriterande:

• Organs-on-chip, mikroteknik och sensorer
• Multimodal dataanalys samt spatio-temporal dataanalys
• Versionshantering med Git, typsättning med LaTeX, användning och administration av Linux-datorer
• Tillämpning av maskininlärning inom biomedicin

Vi lägger stor vikt vid dina personliga egenskaper. Du måste vara självgående och initiativrik och ha förmåga att leda och driva ett tvärvetenskapligt projekt. Du ska även ha utmärkt kommunikativ förmåga, både med personer inom olika ämnen och med olika roller. Det är viktigt att du är pedagogisk, strukturerad, har god känsla för detaljer och kan arbeta effektivt både enskilt och i grupp.

Instruktioner för ansökan
Din ansökan ska innehålla:

1) Ett kort brev som beskriver dig själv, tidigare forskningserfarenhet och varför just du är lämplig för denna tjänst

2) CV (max. 2 sidor)

3) Lista över publikationer

4) En kopia av din doktorsexamen

5) Namn och kontaktuppgifter (adress, e-postadress och telefonnummer) till minst två referenspersoner

Ansökan kan med fördel skrivas på engelska. Vi kommer under ansökningstiden löpande att läsa ansökningshandlingar och kalla till intervju.

Om anställningen
Anställningen är tidsbegränsad i 2 år enl centralt kollektivavtal. Omfattningen är heltid. Tillträde enl överenskommelse. Placeringsort: Uppsala

Upplysningar om anställningen lämnas av Dr Sofia Johansson (sofia.m.johansson@angstrom.uu.se) eller Professor Maria Tenje (maria.tenje@angstrom.uu.se)

Välkommen med din ansökan senast den 17 juni 2024, UFV-PA 2024/1473