Doktorand i multimodal maskininlärning för precisionsmedicin
Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi / Högskolejobb / Uppsala
2025-09-03
Visa alla högskolejobb i Uppsala,
Östhammar,
Sigtuna,
Österåker,
Håbo eller i
hela Sverige Visa alla jobb hos Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi i Uppsala,
Gotland eller i
hela Sverige Projektbeskrivning
Detta doktorandprojekt är en del av det tvärvetenskapliga WASP-DDLS NEST-projektet AID4BC, vars övergripande mål är att utveckla datadrivna multimodala metoder för att möjliggöra verklig precisionsdiagnostik genom hela bröstcancerförloppet.
AID4BC:s partnerkonstellation, belägna på fyra ledande platser i Sverige, är sannolikt den enda globala konstellationen som har tillgång till stora (>10 000 patienter) matchade multimodala data inom radiologi, patologi och molekylär profilering samt kliniska data.
Denna tjänst fokuserar på att utveckla metodik för multimodal maskininlärning, närmare bestämt för att kombinera storskalig bilddata med molekylär profilering och klinisk data i textform. Detta innefattar forskning på djupinlärningsbaserad bildanalys och metoder för dataassimilering som uppdaterar en modell över tid baserad på partiella observationerna från olika tidpunkter. Detaljerna i projektet kommer att bestämmas i en dialog mellan studenten och handledaren.
Kandidaten förväntas samarbeta i stor utsträckning med kliniska experter på de andra platserna inom AID4BC-projektet, med det yttersta målet att förstå de underliggande mekanismerna bakom bröstcancer och översätta dessa insikter till precisionsdiagnostik och behandling som förbättrar patienternas hälsoutfall.
Arbetsuppgifter
Doktoranden kommer främst att ägna sig åt den egna forskarutbildningen. Övrig tjänstgöring vid institutionen, som avser undervisning och administrativt arbete, kan ingå inom ramen för anställningen (max 20%).
Kvalifikationskrav
Behörighet till utbildning på forskarnivå regleras i Högskoleförordningen. Grundläggande behörighet har den som:
avlagt examen på avancerad nivå inom teknisk fysik, elektroteknik, datavetenskap, maskininlärning, datorseende, tillämpad matematik, eller angränsande fält, eller
fullgjort minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå inklusive ett självständigt arbete om minst 15 högskolepoäng, eller
på något annat sätt inom eller utom landet förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper.
Högskolan får för en enskild sökande medge undantag från kravet på grundläggande behörighet, om det finns särskilda skäl. (7 kap. 39 § HF). För särskild behörighet, se studieplanen för ämnet.
Vi söker kandidater med:
en solid matematisk grund och ett intresse för att utveckla nya maskininlärningsmetoder,
ett intresse för interdisciplinärt samarbete och till att överföra nya metoder till kliniska tillämpningar,
god kommunikationsförmåga med tillräckliga kunskaper i muntlig och skriftlig engelska,
utmärkta studieresultat,
god erfarenhet av programmering (gärna i Python),
personliga egenskaper, såsom en hög nivå av kreativitet, noggrannhet och/eller ett strukturerat tillvägagångssätt för problemlösning är avgörande.
Önskvärt/meriterande i övrigt
Kurser eller andra erfarenheter i ett eller flera av följande ämnen värdesätts: beräkningsvetenskap, optimering, statistisk maskininlärning, reglerteknik, datorseende, djupinlärning, och mjukvaruutveckling.
Bestämmelser för doktorander återfinns i Högskoleförordningen 5 kap §§ 1-7 samt i universitetets regler och riktlinjer.
Publiceringsdatum2025-09-03Så ansöker duAnsökan ska innehålla:
ett personligt brev på engelska (max 2 sidor) där du kort motiverar varför du söker denna tjänst och anger tidigast möjliga startdatum. Det personliga brevet ska innehålla rubriken Suitability for this position som innehåller en självutvärdering om varför du skulle vara rätt kandidat för denna tjänst;
en meritförteckning (CV);
examensbevis och registerutdrag med betyg (översatt till engelska eller svenska);
examensrapport (eller utkast till sådan, och/eller annan egenproducerad teknisk eller vetenskaplig text), publikationer och andra relevanta dokument;
kontaktinformation till två referenser (namn, e-post och telefonnummer) och upp till två rekommendationsbrev
Observera att detta är en förkortad version av annonsen. För att se den fullständiga annonsen vänligen klicka på "Ansök här" eller se Uppsala universitets hemsida:
https://uu.se/jobb/Om anställningen
Anställningen är tidsbegränsad, enligt HF 5 kap § 7. Omfattningen är heltid. Tillträde 12 januari 2026 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala
Upplysningar om anställningen lämnas av: Jens Sjölund,
jens.sjolund@it.uu.se, eller Dave Zachariah,
dave.zachariah@it.uu.se.
Välkommen med din ansökan senast den 15 oktober 2025, UFV-PA 2025/2626.
Uppsala universitet är ett brett forskningsuniversitet med stark internationell ställning. Det yttersta målet är att bedriva utbildning och forskning av högsta kvalitet och relevans för att göra skillnad i samhället. Vår viktigaste tillgång är alla 7 600 anställda och 53 000 studenter som med nyfikenhet och engagemang gör Uppsala universitet till en av landets mest spännande arbetsplatser.
Läs mer om våra förmåner och hur det är att jobba inom Uppsala universitet
https://uu.se/om-uu/jobba-hos-oss/Anställningen kan komma att säkerhetsprövas. Vid säkerhetsprövning är en förutsättning för anställning att sökande blir godkänd.
Vi undanber oss erbjudanden om rekryterings- och annonseringshjälp.
Ansökan tas emot i Uppsala universitets rekryteringssystem.
Ersättning Fast lön
Så ansöker du Sista dag att ansöka är 2025-10-15
Klicka på denna länk för att göra din ansökan Arbetsgivarens referens Arbetsgivarens referens för detta jobb är "UFV-PA 2025/2626".
Omfattning Detta är ett heltidsjobb.
Arbetsgivare Uppsala Universitet (org.nr 202100-2932)
Arbetsplats Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi
Jobbnummer 9490031