Forskare inom maskininlärningsstyrd robotiserad organoid-mognad
Stockholms Universitet / Datajobb / Stockholm
2025-09-16
Visa alla datajobb i Stockholm,
Solna,
Lidingö,
Sundbyberg,
Danderyd eller i
hela Sverige Visa alla jobb hos Stockholms Universitet i Stockholm,
Solna,
Sundbyberg,
Sollentuna,
Täby eller i
hela Sverige Institutionen för data- och systemvetenskap.
Med över 200 anställda och 4 500 studenter är Institutionen för data- och systemvetenskap (DSV) en stark och dynamisk forsknings-och utbildningsmiljö. Ämnet data- och systemvetenskap rör sig mellan teknik, humaniora, samhällsvetenskap och beteendevetenskap, med stor relevans för hur vi ska leva idag och i framtiden. Vår forskning handlar om hur ny informations- och kommunikationsteknologi ska utformas för att vara till nytta för människor, organisationer och hela samhällen.
DSV erbjuder en stimulerande forskningsgemenskap i en internationell miljö. Många av våra projekt är tvärvetenskapliga och våra forskare samarbetar ofta med kollegor på andra lärosäten, inom näringslivet och i offentlig sektor. Vår forskning bedrivs inom nio ämnen: Affärsprocesser och verksamhetsmodellering, AI och data science, Cybersäkerhet, Digitala spel och simulering, Digital transformation och styrning, Människa-datorinteraktion, Språkteknologi, Risk- och beslutsanalys, samt Teknikstött lärande.
DSV utgör idag Stockholms universitets campus i Kista, men kommer inom ett par år att flytta till Frescati.
Mer information om oss finns på:
https://www.su.se/institutionen-for-data-och-systemvetenskap/.Projektbeskrivning
OrganoFeed-projektet kan transformera den biomedicinska forskningen genom att göra organoider - pyttesmå, labbgenererade modeller av mänskliga organ - mer tillförlitliga. Organoiderna liknar riktiga människoorgan och är ett bra alternativ till traditionella cellodlingar och experiment på djur. Men organoidernas tillväxt är känslig för små förändringar i miljön, och det kan påverka forskningsresultaten.
OrganoFeed tacklar den här utmaningen genom att kombinera AI-driven, prediktiv modellering med mikrofluidik. Vi skapar ett system som finjusterar och anpassar organoidmiljön i realtid. I stället för en "one-size-fits-all"-lösning får varje organoid skräddarsydd behandling. Det minskar antalet fel och ökar reproducerbarheten. Tekniken har potential att göra läkemedelstester mer tillförlitliga och samtidigt minska behovet av djurförsök. Den kommer därmed göra det möjligt att ta fram behandlingar som både är mer effektiva och mer etiska.
Den fullständiga engelska projekttiteln är "OrganoFeed: Feedback-enhanced organoid maturation towards higher reproducibility for in-vitro drug testing". Mer information om projektet finns här:
https://www.su.se/forskning/forskningsprojekt/organofeed.Publiceringsdatum2025-09-16Dina arbetsuppgifterOrganoider är kraftfulla verktyg för att modellera mänsklig biologi in vitro, men hög variabilitet fortsätter att innebära betydande utmaningar. Vi söker en entusiastisk tvärvetenskaplig forskare som kan hjälpa oss att hantera detta genom att integrera avancerad maskininlärning, robotstyrning och elektrokemisk sensorik. Du kommer att ingå i och få stöd av två dynamiska och välkomnande forskargrupper, professor Miliou vid Stockholms universitet (datavetenskap) och professor Winkler vid KTH (mikro- och nanosystem), och vara en del av Digital Futures-initiativet.
I din varierande roll kommer du att utforma, genomföra, analysera och förmedla forskning över flera områden, vilket ska innebära: (a) att utveckla ett beräkningsramverk som kan utnyttja sensorbaserad prediktiv maskininlärning för robotstyrning; och (b) att utvärdera organoidmognad under en serie matningsregimer med hjälp av qPCR och mikroskopi. Förutom samarbete med befintliga teammedlemmar kommer du också att handleda yngre forskare för att hjälpa till att föra projektet framåt - med det yttersta målet att kraftigt minska variabiliteten mellan och inom batch och därmed kraftigt förbättra deras informationsvärde för både grundläggande biomedicinsk forskning och läkemedelsutveckling.
Behörighetskrav
En forskare anställs i huvudsak för forskning och ska ha avlagt doktorsexamen eller har en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen.
Bedömningsgrunder
Vid tillsättningen kommer särskild vikt att fästas vid vetenskaplig skicklighet.
Stor vikt kommer även att fästas vid följande kriterier:
- Interdisciplinär vetenskaplig skicklighet inom odling av iPSC-baserade organoider, styrkt av ett register över betydelsefulla publikationer.
- Samarbetsförmåga & självständighet.
- Erfarenhet av att utveckla och leda verksamhet och personal samt av forskningsanslag.
- Förmåga att verka för att forskningsresultat kommer till nytta såväl som att informera om forskning och utvecklingsarbete.
- Expertis och/eller förmåga att utveckla färdigheter inom maskininlärning och datavetenskap.
- Pedagogisk förmåga.
- Kunskap om mångfalds- och likabehandlingsfrågor med särskild fokus på jämställdhet.
Om anställningen
Anställningen avser heltid och är tidsbegränsad till längst 12 månader. Tillträde enligt överenskommelse.
Vi erbjuder
Hos oss får du dynamiken i samspelet mellan högre utbildning och forskning som gör Stockholms universitet till en spännande och kreativ miljö. Du arbetar i en internationell miljö och får förmånliga villkor.
Stockholms universitet värnar om att vara en arbetsplats som är fri från diskriminering och ger lika rättigheter och möjligheter för alla.
Kontaktuppgifter för detta jobbUpplysningar om anställningen lämnas av universitetslektor Ioanna Miliou, tfn 08-16 16 08, mailto:
ioanna.miliou@dsv.su.se.
Så ansöker duDu söker anställningen via Stockholms universitets rekryteringssystem. Bifoga personligt brev och CV samt de bilagor som efterfrågas i ansökningsformuläret. Du som sökande ansvarar för att ansökan är komplett och att den är universitetet tillhanda senast sista ansökningsdag.
Anvisningar för sökande finns på webbsidan:
https://www.su.se/om-universitetet/jobba-på-su/att-söka-en-anställning.Stockholms universitet bidrar till det hållbara demokratiska samhällets utveckling genom kunskap, upplysning och sanningssökande.
Ersättning Individuell lönesättning
Så ansöker du Sista dag att ansöka är 2025-09-29
Klicka på denna länk för att göra din ansökan Arbetsgivarens referens Arbetsgivarens referens för detta jobb är "SU FV-3312-25".
Omfattning Detta är ett heltidsjobb.
Arbetsgivare Stockholms Universitet (org.nr 202100-3062)
Arbetsplats Institutionen för data- och systemvetenskap
Jobbnummer 9510156