Postdoktor inom datoriserad bildbehandling och djupa neurala nät
Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi / Datajobb / Uppsala
Observera att sista ansökningsdag har passerat.
Visa alla datajobb 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 Uppsala universitet är ett brett forskningsuniversitet med stark internationell ställning. Uppgiften är att bedriva forskning och utbildning av högsta kvalitet och att på olika sätt samverka med samhället. Vår viktigaste tillgång är alla de individer som med sin nyfikenhet och sitt engagemang gör Uppsala universitet till en av landets mest spännande arbetsplatser. Uppsala universitet har 44.000 studenter, 7.100 anställda och en omsättning på 7 miljarder kronor.
Institutionen för informationsteknologi har ca 300 anställda och bedriver forskning och utbildning i ett spektrum av områden inom datavetenskap och IT.
Forskningen är organiserad i fem avdelningar. På avdelningen för visuell information och interaktion samlas en världsunik kombination av expertis inom datoriserad bildanalys och människa-datorinteraktion. Mer information om institutionen och dess verksamhet finns på
http://www.it.uu.seArbetsuppgifter/Projektbeskrivning: Projektet har titeln "Misclassification and out-of-distribution sample detection and handling in biomedical deep learning classification problems", och anställningen ingår i den strategiska forskningssatsningen eSSENCEs postdoktorprogram inriktat mot nya e-vetenskapliga metoder och verktyg för artificiell intelligens i forskningen. Projektet syftar till att utveckla metoder och strategier inom maskininlärning och djupa neurala nätverk för att bättre detektera och hantera sällsynta eller nya tidigare okända fall och klasser vid inferens.
Inom maskininlärning beskrivs ofta problem som antingen "supervised" eller "unsupervised". I många praktiska biomedicinska tillämpningar så är problemen snarare något mittemellan. Klassificerare tenderar att misslyckas när de tillämpas på riktiga problem och exponeras för värden som avviker från de i träningsdatasetet. Dessa avvikande fall/värden tvingas i tysthet in i en klass, ofta med hög konfidens när det istället vore önskvärt att algoritmen identifierade dem som osäkra eller avvikande fall, utanför algoritms kapacitet. De här tysta misslyckanden att 1) identifiera avvikande fall och nya klasser, och 2) flagga för sin egen otillräckliga kompetens hos maskinlärnings-/Artificiell intelligens algoritmer begränsar deras användning och tillförlitlighet inom många områden. I projektet kommer olika typer av främst mikroskopibilder att användas. Tillgång till bilder, mikroskop och expertis fås genom samarbete med Vironova AB och Uppsala Akademiska Sjukhus.
Postdoktortjänsten är fokuserad på forskning i ovan beskrivna projekt men kan även omfatta andra institutionsgöromål och undervisning till en omfattning om 20%.
Kvalifikationskrav: För anställning som postdoktor ska du ha doktorsexamen, eller en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen, i bildanalys, datavetenskap, eller relaterade områden relevanta för forskningsuppgiften. Examen ska ha avlagts högst tre år före ansökningstidens utgång. Om det finns särskilda skäl kan examen vara äldre än tre år. Med särskilda skäl avses ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet, förtroendeuppdrag inom fackliga organisationer etc.
Du måste ha dokumenterad erfarenhet av algoritmutveckling och programmering. En stark matematisk bakgrund och expertis i digital bildbehandling/bildanalys, maskininlärning och djupinlärning är krav. Bra kommunikationsförmåga på engelska, både muntlig och skriftlig, är ett krav.
Önskvärt/meriterande i övrigt: Erfarenhet av arbete med biomedicinska bilder är meriterande. Postdoktortjänsten är mycket interdisciplinär, och förståelse för/intresse av tillämpningar inom livsvetenskaperna och mikroskopi är meriterande.
Ansökningsförfarande: Ansökan ska innehålla ett brev där den sökande beskriver motiveringen till att söka denna tjänst, relevanta kvalifikationer och forskningsintressen. Ansökan ska också innehålla en meritförteckning (CV), med kopior av examensbevis och andra relevanta intyg och betyg, samt en länk till en elektronisk version av doktorsavhandling och publikationer, samt kontaktinformation till två referenspersoner. Vi vill också veta tidigast möjliga startdatum. Notera att ansökningar bara accepteras via länken nedan.
Uppsala universitet värdesätter de kvaliteter som jämn könsfördelning och mångfald tillför verksamheten. Vi ser därför gärna sökande av alla kön och med olika födelsebakgrund, funktionalitet och livserfarenhet.
Lön: Individuell lönesättning.
Tillträde: 2020-04-01 eller enligt överenskommelse.
Anställningsform: Tidsbegränsad anställning i två år enl. centralt kollektivavtal.
Anställningens omfattning: 100 %
Upplysningar om anställningen lämnas av: Lektor Ida-Maria Sintorn, +46 (0)76 1090195, mailto:
ida.sintorn@it.uu.se.
Välkommen med din ansökan senast den 2020-03-06, UFV-PA 2020/573.
Vi undanber oss erbjudanden om rekryterings- och annonseringshjälp.
Ansökan tas emot i Uppsala universitets rekryteringssystem.
Varaktighet, arbetstid
100%. Tillträde: 2020-04-01 Visstidsanställning
Publiceringsdatum2020-02-20ErsättningIndividuell lönesättning.
Så ansöker duSista dag att ansöka är 2020-03-06
Klicka på denna länk för att göra din ansökanFöretagUppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi
Arbetsgivarens referens Arbetsgivarens referens för detta jobb är "UFV-PA 2020/573".
Omfattning Detta är ett heltidsjobb.
Arbetsgivare Uppsala Universitet (org.nr 202100-2932)
Arbetsplats Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi
Jobbnummer 5107915
Observera att sista ansökningsdag har passerat.