Postdoktor inom Deep learning for protein-protein interactions

Kungliga Tekniska Högskolan / Datajobb / Stockholm
Observera att sista ansökningsdag har passerat.

Visa alla datajobb i Stockholm, Solna, Lidingö, Sundbyberg, Danderyd eller i hela Sverige
Visa alla jobb hos Kungliga Tekniska Högskolan i Stockholm, Solna, Huddinge, Sollentuna, Södertälje eller i hela Sverige

KTH är ett av Europas ledande tekniska universitet och en viktig arena för kunskapsutveckling. Som Sveriges största universitet för teknisk forskning och utbildning samlar vi studenter, forskare och fakultet från hela världen. Vår forskning och utbildning omfattar såväl naturvetenskap som alla grenar inom teknik samt arkitektur, industriell ekonomi, samhällsplanering, historia och filosofi.

Publiceringsdatum
2021-12-16

Dina arbetsuppgifter
Vi söker en postdoktor till ett gemensamt projekt mellan KTH (Azizpour grupp) och Stockholms universitet (Elofsson grupp), som kommer arbeta tillsammans med postdoktor som anställs via SU:s https://www.

su.se/english/about-the-university/work-at-su/available-jobs?rmpage=job&rmjob=16725&rmlang=UK.

Proteiners struktur är avgörande för att förstå deras funktion samt för att utveckla läkemedel. Nyligen utvecklades en djupinlärningsmetod som kan förutsäga strukturen hos de flesta proteiner. Metoden är nu fritt tillgänglig och en databas med förutspådd struktur har släppts. Proteiner agerar inte ensamma - de agerar tillsammans med andra proteiner. Därför är nästa stora utmaning att använda dessa typer av maskininlärningsmetoder för att förutsäga protein-protein-interaktioner. Inledande studier har visat att det är möjligt att förutsäga strukturer för en stor del av dimera proteiner med antingen en modifierad version av AlphaFold2 eller AlphaFold-multimer. Men det finns fortfarande många proteiner som inte kan byggas exakt, inte heller kan vi alltid skilja interagerande från icke-interagerande proteinpar och att bygga större komplex exakt är fortfarande ett olöst problem. I detta projekt söker vi två postdocs för att dra nytta av de senaste framstegen inom maskininlärning för att bygga bättre djupinlärningsmodeller för att förutsäga protein-proteininteraktioner och för att tillämpa dessa metoder på biologiskt relevanta problem.

Azizpours grupp är en del av KTH:s division Robotics, Perception and Learning. Han har lång erfarenhet av datorseende och djupinlärning. De huvudsakliga forskningsriktningarna som eftersträvas i Azizpours grupp har direkt relevans för detta projekt som inkluderar robusthet och uppskattning av osäkerhet, överföringsinlärning inklusive kunskapsdestillationstekniker, icke-standardiserade djupa nätverk, t.ex. grafnätverk och transformatorer, och tolkningsbar djupinlärning. Gruppen har lång erfarenhet av att distribuera stora experiment i GPU-kluster & består av 4 doktorander, 1 postdoktor och flera masterstudenter/praktikanter.

Elofssons grupp finns på Science for Life Laboratory. Elofsson har arbetat med förutsägelser om proteinstruktur i mer än två decennier. Han har arbetat med olika tekniker, både med hjälp av maskininlärning och andra beräkningstekniker. Hans viktigaste bidrag för detta arbete är de metoder han har utvecklat för att identifiera kvaliteten på proteinmodeller, Pcons och olika versioner av ProQ. Gruppen består för närvarande av 5 doktorander och en senior forskare.

Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program, https://wasp sweden.org/, är Sveriges största enskilda forskningsprogram i modern tid. Programmet skapar en plattform för akademisk forskning och utbildning i nära samarbete med ledande svensk teknikintensiv industri. Forskningen innefattar artificiell intelligens och autonoma system som verkar i samarbete med människor och som anpassar sig till sin omgivning med hjälp av sensorer, information och kunskap och skapar intelligenta system av system. WASPs vision är excellent forskning och kompetens inom artificiell intelligens, autonoma system och mjukvara till gagn för svensk industri.

Vi erbjuder
- En anställning på ett ledande tekniskt universitet som skapar kunskap och kompetens för en hållbar framtid
- Engagerade och ambitiösa kollegor samt en kreativ, internationell och dynamisk miljö
- Tillgång tillhttps://www.nsc.liu.se/systems/berzelius/ består av 60 NVIDIA® DGX-A100 beräkningsnoder

https://www.kth.se/om/work-at-kth/kth-your-future-workplace-1.49050

Kvalifikationer
Kvalifikationer
- Avlagd doktorsexamen eller utländsk examen som bedöms motsvara en doktorsexamen, och som har avlagts högst tre år före ansökningstidens utgång (med vissa undantag för särskilda skäl såsom perioder av sjuk- eller föräldraledighet, vänlige ange om sådant skäl föreligger i ditt CV).
- Vetenskaplig skicklighet
- Erfarenhet med maskininlärningsmetoder

Meriterande

- Goda programmeringskunskaper och kunskap om proteiner samt djupinlärning är meriterande.
- Pedagogisk förmåga
- Medvetenhet om mångfalds- och likabehandlingsfrågor med särskilt fokus på jämställdhet

Som person är du kreativ och kan arbetat självständigt. Det är viktigt att du har stor förmåga att samarbeta såväl internt inom forskargruppen, som med externa partners.

Vi kommer att lägga stor vikt vid personliga egenskaper.

Fackliga representanter
Du hittar kontaktuppgifter till fackliga representanter på https://www.kth.se/om/work-at-kth/fackrepresentanter-1.500898.

Så ansöker du
Du ansöker via KTH:s rekryteringssystem. Du som sökande har huvudansvaret för att din ansökan är komplett när den skickas in.

- CV inklusive relevant yrkeserfarenhet och kunskap.
- Kopia av examensbevis och betyg från dina tidigare universitetsstudier. Översättningar till engelska eller svenska om de ursprungliga dokumenten inte utfärdas på något av dessa språk.
- Kortfattad redogörelse för varför du vill bedriva forskning, dina akademiska intressen och hur de relaterar till dina tidigare studier och framtida mål. Max 2 sidor.

Ansökan ska vara KTH tillhanda senast sista ansökningsdagen vid midnatt, CET/CEST (Central European Time/Central European Summer Time).

Om anställningen
Anställningen gäller tillsvidare dock längst två år.

En anställning som postdoktor är en tidsbegränsad meriteringsanställning med huvudinriktning mot forskning avsedd som ett första karriärsteg efter disputation.

Övrig information
Strävan efter jämställdhet, mångfald och lika villkor är både en kvalitetsfråga och en självklar del av KTH:s värdegrund.

För information om behandling av personuppgifter i samband med rekrytering läs mer här.

Vi undanber oss direktkontakt med bemannings- och rekryteringsföretag samt försäljare av platsannonser.

Varaktighet, arbetstid
100%. Tillträde: Enligt överenskommelse Visstidsanställning

Ersättning
Månadslön

Så ansöker du
Sista dag att ansöka är 2022-01-31
Klicka på denna länk för att göra din ansökan

Företag
Kungliga Tekniska Högskolan

Arbetsgivarens referens
Arbetsgivarens referens för detta jobb är "J-2021-3068".

Omfattning
Detta är ett heltidsjobb.

Arbetsgivare
Kungliga Tekniska Högskolan (org.nr 202100-3054)

Arbetsplats
Skolan för elektroteknik och datavetenskap vid KTH

Kontakt
Sarah Kullgren, HR
sarahku@kth.se

Jobbnummer
6185775

Observera att sista ansökningsdag har passerat.

Postdoktor inom Deep learning for protein-protein interactions

Prenumerera på jobb från Kungliga Tekniska Högskolan