Postdoktor inom Generativ AI för biovetenskaplig dataanalys
Kungliga Tekniska högskolan, Skolan för elektroteknik och datavetenskap / Datajobb / Stockholm
2025-05-12
Visa alla datajobb i Stockholm,
Solna,
Lidingö,
Sundbyberg,
Danderyd eller i
hela Sverige Visa alla jobb hos Kungliga Tekniska högskolan, Skolan för elektroteknik och datavetenskap i Stockholm Publiceringsdatum2025-05-12Dina arbetsuppgifterVi har sett spektakulära framgångar inklusive Nobelpriset i att utveckla artificiell intelligens (AI) metoder för att uppskatta komplexa biologiska strukturer som proteinstrukturer.
Detta uppnås genom att utnyttja kraften från djupa neurala nätverk (DNN) och generativ AI (GenAI). AI-metoderna använder vanligtvis övervakad inlärning som kräver en stor mängd märkt data. Till exempel använde AlphaFold proteinsekvens-och-struktur som märkt data som lagras i Protein Data Bank. Dessutom är proteinsekvensen en (relativt) ren data utan mycket brus.
Det finns rikligt med omärkta och brusiga data i forskningsområden som modern biologi och medicinsk vetenskap. Att uppskatta biologiska strukturer och nätverk från omärkta och brusiga data med hjälp av oövervakad och halvövervakad inlärning vidgar naturligtvis omfattningen av framtida AI-baserad forskning inom biologi. Detta har direkt verkningsbara effekter inom medicinsk vetenskap. Den stora tekniska utmaningen är utvecklingen av robusta AI-metoder som kan använda information gömd i omärkt och brusig data. En lovande väg att ta itu med utmaningen är att inkludera a-priori biologisk kunskap i att utveckla modeller för signaler och system, och samla in data och sedan reglera inlärningen av AI-metoder.
Detta postdoc-projekt kommer att utveckla biologiinformerade robusta AI och generativa AI-metoder som kan använda rikligt med omärkta och brusiga data. Vi kommer att fokusera på inferens av genreglerande nätverk (GRN) från deras brusiga genuttrycksnivådata - ett utmanande inverterat problem inom biologi. Projektet är utmanande och en del av Digital Futures Flagship-projekt "Biology-informed Robust AI Methods for Inferring Complex Gene Regulatory Networks". Postdoc-forskaren kommer att arbeta självständigt och i samarbete med Prof. Erik Sonnhammers grupp vid SciLife Lab and Assist. Prof. Martina Scolamieros grupp vid KTHs Matematikavdelning.
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
- Möjlighet att samhandleda masterstudenter och doktorander
- Möjlighet att undervisa och utveckla kurser
https://www.kth.se/om/work-at-kth/kth-your-future-workplace-1.49050 samt våra
https://www.kth.se/om/work-at-kth/en-arbetsplats-med-manga-formaner-1.467932KvalifikationerKvalifikationer - Avlagd doktorsexamen eller utländsk examen som bedöms motsvara en doktorsexamen. Detta behörighetskrav ska vara uppfyllt senast vid tidpunkten då anställningsbeslutet fattas.
- En doktorsexamen i elektroteknik, datavetenskap, matematik eller ett relaterat område.
Meriterande
- Vid sista ansökningsdag högst tre år sedan doktorsexamen eller en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen avlades.
- Teoretiska förkunskaper inom linjär algebra, sannolikhetsteori, djupinlärning, maskininlärning, generativ AI som generativa motstridiga nätverk (GAN), normaliserande flöden, diffusionsmodeller etc. och deras praktiska implementeringar.
- Kunskaper i matematiska ämnen som grafer och topologier kommer att vara till hjälp.
- Intresse att lära sig biovetenskaplig dataanalys och deras användning inom medicinsk vetenskap.
- Kunskaper i relevanta kodningsmjukvaror som Python / Matlab, och intresse för att utföra praktiska kodningsexperiment.
Dessutom ser vi helst att personen är kompetent med följande kvalifikationer:
- Vetenskaplig skicklighet
- Pedagogisk förmåga
- Medvetenhet om mångfalds- och likabehandlingsfrågor med särskilt fokus på jämställdhet
- Samarbetsförmåga
Vi kommer att lägga stor vikt vid personliga egenskaper.
Fackliga representanter
Kontaktuppgifter till
https://www.kth.se/om/work-at-kth/fackrepresentanter-1.500898Så ansöker duDu ansöker via KTH:s rekryteringssystem. Du som sökande har huvudansvaret för att din ansökan är komplett när den skickas in.
Ansökan ska innehålla:
- CV inklusive relevant yrkeserfarenhet och kunskap.
- Publikationslista
- 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 lång.
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 tre år
En
https://www.arbetsgivarverket.se/globalassets/arbetsgivarverket/avtal-och-skrifter/avtal/avtal-om-tidsbegransad-anstallning-som-postdoktor/avtal-om-tidsbegransad-anstallning-som-postdoktor-2021-11-19.pdf är en tidsbegränsad meriteringsanställning med huvudinriktning mot forskning avsedd som ett första karriärsteg efter disputation.
Övrig informationSträvan efter jämställdhet, mångfald och lika villkor är både en kvalitetsfråga och en självklar del av KTH:s värdegrund.
För
https://www.kth.se/om/work-at-kth/fackrepresentanter-1.500898 i samband med rekrytering.
Det kan förekomma att en anställning hos KTH är placerad i säkerhetsklass. Om så är fallet för just denna anställning görs en säkerhetsprövning av sökande i enlighet med säkerhetsskyddslagen (2018:585) efter samtycke. I dessa fall är en förutsättning för anställning att sökande blir godkänd efter säkerhetsprövning.
Vi undanber oss direktkontakt med bemannings- och rekryteringsföretag samt försäljare av platsannonser.
Om KTH
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.
https://www.kth.se/om/om-kth-1.885102 Ersättning Månadslön
Så ansöker du Sista dag att ansöka är 2025-06-22
Klicka på denna länk för att göra din ansökan Arbetsgivarens referens Arbetsgivarens referens för detta jobb är "PA-2025-1330".
Omfattning Detta är ett heltidsjobb.
Arbetsgivare Kungliga Tekniska Högskolan (org.nr 202100-3054)
Arbetsplats Kungliga Tekniska högskolan, Skolan för elektroteknik och datavetenskap
Kontakt Martina Scolamiero
scola@kth.se Jobbnummer 9333722