Postdoktor inom maskininlärning applicerad på hjärnaktivitetsdat

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

Visa alla högskolejobb 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
2021-09-23

Dina arbetsuppgifter
dBRAIN är ett interdisciplinärt initiativ vars syfte är att öka kunskapen om neurodegenerativa sjukdomar såsom Parkinsons och Alzheimer.

Vi kombinerar hjärnavbildning, maskininlärning, topologisk dataanalys samt simulering av biologiska neurala nätverk över olika biologiska skalor för att bättre förstå de kausuala sambanden mellan biomarkörer och sjukdomssymptom. Denna förståelse kommer att förbättra sjukdomsdiagnos, förutsägelser om hur sjukdomen utvecklas och kan även leda till förbättrad behandling. Mer information om dBRAIN finns på https://www.digitalfutures.kth.se/research/collaborative-projects/dbrain//

Projektet kommer att inkludera analys av neurala data. Vi analyserar f.n. data från Parkinsonpatienter (ögonrörelsedata, MEG) och extraherar särdrag som ska användas för diagnostik och prediktion/prognostik. Personen kommer att samarbeta nära med andra postdocs samt flera av projektledarna i konsortiet.

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
- Ett interdisciplinärt arbetsklimat där det finns stora möjligheter att utveckla nya kunskaper
- Möjlighet att arbeta i ett projekt som har potential att påverka både behandlingen av neurodegenerativa sjukdomar och som även kan förbättra patienternas livskvalitet
- Interaktioner med ett brett nätverk av neuroforskare, matematiker, modellerare och maskininlärningsexperter

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).

- Sökanden bör ha en doktorsexamen inom maskininlärning, computational neuroscience, datalogi, fysik, eller liknande.
- Förmåga att sammarbeta och kommunicera med medlemmarna i konsortiet är nödvändigt.

Meriterande

Kunskaper och färdigheter som är meriterande för anställningen:

- Vetenskaplig skicklighet
- Pedagogisk förmåga
- Medvetenhet om mångfalds- och likabehandlingsfrågor med särskilt fokus på jämställdhet
- Samarbetsförmåga
- Självständighet
- Erfarenhet av att modellera neurala system

För denna tjänst är det också meriterande att visa, t.ex. via publikationer, att erfarenheter finns av något av följande:

- analys av temporala multidimensionella och multiskaldata, t.ex. neural aktivitet eller proteomik
- dynamisk modellering av biofysikbaserade och morfologiskt detaljerade neuron- och synapsmodeller

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.

Ansökan ska innehålla:

- 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.
- Kort sammanfattning av tidigare arbete. (Max 2 A4-sidor i lämpligt typsnitt).
- En redogörelser för varför du är intresserad av och lämplig för denna anställning (Max 2 A4-sidor i lämpligt typsnitt).
- Kontaktinformation till två referenser vi kan kontakta
- Information om när du skulle kunna tillträda anställningen.

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 https://www.kth.se/om/work-at-kth/processing-of-personal-data-in-the-recruitment-process-1.823440

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 2021-11-01
Klicka på denna länk för att göra din ansökan

Företag
Kungliga Tekniska Högskolan

Arbetsgivarens referens
Arbetsgivarens referens för detta jobb är "J-2021-2273".

Omfattning
Detta är ett heltidsjobb.

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

Arbetsplats
Skolan för elektroteknik och datavetenskap vid KTH

Jobbnummer
5987913

Observera att sista ansökningsdag har passerat.

Postdoktor inom maskininlärning applicerad på hjärnaktivitetsdat

Prenumerera på jobb från Kungliga Tekniska Högskolan