Doktorand i maskininlärning med inriktning mot matematiska och statistiska metoder för osäkerhetskvantifiering

Uppsala University; Uppsala kommun; Sur place; SEK 391 000 - 469 000; Plein temps

Résumé du poste

Uppsala universitet utlyser en doktorandtjänst inom DDLS med inriktning mot datadriven precisionsmedicin och diagnostik. Projekten fokuserar på kvantifiering av osäkerhet i matematiska och statistiska modeller som används på storskaliga kliniska cancerdata.

Arbetet är en del av DDLS-programmet och omfattar egen forskarutbildning med möjligheter till undervisning och administrativt arbete upp till 20%.

Qualifications

• Starka kunskaper i linjär algebra, sannolikhetsteori och analys.
• Goda färdigheter i programmering.
• Intresse för metodutveckling inom applicerad matematik och statistik.
• God kommunikationsförmåga och tillräckliga kunskaper i engelska i tal och skrift.
• Kreativitet, noggrannhet och ett strukturerat arbetssätt i problemlösning.
• Meriterande: Bayesiansk statistik, matematisk modellering och statistisk maskininlärning.

Responsabilités

• Doktoranden ska främst ägna sig åt den egna forskarutbildningen.
• Övrig tjänstgöring vid institutionen kan ingå upp till 20%.

Connaissances

LinLi algebra

Sannolikhetsteori

Analys

Programmering

Forskningsmetodik

Formation

Avancerad examen inom tillämpad matematik/statistik/teknisk fysik/fysik/maskininlärning

Description du poste

Är du intresserad av sannolikhetsteori, statistik och matematisk modellering? Vill du utveckla nya metoder för osäkerhetskvantifiering och tillämpa dessa metoder på storskaliga kliniska cancerdata? Vill du ha en arbetsgivare som satsar på ett hållbart medarbetarskap och erbjuder trygga, förmånliga arbetsvillkor? Välkommen att söka anställning som doktorand på Institutionen för informationsteknologi vid Uppsala universitet.

Institutionen för informationsteknologi har en ledande position inom såväl forskning som utbildning på alla nivåer. Vi är idag Uppsala universitets tredje största institution och har i dag drygt 350 anställda varav 120 lärare och 120 doktorander. C:a 5000 grundutbildningsstudenter läser en eller flera kurser vid institutionen varje år. Mer information om oss hittar du på institutionen för informationsteknologis webbplats.

Vid avdelningen för Systemteknik utvecklar vi både teori och konkreta verktyg för att designa system som lär sig, resonerar och agerar i den verkliga världen baserat på en sömlös kombination av data, matematiska modeller och algoritmer. Vår forskning integrerar expertis från maskininlärning, optimering, reglerteori och tillämpad matematik, och spänner över olika tillämpningsområden som medicin, energisystem, biomedicinska system, neurovetenskap och säkerhet. Vid avdelningen har vi ett brett nätverk av starka internationella samarbetspartners över hela världen, till exempel vid the University of Oxford, the University of Melbourne, och the University of California, Los Angeles. Vi strävar efter att alla doktorander ska få en gedigen internationell erfarenhet under sin doktorandtid.

Doktorandtjänsten är del av det nationella forskningsprogrammet DDLS.

Datadriven livsvetenskap (Data-driven life science, DDLS) använder data, beräkningsmetoder och artificiell intelligens för att studera biologiska system och processer på alla nivåer – från molekylära strukturer och cellulära processer till människors hälsa och globala ekosystem.SciLifeLabochWallenberg National Program for Data-Driven Life Science(DDLS) syftar till att rekrytera och utbilda nästa generation datadrivna livsvetenskapsforskare samt att skapa globalt ledande kompetens inom beräknings- och datavetenskap i Sverige. Programmet finansieras med totalt 3,3 miljarder kronor över 12 år frånKnut och Alice Wallenbergs Stiftelse(KAW).

År 2026 kommer DDLS forskarskola att utökas genom rekrytering av 25 akademiska och 7 industridoktorander. Under programmets gång kommer mer än 260 doktorander och 200 postdoktorer att vara en del av forskarskolan. DDLS-programmet har fyra strategiska forskningsområden: cell- och molekylärbiologi, evolution och biologisk mångfald, precisionsmedicin och diagnostik samt epidemiologi och infektionsbiologi. För mer information, se:https://www.scilifelab.se/data-driven/ddls-research-school/

Livsvetenskapens framtid är datadriven. Vill du vara en del av den förändringen? Då är du välkommen att delta i detta unika program!

VidUppsala universitetutlyser vi nu en doktorandtjänst inom DDLS med inriktning mot datadriven precisionsmedicin och diagnostik.

Datadriven precisionsmedicin och diagnostik omfattar dataintegration, analys, visualisering och tolkning av data för patientstratifiering, upptäckt av biomarkörer för sjukdomsrisk, diagnostik, läkemedelssvar och hälsouppföljning. Forskningen inom precisionsmedicin förväntas använda befintliga starka resurser i Sverige och internationellt, såsom molekylära data (t.ex. omikdata), bilddata, elektroniska patientjournaler, longitudinella patient- och populationsregister samt biobanker.

Projektbeskrivning

Datadrivna matematiska och statistiska modeller används i allt större utsträckning inom livsvetenskaplig forskning och hälso- och sjukvård. Att kvantifiera osäkerheten i dessa modeller är avgörande för att förstå deras tillförlitlighet och för att kunna fatta välgrundade beslut baserat på deras prediktioner. Detta projekt syftar till att utveckla nya metoder för osäkerhetskvantifiering i matematiska och statistiska modeller. Metoderna kommer att tillämpas på storskaliga kliniska cancerdata. En central tillämpning kommer att vara att kvantifiera osäkerheten i information som extraheras från medicinska rapporter och att föra denna osäkerhet vidare till probabilistiska modeller som predicerar tid till händelse.

Doktoranden ska främst ägna sig åt den egna forskarutbildningen. Övrig tjänstgöring vid institutionen, som avser undervisning och administrativt arbete, kan ingå inom ramen för anställningen (max 20%).

Kvalifikationskrav

Grundläggande behörighet till utbildning på forskarnivå har den som:

• avlagt examen på avancerad nivå inom tillämpad matematik, tillämpad statistik, teknisk fysik, fysik, maskininlärning, eller inom ett liknande område, eller
• fullgjort minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå inklusive ett självständigt arbete om minst 15 högskolepoäng, eller
• på något annat sätt inom eller utom landet förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper.

Högskolan får för en enskild sökande medge undantag från kravet på grundläggande behörighet, om det finns särskilda skäl. (7 kap. 39 § HF). För särskild behörighet, se studieplanen för ämnet.

Vi söker kandidater med:

• starka kunskaper i linjär algebra, sannolikhetsteori och analys
• goda färdigheter i programmering
• intresse för metodutveckling inom applicerad matematik och statistik
• god kommunikationsförmåga och tillräckliga kunskaper i engelska i tal och skrift
• kreativitet, noggrannhet och ett strukturerat arbetssätt i problemlösning

Önskvärt/meriterande i övrigt

Erfarenhet inom ett eller flera av följande områden är meriterande:

• statistisk maskininlärning.

Bestämmelser för doktorander återfinns i Högskoleförordningen 5 kap §§ 1-7 samt i universitetets regler och riktlinjer.

Ansökan

Ansökan ska innehålla:

• ett personligt brev (högst 1 sida) där förklarar hur du uppfyller kvalifikationskraven, motiverar varför du söker denna tjänst, och ditt beräknade tidigaste startdatum;
• en meritförteckning (CV);
• examensbevis och registerutdrag med betyg (översatt till engelska eller svenska);
• examensrapport (eller utkast till sådan, och/eller annan egenproducerad teknisk eller vetenskaplig text), publikationer och andra relevanta dokument;
• referenser med kontaktinformation (namn, e‑post och telefonnummer) och upp till två rekommendationsbrev.

Om anställningen

Anställningen är tidsbegränsad, enligt HF 5 kap § 7. Omfattningen är heltid. Tillträde 15 november 2026 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala.

Upplysningar om anställningen lämnas av: Biträdande universitetslektor Sara Hamis, e-mail: [e-mail].

Välkommen med din ansökan senast den 16 oktober 2026, UFV-PA 2026/2836.

Uppsala universitet är ett brett forskningsuniversitet med stark internationell ställning. Det yttersta målet är att bedriva utbildning och forskning av högsta kvalitet och relevans för att göra skillnad i samhället. Vår viktigaste tillgång är alla 7 500 anställda och 53 000 studenter som med nyfikenhet och engagemang gör Uppsala universitet till en av landets mest spännande arbetsplatser.

Läs mer om våra förmåner och hur det är att jobba inom Uppsala universitet

Anställningen kan komma att säkerhetsprövas. Vid säkerhetsprövning är en förutsättning för anställning att sökande blir godkänd.

Vi undanber oss erbjudanden om rekryterings- och annonseringshjälp.

Ansökan tas emot i Uppsala universitets rekryteringssystem.

Är du intresserad av sannolikhetsteori, statistik och matematisk modellering? Vill du utveckla nya metoder för osäkerhetskvantifiering och tillämpa dessa metoder på storskaliga kliniska cancerdata? Vill du ha en arbetsgivare som satsar på ett hållbart medarbetarskap och erbjuder trygga, förmånliga arbetsvillkor? Välkommen att söka anställning som doktorand på Institutionen för informationsteknologi vid Uppsala universitet.

Institutionen för informationsteknologi har en ledande position inom såväl forskning som utbildning på alla nivåer. Vi är idag Uppsala universitets tredje största institution och har i dag drygt 350 anställda varav 120 lärare och 120 doktorander. C:a 5000 grundutbildningsstudenter läser en eller flera kurser vid institutionen varje år. Mer information om oss hittar du på institutionen för informationsteknologis webbplats.

Vid avdelningen för Systemteknik utvecklar vi både teori och konkreta verktyg för att designa system som lär sig, resonerar och agerar i den verkliga världen baserat på en sömlös kombination av data, matematiska modeller och algoritmer. Vår forskning integrerar expertis från maskininlärning, optimering, reglerteori och tillämpad matematik, och spänner över olika tillämpningsområden som medicin, energisystem, biomedicinska system, neurovetenskap och säkerhet. Vid avdelningen har vi ett brett nätverk av starka internationella samarbetspartners över hela världen, till exempel vid the University of Oxford, the University of Melbourne, och the University of California, Los Angeles. Vi strävar efter att alla doktorander ska få en gedigen internationell erfarenhet under sin doktorandtid.

Om forskningsprogrammet DDLS

Doktorandtjänsten är del av det nationella forskningsprogrammet DDLS.

Datadriven livsvetenskap (Data-driven life science, DDLS) använder data, beräkningsmetoder och artificiell intelligens för att studera biologiska system och processer på alla nivåer – från molekylära strukturer och cellulära processer till människors hälsa och globala ekosystem.SciLifeLabochWallenberg National Program for Data-Driven Life Science(DDLS) syftar till att rekrytera och utbilda nästa generas datadrivna livsvetenskapsforskare samt att skapa globalt ledande kompetens inom beräknings- och datavetenskap i Sverige. Programmet finansieras med totalt 3,3 miljarder kronor över 12 år frånKnut och Alice Wallenbergs Stiftelse(KAW).

År 2026 kommer DDLS forskarskola att utökas genom rekrytering av 25 akademiska och 7 industridoktorander. Under programmets gång kommer mer än 260 doktorander och 200 postdoktorer att vara en del av forskarskolan. DDLS-programmet har fyra strategiska forskningsområden: cell- och molekylärbiologi, evolution och biologisk mångfald, precisionsmedicin och diagnostik samt epidemiologi och infektionsbiologi. För mer information, se:https://www.scilifelab.se/data-driven/ddls-research-school/

Livsvetenskapens framtid är datadriven. Vill du vara en del av den förändringen? Då är du välkommen att delta i detta unika program!

VidUppsala universitetutlyser vi nu en doktorandtjänst inom DDLS med inriktning mot datadriven precisionsmedicin och diagnostik.

Datadriven precisionsmedicin och diagnostik omfattar dataintegration, analys, visualisering och tolkning av data för patientstratifiering, upptäckt av biomarkörer för sjukdomsrisk, diagnostik, läkemedelssvar och hälsouppföljning. Forskningen inom precisionsmedicin förväntas använda befintliga starka resurser i Sverige och internationellt, såsom molekylära data (t.ex. omikdata), bilddata, elektroniska patientjournaler, longitudinella patient- och populationsregister samt biobanker.

Projektbeskrivning

Datadrivna matematiska och statistiska modeller används i allt större utsträckning inom livsvetenskaplig forskning och hälso- och sjukvård. Att kvantifiera osäkerheten i dessa modeller är avgörande för att förstå deras tillförlitlighet och för att kunna fatta välgrundade beslut baserat på deras prediktioner. Detta projekt syftar till att utveckla nya metoder för osäkerhetskvantifiering i matematiska och statistiska modeller. Metoderna kommer att tillämpas på storskaliga kliniska cancerdata. En central tillämpning kommer att vara att kvantifiera osäkerheten i information som extraheras från medicinska rapporter och att föra denna osäkerhet vidare till probabilistiska modeller som predicerar tid till händelse.

Arbetsuppgifter

Doktoranden ska främst ägna sig åt den egna forskarutbildningen. Övrig tjänstgöring vid institutionen, som avser undervisning och administrativt arbete, kan ingå inom ramen för anställningen (max 20%).

Kvalifikationskrav

Grundläggande behörighet till utbildning på forskarnivå har den som:

• avlagt examen på avancerad nivå inom tillämpad matematik, tillämpad statistik, teknisk fysik, fysik, maskininlärning, eller inom ett liknande område, eller
• fullgjort minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå inklusive ett självständigt arbete om minst 15 högskolepoäng, eller
• på något annat sätt inom eller utom landet förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper.

Högskolan får för en enskild sökande medge undantag från kravet på grundläggande behörighet, om det finns särskilda skäl. (7 kap. 39 § HF). För särskild behörighet, se studieplanen för ämnet.

Vi söker kandidater med:

• starka kunskaper i linjär algebra, sannolikhetsteori och analys
• goda färdigheter i programmering
• intresse för metodutveckling inom applicerad matematik och statistik
• god kommunikationsförmåga och tillräckliga kunskaper i engelska i tal och skrift
• kreativitet, noggrannhet och ett strukturerat arbetssätt i problemlösning

Önskvärt/meriterande i övrigt

Erfarenhet inom ett eller flera av följande områden är meriterande:

• Bayesiansk statistik,
• matematisk modellering,
• statistisk maskininlärning.

Bestämmelser för doktorander återfinns i Högskoleförordningen 5 kap §§ 1-7 samt i universitetets regler och riktlinjer.

Ansökan

Ansökan ska innehålla:

• ett personligt brev (högst 1 sida) där förklarar hur du uppfyller kvalifikationskraven, motiverar varför du söker denna tjänst, och ditt beräknade tidigaste startdatum;
• en meritförteckning (CV);
• examensbevis och registerutdrag med betyg (översatt till engelska eller svenska);
• examensrapport (eller utkast till sådan, och/eller annan egenproducerad teknisk eller vetenskaplig text), publikationer och andra relevanta dokument;
• referenser med kontaktinformation (namn, e‑post och telefonnummer) och upp till två rekommendationsbrev.

Om anställningen

Anställningen är tidsbegränsad, enligt HF 5 kap § 7. Omfattningen är heltid. Tillträde 15 november 2026 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala.

Upplysningar om anställningen lämnas av: Biträdande universitetslektor Sara Hamis, e-mail: [e-mail].

Välkommen med din ansökan senast den 16 oktober 2026, UFV-PA 2026/2836.

Uppsala universitet är ett brett forskningsuniversitet med stark internationell ställning. Det yttersta målet är att bedriva utbildning och forskning av högsta kvalitet och relevans för att göra skillnad i samhället. Vår viktigaste tillgång är alla 7 500 anställda och 53 000 studenter som med nyfikenhet och engagemang gör Uppsala universitet till en av landets mest spännande arbetsplatser.

Läs mer om våra förmåner och hur det är att jobba inom Uppsala universitet

Anställningen kan komma att säkerhetsprövas. Vid säkerhetsprövning är en förutsättning för anställning att sökande blir godkänd.

Vi undanber oss erbjudanden om rekryterings- och annonseringshjälp.

Ansökan tas emot i Uppsala universitets rekryteringssystem.

Fackliga företrädare: Saco-S - [e-mail], Seko - [e-mail], ST (OFR/S) - [e-mail]