Doktorand i multimodal maskininlärning för precisionsmedicin

Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi; Uppsala kommun; On-site; SEK 400 000 - 600 000; Full time

Job summary

En ledande utbildningsinstitution i Uppsala söker en doktorand inom multimodal maskininlärning för precisionsmedicin. Tjänsten involverar forskning för att utveckla nya metoder och kräver en examen inom tekniska fält samt erfarenhet av programmering, helst i Python. Det är en heltidstjänst med start 12 januari 2026. Kandidaten bör ha goda kommunikationsfärdigheter och ett intresse för interdisciplinärt samarbete.

Qualifications

• Behörighet till utbildning på forskarnivå enligt Högskoleförordningen.
• Utmärkt studieresultat från tidigare utbildningar.
• Önskvärt med erfarenhet inom beräkningsvetenskap och djupinlärning.

Responsibilities

• Doktoranden kommer främst att ägna sig åt forskarutbildningen.
• Möjlighet till undervisning och administrativt arbete upp till 20%.

Skills

Matematisk grund

Intresse för maskininlärning

God kommunikationsförmåga

Kreativitet

Programmering i Python

Education

Examen på avancerad nivå inom teknisk fysik, datavetenskap eller angränsande fält

Minst 240 högskolepoäng, inklusive 60 på avancerad nivå

Tools

Python

Job description

Doktorand i multimodal maskininlärning för precisionsmedicin

Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi

Korta fakta om jobbet

Varaktighet: 6 månader eller längre

Anställningsform: Tillsvidare- eller tidsbegränsad anställning

Projektbeskrivning

Detta doktorandprojekt är en del av det tvärvetenskapliga WASP-DDLS NEST-projektet AID4BC, vars övergripande mål är att utveckla datadrivna multimodala metoder för att möjliggöra verklig precisionsdiagnostik genom hela bröstcancerförloppet. AID4BC:s partnerkonstellation, belägen på fyra ledande platser i Sverige, är sannolikt den enda globala konstellationen som har tillgång till stora (>10 000 patienter) matchade multimodala data inom radiologi, patologi och molekylär profilering samt kliniska data. Denna tjänst fokuserar på att utveckla metodik för multimodal maskininlärning, närmare bestämt för att kombinera storskalig bilddata med molekylär profilering och klinisk data i textform. Detta innefattar forskning på djupinlärningsbaserad bildanalys och metoder för dataassimilering som uppdaterar en modell över tid baserad på partiella observationerna från olika tidpunkter. Detaljerna i projektet kommer att bestämmas i en dialog mellan studenten och handledaren. Kandidaten förväntas samarbeta i stor utsträckning med kliniska experter på de andra platserna inom AID4BC-projektet, med det yttersta målet att förstå de underliggande mekanismerna bakom bröstcancer och översätta dessa insikter till precisionsdiagnostik och behandling som förbättrar patienternas hälsoutfall.

Arbetsuppgifter

Doktoranden kommer främst att 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

• Behörighet till utbildning på forskarnivå regleras i Högskoleförordningen. Grundläggande behörighet har den som: avlagt examen på avancerad nivå inom teknisk fysik, elektroteknik, datavetenskap, maskininlärning, datorseende, tillämpad matematik, eller angränsande fält, 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: en solid matematisk Grund och ett intresse för att utveckla nya maskininlärningsmetoder; ett intresse för interdisciplinärt samarbete och till att överföra nya metoder till kliniska tillämpningar; god kommunikationsförmåga med tillräckliga kunskaper i muntlig och skriftlig engelska; utmärkta studieresultat; god erfarenhet av programmering (gärna i Python); personliga egenskaper, såsom en hög nivå av kreativitet, noggrannhet och/eller ett strukturerat tillvägagångssätt för problemlösning är avgörande.
• Önskvärt/meriterande i övrigt: kurser eller andra erfarenheter i beräkningsvetenskap, optimering, statistisk maskininlärning, reglerteknik, datorseende, djupinlärning, och mjukvaruutveckling.

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

Ansökan

Ansökan ska innehålla en:

• personligt brev på engelska (max 2 sidor) där du kort motiverar varför du söker denna tjänst och anger tidigast möjligt startdatum. Det personliga brevet ska innehålla rubriken "Suitability for this position" som innehåller en självutvärdering om varför du skulle vara rätt kandidat för denna tjänst;
• 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;
• kontaktinformation till två referenser (namn, e-post och telefonnummer) och upp till två rekommendationsbrev.

Observera att detta är en förkortad version av annonsen. För att se den fullständiga annonsen vänligen klicka på ”Ansök här” eller se Uppsala universitets hemsida: https://uu.se/jobb/

Om anställningen

Anställningen är tidsbegränsad, enligt HF 5 kap § 7. Omfattningen är heltid. Tillträde 12 januari 2026 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala

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.