Research Assistant in Hierarchical Modelling of PET Blood Data

Karolinska Institutet; Stockholms kommun; On-site; SEK 357,000 - 580,000; Full time

Benefits offered by this job

Flexibelt arbete

Friskvårdsanläggningar

Job summary

Karolinska Institutet i Solna söker en forskningsassistent inom PET-neuroimaging som arbetar i skärningspunkten mellan statistisk metodutveckling och translationell neurovetenskap. Anställningen är tidsbegränsad till tre månader och du bidrar till utvecklingen av nya metoder för molekylär avbildning.

Du förväntas ha en masterexamen i statistik eller närliggande disciplin, dokumenterad kompetens i R och erfarenhet av hierarkiska icke-linjära modeller samt hantering av heteroskedasticitet.

Qualifications

• Masterexamen i statistik eller närliggande kvantitativ disciplin.
• Dokumenterad kompetens i R.
• Erfarenhet av att anpassa hierarkiska icke-linjära parametriska modeller till farmakokinetiska eller fysiologiska tidsseriedata.
• Erfarenhet av att hantera heteroskedasticitet med IRLS eller location-scale families.
• Erfarenhet av icke-parametriska hierarkiska modeller som HGAM.
• Viss kunskap om blodprovstagning.
• God förmåga i engelska, skriftlig och muntlig.

Responsibilities

• Förfining och utvärdering av icke-linjära mixed effects-modeller av arteriella blodprovsdata i flera dataset med olika radioligander.
• Modellering av heteroskedastiska variansstrukturer med hierarkiska generaliserade additiva modeller.
• Utvärdering av modellernas robusthet vid saknade data och bedömning av påverkan på kinetisk kvantifiering.
• Författande av manuskript för internationell tidskrift och dokumentation av analyskoden i R.

Skills

Analytisk noggrannhet

Programmeringsskicklighet

Engelska (skriftlig och muntlig)

Education

Masterexamen i statistik eller närliggande kvantitativ disciplin

Tools

R

Job description

Forskningsassistent inom hierarkisk modellering av blodprovsdata för PET

Vill du bidra till medicinsk forskning av toppkvalitet?

Vi söker en skicklig forskningsassistent till vårt team inom PET-neuroimaging vid Karolinska Institutet i Solna. Här får du möjlighet att arbeta i skärningspunkten mellan avancerad statistisk metodutveckling och translationell neurovetenskap och bidra till utvecklingen av nya metoder för molekylär avbildning. Vi erbjuder dig ett spännande arbete i en av Europas ledande medicinska forskningsmiljöer. Anställningen är tidsbegränsad till tre månader.

Du kommer att arbeta med modellering av arteriella inputfunktioner utifrån arteriella blodprovsdata för att förbättra kvantifieringen av molekylär avbildning in vivo. I rollen bidrar du till att föra en ny metod fram till publicering i en internationell vetenskaplig tidskrift.

Arbetet omfattar vidareutveckling, utvärdering och vetenskaplig rapportering av ett hierarkiskt icke-linjärt modelleringsramverk för skattning av arteriella inputfunktioner inom PET, tillsammans med en flexibel modell av residualvariansen genom iterativ omviktning. Specifika arbetsuppgifter inkluderar:

• Förfining och utvärdering av icke-linjära mixed effects-modeller av arteriella blodprovsdata i flera dataset med olika radioligander
• Modellering av heteroskedastiska variansstrukturer med hierarkiska generaliserade additiva modeller
• Utvärdering av modellernas robusthet vid saknade data, samt bedömning av påverkan på efterföljande kinetisk kvantifiering
• Författande av ett manuskript för inlämning till en internationell, referentgranskad vetenskaplig tidskrift, samt dokumentation av analyskoden i R

Vem är du?

Vi söker en kandidat som är analytiskt noggrann och bekväm med att arbeta med komplexa modeller som kräver både statistiskt omdöme och programmeringsskicklighet. Eftersom anställningen är kort söker vi dig som har relevant erfarenhet och därför snabbt kan sätta dig in i arbetet och bidra självständigt till att färdigställa ett vetenskapligt manuskript. Du behöver också kunna kommunicera tekniska resultat på ett tydligt sätt till en tvärvetenskaplig publik.

• Masterexamen i statistik, bioingenjörsvetenskap, medicinsk teknik eller närliggande kvantitativ disciplin
• Dokumenterad kompetens i R
• Dokumenterad erfarenhet av att anpassa hierarkiska icke-linjära parametriska modeller till farmakokinetiska eller andra fysiologiska tidsseriedata
• Dokumenterad erfarenhet av att hantera heteroskedasticitet med iterativt omviktad minsta kvadratmetod (IRLS) eller läges- och skalfamiljer (location-scale families)
• Dokumenterad erfarenhet av icke-parametriska hierarkiska modeller, såsom hierarkiska generaliserade additiva modeller (HGAM)
• Viss kunskap om och erfarenhet av procedurer för blodprovstagning
• God förmåga i både skriftlig och muntlig engelska

Meriterande

• Erfarenhet av PET-kvantifiering, särskilt modellering av blodprovsdata
• Tidigare erfarenhet av farmakokinetiska eller epidemiologiska kompartmentmodeller
• Erfarenhet av att presentera metodologiskt arbete vid en internationell konferens
• Kunskaper i neurovetenskap och neuroimaging, till exempel från kurser på avancerad nivå

En kreativ, internationell och inspirerande miljö fylld av kompetens och nyfikenhet. Karolinska Institutet är ett av världens ledande medicinska universitet. Vår vision är att driva utvecklingen av kunskap om livet och verka för en bättre hälsa för alla. Här bedriver vi framgångsrik medicinsk forskning och har det största utbudet av medicinska utbildningar i Sverige. Som universitet är Karolinska Institutet en statlig myndighet. Det gör att du får goda förmåner genom vårt kollektivavtal.Medarbetare på KI erbjuds också möjlighet till ett flexibelt arbetssätt. Det innebär att om den verksamhet du jobbar i tillåter, så kan du arbeta en del av din arbetstid på distans. Du får även träna fritt i våra moderna friskvårdsanläggningar där utbildad personal finns på plats.

KI tillämpar individuell och differentierad lönesättning enligt våra kollektivavtal RALS och RALS-T.

Anställningsform Särskild visstidsanställning

Anställningens omfattning

Tillträde

Tillträde Enligt överenskommelse

Löneform Månadslön

Antal lediga befattningar

Sysselsättningsgrad

Referensnummer

• Granville Matheson, Biträdande lektor, [e-mail]