Skolan för elektroteknik och datavetenskap vid 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.

Arbetsuppgifter

Proteiners struktur är avgörande för att förstå deras funktion samt för att utveckla läkemedel. Nyligen utvecklades en djupinlärningsmetod som kan förutsäga strukturen hos de flesta proteiner. Metodetn är numera fritt tillgänglig och en databas med förutspådd struktur har släppte. Proteiner agerar dock inte ensamma. Därför är nästa stora utmaning att använda dessa typer av maskininlärningsmetoder för att förutsäga protein-protein-interaktioner. Det finns fortfarande många proteiner som inte kan byggas exakt, inte heller kan vi alltid skilja interagerande från icke-interagerande proteinpar. I det här projektet rekryterar vi två postdocs för att dra nytta av de senaste framstegen inom maskininlärning för att bygga bättre djupinlärningsmodeller för att förutsäga protein-proteininteraktioner och för att tillämpa dessa metoder på biologiskt relevanta problem.

Azizpours grupp är en del av KTH:s division Robotics, Perception and Learning. Han har lång erfarenhet av datorseende och djupinlärning. De huvudsakliga forskningsriktningarna som eftersträvas i Azizpours grupp har direkt relevans för detta projekt som inkluderar robusthet och uppskattning av osäkerhet, överföringsinlärning inklusive kunskapsdestillationstekniker, icke-standardiserade djupa nätverk, t.ex. grafnätverk och transformatorer, och tolkningsbar djupinlärning. Vidare har gruppen lång erfarenhet av att distribuera stora experiment i GPU-kluster. Gruppen består av 4 doktorander, 1 postdoc och flera masterstudenter/praktikanter.

Projektet sker i nära samarbete med Arne Elofssons grupp på SciLifeLab.

Denna position är en del av ett samarbete mellan de två största forskningsprogrammen i Sverige, Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program, (WASP) samt SciLifeLabs och Wallenbergs nationella program för datadriven livsvetenskap (Data-Driven Life Science, DDLS). Målet är att lösa banbrytande tvärdisciplinära forskningsfrågor.

Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program, WASP, är Sveriges  största enskilda forskningsprogram i modern tid. Programmet skapar en plattform för akademisk  forskning och utbildning i nära samarbete med ledande svensk teknikintensiv industri. Forskningen  innefattar artificiell intelligens och autonoma system som verkar i samarbete med människor och  som anpassar sig till sin omgivning med hjälp av sensorer, information och kunskap och skapar  intelligenta system av system. WASPs vision är excellent forskning och kompetens inom artificiell  intelligens, autonoma system och mjukvara till gagn för svensk industri. Läs mer: https://wasp-sweden.org/

SciLifeLabs och Wallenbergs nationella program för datadriven livsvetenskap (Data-Driven Life Science, DDLS) är ett 12-årigt initiativ fokuserat på datadriven forskning inom områden som är nödvändiga för att förbättra människors liv, upptäcka och behandla sjukdomar, skydda biodiversitet och skapa hållbarhet. Programmet kommer att utbilda och stötta nästa generation av forskare inom livsvetenskap och skapa en stark datavetenskaplig bas. Programmet avser stärka nationella samarbeten mellan universitet, koppla samman forskare inom livs- och datavetenskap samt att skapa samarbeten med industri, sjukvården och andra nationella och internationella aktörer. Läs mer: https://www.scilifelab.se/data-driven

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
  • Tillgång till GPU cluster sin består av 60 NVIDIA® DGX-A100 beräkningsnoder

Läs mer om hur det är att arbeta på KTH.

Kvalifikationer

Krav

  • 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).
  • Vetenskaplig skicklighet
  • Erfarenhet med maskininlärningsmetoder

Meriterande

  • Goda programmeringskunskaper och kunskap om proteiner samt djupinlärning är meriterande.
  • Pedagogisk förmåga
  • Medvetenhet om mångfalds- och likabehandlingsfrågor med särskilt fokus på jämställdhet

Som person är du kreativ och kan arbetat självständigt.Det är viktigt att du har stor förmåga att samarbeta såväl internt inom forskargruppen, som med externa partners.

Vi kommer att lägga stor vikt vid personliga egenskaper.

Fackliga representanter

Du hittar kontaktuppgifter till fackliga representanter på KTH:s webbsida.

Ansökan

Du ansöker via KTH:s rekryteringssystem. Du som sökande har huvudansvaret för att din ansökan är komplett när den skickas in.

  • 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.
  • 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.

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.

Övrigt

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 läs mer här.

Vi undanber oss direktkontakt med bemannings- och rekryteringsföretag samt försäljare av platsannonser.

 

Anställningsform Visstidsanställning längre än 6 månader
Anställningens omfattning Heltid
Tillträde Enligt överenskommelse
Löneform Månadslön
Antal lediga befattningar 1
Sysselsättningsgrad 100%
Ort Stockholm
Län Stockholms län
Land Sverige
Referensnummer J-2021-3068
Kontakt
  • Hossein Azizpour, lektor, azizpour@kth.se
  • Sarah Kullgren, HR, sarahku@kth.se
Publicerat 2021-12-16
Sista ansökningsdag 2022-01-31
Logga in och sök jobbet

Tillbaka till lediga jobb