Skolan för elektroteknik och datavetenskap vid KTH

Arbetsuppgifter

Vi söker en specialist inom maskininlärning med betoning på beräkningsbiologi. I denna roll kommer du att vara en del av ett tvärvetenskapligt team som studerar mänsklig utveckling och sjukdomsprocesser genom att förstå olika celltyper och deras funktioner. Du kommer att arbeta i Lagergren-gruppen, CST KTH, med utvecklingen av Variational Auto-Encoders (VAEs) för att effektivt konstruera cellers släktträd. Arbetet kommer ske i samarbete med Frisén-gruppen, KI, som kommer att använda den innovativa LUSTRE-tekniken för att generera data. Du kommer att utföra uppgifter som: (1) Utveckla, optimera och tillämpa maskininlärningsmetodik för att dechiffrera komplex biologisk data genererat med tekniker som LUSTRE och Smart-seq3. (2) Samarbeta med teamet för att utveckla och finjustera Variational Auto-Encoders (VAEs). (3) Hjälpa till att utveckla avståndsbaserade och bayesianska metoder för rekonstruktion av släktträd baserat på VAE-beräknade avstånd eller latenta variabler. (4) Analysera dataset från mänskliga blod- och hjärnceller och cancer.

Vi erbjuder

  • Du kommer att arbeta i en grupp med stor erfarenhet och internationella kontakter.
  • Du kommer att arbeta på Scilifelab, en internationellt känt nav för biomedicinsk forskning.
  • En position vid ett ledande tekniskt universitet som genererar kunskap och färdigheter för en hållbar framtid.
  •  Engagerade och ambitiösa kollegor tillsammans med en kreativ, internationell och dynamisk arbetsmiljö.
  • Hjälp att flytta och bli bosatt i Sverige och vid KTH Läs mer om hur det är att arbeta på KTH.

Läs mer om hur det är att arbeta på KTH.

Kvalifikationer

Krav

  • Avlagd doktorsexamen eller utländsk examen som bedöms motsvara en doktorsexamen. Detta behörighetskrav ska vara uppfyllt senast vid tidpunkten då anställningsbeslutet fattas.
  • Doktorsexamen i datavetenskap, beräkningsbiologi, bioinformatik eller ett relaterat område. Detta behörighetskrav måste uppfyllas senast vid tidpunkten för anställningsbeslutet.
  • Stark expertis inom maskininlärning, specifikt djupinlärningsmetoder som Variational Auto-Encoders (VAEs).
  • Gedigen bakgrund inom beräkningsbiologi och genomik, inklusive kunskap om cellinje, spatial transkriptomik och tekniker för genuttrycksmätning.
  • Skicklighet i Python och andra programmeringsspråk som är vanliga inom maskininlärning och bioinformatik, såsom R.
  • Vetenskaplig skicklighet
  • Pedagogisk förmåga
  • Medvetenhet om mångfalds- och likabehandlingsfrågor med särskilt fokus på jämställdhet
  • Samarbetsförmåga
  • Självständighet

Meriterande

  • Vid sista ansökningsdag högst tre år sedan doktorsexamen eller en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen avlades.
  • Bekantskap med maskininlärningsbibliotek och -verktyg (TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn, etc.).
  • Erfarenhet av fylogenetiska metoder, Bayesianska metoder och avståndsbaserad rekonstruktion av fylogenetiska träd är starkt plus.
  • Påvisbar förmåga att arbeta med stora biologiska dataset.
  • Starka kommunikationsfärdigheter för att effektivt samarbeta i ett starkt tvärvetenskapligt team.
  • Påvisbar meritlista av vetenskapliga publikationer inom beräkningsbiologi och maskininlärning är ett plus.
  • Förmågan att tänka kreativt och tillämpa innovativa tillvägagångssätt för att lösa komplexa biologiska frågor. Vi kommer att lägga stor vikt vid personliga egenskaper.

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 lång.
  • Minst två referenser 

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 Tidsbegränsad anställning
Anställningens omfattning Heltid
Tillträde Enligt överenskommelse
Löneform Månadslön
Antal lediga befattningar 1
Sysselsättningsgrad 100 %
Ort Stockholm
Län Stockholms län
Land Sverige
Referensnummer J-2023-1762
Kontakt
  • Jens Lagergren, Professor, jensl@kth.se
Publicerat 2023-06-21
Sista ansökningsdag 2023-09-04

Tillbaka till lediga jobb