Doktorand i Artificiell Intelligens i Medicin - Under tillsättning eller tillsatt, ej sökbar

Forskningsprojekt och forskargrupp

En stor mängd biomedicinsk "big data" finns i enskilda laboratorier och offentliga databaser, t.ex. stora datasätt av bilder från läkemedels- och genetiska screens, stora samlingar av biomedicinsk text och genomiska, proteomiska och epidemiologiska datasätt. Sådana data kan potentiellt användas för att definiera biologiska signaleringsvägar, upptäcka nya sjukdomslänkar och utveckla nya terapier. Trots denna potential utnyttjas inte denna datas fulla rikedom ännu eftersom det är utmanande att analysera sådan komplex information.Under de senaste åren har stora framsteg gjorts inom artificiell intelligens, t.ex. inom djupinlärning och transferinlärning.

Forskargruppen ”Celldöd och Lysosomer” uttnytja detta genom att utveckla metoder baserade på artificiell intelligens för att analysera och integrera olika typer av biomedicinsk big data, såsom bilder, text och tabelldata. Detta görs i nära samarbete med andra grupper från medicin, matematik och datavetenskap. Gruppen har tillgång till superdatorinfrastruktur och är en del av ett livligt internationellt och tvärvetenskapligt forskningssamhälle.

Gruppen är ansluten till det stora AI Lund-nätverket, som består av akademiska grupper och industrin som arbetar med artificiell intelligens, den artificiell intelligens-relaterade arbetsgruppen vid Lund Institute for Advanced Neutron and X-Ray Science (LINXS) och flera andra lokala och internationella nätverk. Studenten kommer att delta i aktiviteterna i dessa nätverk och i COMPUTE Research School. Ett brett utbud av ytterligare karriärutvecklingsaktiviteter är tillgängliga och gruppen är stolt över sin studenters kompetensutveckling.

Arbetsuppgifter

Forskningen kommer främst att innebära:

• Utveckling av metoder för artificiell intelligens för analys av olika typer av biomedicinsk data
• Göra jämförelser med nuvarande analysmetoder
• Tillämpning av utvecklade metoder för att studera celldöd
• Utveckling av strategier och verktyg för att annotera, lagra och visualisera multi-parametrisk biomedicinsk "big data"

Vissa resor inom Sverige eller internationellt kan inträffa på frivillig basis.

Liksom alla medlemmar i ”Celldöd och Lysosomer” gruppen, kommer studenter också att definiera en individuell karriärutvecklingsplan tillsammans med handledarna och delta i lämplig kompetensutvecklingsverksamhet.

Kvalifikationer

• Universitetsutbildning inom datavetenskap, matematik, ingenjörsvetenskap, naturvetenskap, medicin, biomedicin eller relaterade ämnen eller förvärvat motsvarande kunskap på andra sätt. 
• Självständigt, utveckla sina egna idéer och lösa biomedicinska och tvärvetenskapliga problemställningar.
• Förmåga att arbeta med andra
• Goda kunskaper i engelska i tal och skrift
• Förmåga att organisera och planera
• Nyfikenhet, kreativitet, engagemang och intelligens

Meriterande

• Kunskap inom programmering, artificiell intelligens / maskininlärning, bearbetning av naturlig språk, bildanalys eller analys av biomedicinska eller stora datasätt kommer att betraktas som särskilda meriter.

Behörighet

Grundläggande behörighet till utbildning på forskarnivå har den som har: avlagt examen på avancerad nivå, fullgjort kursfordringar om minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå, eller på något annat sätt inom eller utom landet förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper.

Bedömningsgrund

Bestämmelser för anställning som doktorand återfinns i förordning SFS 1998:80. Som innehavare får enbart förordnas den som är antagen till utbildning på forskarnivå. Vid tillsättning skall avseende främst fästas vid graden av förmåga att tillgodogöra sig forskarutbildningen. Förutom skyldighet att ägna sig åt egen forskarutbildning kan innehavaren åläggas att fullgöra tjänstgöring som avser utbildning, forskning och administrativt arbete enligt särskilda bestämmelser i förordningen.

Villkor

Tidsbegränsad anställning fyra år enligt HF 5 kap 7§.

Instruktioner för hur du ansöker

Ansökningarna ska skrivas på engelska och innehålla:

• Personligt brev (1 sida) som beskriver varför du är intresserad av positionen, hur forskningsprojektet matchar dina intressen och färdigheter och hur du skulle vara till nytta för gruppen
• Kortfattad CV med: 1.Kontaktinformation, 2.Utbildning (formell och annan), 3. Forsknings- / arbetslivserfarenhet, 4. Övrig erfarenhet (konferensdeltagande, volontärarbete), 5. kompetensnivå i programmeringsspråk, 6. andra relevanta färdigheter (särskilt färdigheter relaterade till artificiell intelligens / maskininlärning, natural language processing, bildanalys eller analys av stora datasätt eller biomedicinsk data). 7. Länkar till arbetsprover och arbetsrelaterade onlineprofiler t.ex. LinkedIn, ResearchGate, GitHub, 8. Publikationer, 9. Två referenser som har godkänd att de kan bli kontaktade
• Examensbevis eller motsvarande samt övrigt som du önskar åberopa (kopior av betyg, uppgifter till referenser, rekommendationsbrev etc.).