Postdoktoral tjänst (2 år) inom maskininlärning för analys av storskaliga, högdimensionella biologiska data - Befattningen är under tillsättning eller redan tillsatt, och det är inte längre möjligt att lämna in en ansökan

Institutionen för datavetenskap söker en postdoktor för att utveckla klustringsmetoder för storskaliga, högdimensionella biologiska data. Anställningen avser heltid, fullt finansierad under två år med tillträde så snart som möjligt eller enligt överenskommelse.

Institutionen för datavetenskap

Institutionen för datavetenskap kännetecknas av världsledande forskning inom en mängd områden, och rankas högt i internationella jämförelser. Institutionen har vuxit snabbt de senaste åren, med fokus på att skapa en inkluderande forskningsmiljö. Vi söker nu en postdoktor inom maskininlärning. Våra medarbetare representerar en mångfald av nationaliteter, bakgrunder, och forskningsområden. Hos oss får du stöd med karriärplanering, nätverkande ,administrativa och tekniska funktioner samt goda anställningsvillkor. Mer information om institutionen finns på:

https://www.umu.se/institutionen-for-datavetenskap/

Forskargruppen i Maskininlärning, ledd av docent och universitetslektor Tommy Löfstedt, har många års erfarenhet av forskning inom maskininlärning, där vi arbetar med både metod- och teoriutveckling. Våra tillämpningar är ofta inom t.ex. automatiserad strålbehandling eller som i detta projekt inom livsvetenskaperna. Vår pågående forskning innefattar bl.a., strukturerad regularisering, inlärning med obalanserade data, federerad maskininlärning, sekvensmodellering och generativa modeller. Gruppen växer snabbt, har flera pågående samarbeten både nationellt och internationellt och har aktiva kopplingar till både privat och offentlig sektor. Detta projekt är ett samarbete med forskare från The Laboratory for Molecular Infection Medicine Sweden (MIMS; https://www.umu.se/en/mims/) och SciLifeLab & Wallenbergs nationellt forskningscenter för data-drivna molekylära biovetenskaper (DDLS; https://www.scilifelab.se/data-driven/). För mer information, se: https://www.umu.se/en/research/groups/machine-learning/

Låter det här intressant? Vi tar gärna emot din ansökan fram till och med 14 april 2024.

Projektbeskrivning och arbetsuppgifter

I vår forskning utvecklar vi nya metoder för att profilera stora mängder högdimensionella data med högkapacitetssekvensering. Vi söker nu en postdoktor med ett intresse för utveckling av nya maskininlärningsmetoder för att jämföra celler och att extrahera ny information och kunskap ur datan. Vi uppmuntrar dig att vara kreativ, och flera olika datamängder finns tillgängliga beroende på vilka intressen du har. Fokus kan endera vara på utveckling av nya maskininlärningsmetoder eller effektiv mjukvara för att hantera de stora mängderna data. Vi har tre specifika mängder data som kan vara av intresse, och nya data går att samla in vid behov.

Vi är några av de första i världen som i stor skala kan sekvensera enskilda cellers genom. Celler delar däremot på en stor del av sin genom. Genom att jämföra liknande celler blir det möjligt att imputera saknade delar av genomen. Genom att applicera sådana metoder på genom från mänskligt mikrobiom kan vi följa hur mikrober utvecklas och interagerar i t.ex. tarmen eller munhålan hos en människa.

Med hjälp av ytterligare en ny teknologi vi har tillgång till tänker vi att det blir möjligt att bättre se vilka delar av RNA-molekyler (gener) som ingår i vilken cell. Eftersom gener kan ha olika funktion beroende på hur RNA splitsas ihop, kommer detta sannolikt att generera nya insikter. Speciellt cancerceller kan ha kraftigt förändrade splitsningsmönster. Att spåra detta kan hjälpa till att hitta de mest aggressiva klonerna som driver t.ex. en sjukdom.

Vi utvecklar även nya sätt att mäta telomerlängd på encellsnivå. Denna tillagda avläsning, som Umeå Universitetssjukhus utmärker sig i att mäta, har potential att ge oss känsligare diagnoser för cancer, samt för en rad andra sjukdomar.

Postdoktorn kommer att ges frihet att utforska genomförbara alternativ för att extrahera nya typer av information som vår nya teknik tillåter. Några idéer som kan vara av intresse är (1) nya formuleringar av VAE, (2) k-mer hashes för anpassningsfri kvantifiering och ultrasnabb artjämförelse, eller (3) verktyg för språkanalys. Vi uppmuntrar dock sökande att tänka utanför ramarna.

Du kommer att presentera dina resultat, skriva manuskript, hjälpa till att handleda doktorander och studenter samt aktivt främja en tvärvetenskaplig och samarbetande forskargruppskultur. Projektet är ett samarbete med Johan Henriksson (www.henlab.org) vid Institutionen för molekylärbiologi, och Laura Carroll (www.microbe.dev) vid Institutionen för klinisk mikrobiologi.

Kvalifikationer

Krav:

För att anställas med stöd av postdoktoravtalet krävs avlagd doktorsexamen eller en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen. Detta behörighetskrav ska vara uppfyllt senast vid tidpunkten då anställningsbeslutet fattas.

För att anställas med stöd av postdoktoravtalet bör främst den komma ifråga som har avlagt examen enligt föregående stycke för högst tre år sedan. Om det finns särskilda skäl kan den komma i fråga som avlagt doktorsexamen tidigare. Med särskilda skäl avses ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet, förtroendeuppdrag inom fackliga organisationer, tjänstgöring inom totalförsvaret, eller andra liknande omständigheter samt klinisk tjänstgöring eller för ämnesområdet relevant tjänstgöring/ uppdrag. Postdoktor som ska undervisa eller handleda ska ha relevant högskolepedagogisk utbildning

Den sökande ska ha en doktorsexamen (eller motsvarande utländsk examen) i datavetenskap, matematik, statistik, bioinformatik eller i relaterade ämnen relevanta för projektet.

Den sökande ska vara mycket motiverad och kunna arbeta produktivt i team såväl som självständigt. Utmärkt kommunikationsförmåga för att interagera effektivt med kollegor krävs. Goda kunskaper i engelska i tal och skrift är ett krav. Stor vikt kommer att läggas vid personlig lämplighet och matchning mot de pågående projekten.

Den sökande bör vara bekant med ett eller flera programmeringsspråk som lämpar sig för projektet (t.ex., API:et som exponeras för bioinformatiker kommer att skrivas i Python eller R; en del av den nuvarande pipelinen för analys av helgenomsekvensdata är skriven i Rust; SCVI använder PyTorch). Vi förväntar oss inte att kandidaten ska kunna alla dessa verktyg eller språk, utan ha tillräckliga programmeringskunskaper för att snabbt skaffa sig nödvändiga färdigheter. Vi förväntar oss att sökande kommer från olika bakgrunder.

Övriga önskvärda meriter:

Erfarenhet av sekvensanalys (t.ex. Transformer-modeller), grundläggande biologi och encellsanalys är meriterande men inte krav.

Ansökan

En fullständig ansökan ska innehålla

• Ett personligt brev som beskriver dina forskningsintressen och hur de relaterar till projektet. Brevet ska även innehålla en (dokumenterad) beskrivning av hur du uppfyller de specificerade önskvärda kvalifikationerna.
• Meritförteckning (CV) med publikationslista.
• Styrkt kopia av doktorsexamensbevis eller dokumentation som visar beräknat datum för doktorsexamen.
• Styrkta kopior av andra examensbevis, akademiska kursintyg och/eller betyg,
• Kopia av doktorsavhandling och upp till fyra relevanta vetenskapliga artiklar.
• Kontaktinformation till två personer som är villiga att lämna referenser.
• Övriga handlingar som den sökande vill åberopa.

Vi kommer att säkerställa att de formella kraven är uppfyllda och att vi har tillräckligt med information för att på ett tillfredsställande sätt kunna ranka de behöriga kandidaterna.

Ansökan ska vara skriven på engelska. Ansökan görs genom vårt elektroniska rekryteringssystem. Handlingar som skickas elektroniskt ska vara i PDF-format. Logga in på systemet och ansök via knappen i slutet av denna sida. Sista ansökningsdag är 14 april 2024.

Närmare upplysningar lämnas av Tommy Löfstedt (tommy.lofstedt@umu.se), Johan Henriksson (johan.henriksson@umu.se) eller Laura Carroll (laura.carroll@umu.se).