1-2 Forskare i biofysik

Uppsala universitet är ett brett forskningsuniversitet med stark internationell ställning. Det yttersta målet är att bedriva utbildning och forskning av högsta kvalitet och relevans för att göra långsiktig skillnad i samhället. Vår viktigaste tillgång är alla de individer som med sin nyfikenhet och sitt engagemang gör Uppsala universitet till en av landets mest spännande arbetsplatser. Uppsala universitet har drygt 45 000 studenter, mer än 7 000 anställda och en omsättning på cirka 7 miljarder kronor.




Institutionen för cell- och molekylärbiologi är en av de mest internationella, breda och framstående biomolekylära avdelningarna i Europa.

Institutionens forskningsområden är indelade i sex forskningsprogram som täcker allt från cellbiologi till biofysik för enskilda molekyler.

Tjänsterna är placerade i Johan Elfs forskargrupp. Elfgruppen arbetar tvärvetenskapligt för att undersöka livet på molekylnivå. Vi bygger fysikaliska modeller av centrala biologiska processer och utvecklar mätmetoder för att testa dessa i levande celler.

Vi söker efter 1–2 motiverade forskare som vill utveckla och använda nydanande metoder för att studera dynamiska processer i levande celler. Vi erbjuder en stimulerande tvärvetenskaplig miljö där du kommer att arbeta nära experter inom mikrobiologi, mikrofluidik, biofysik, artificiell intelligens, biokemi och molekylärbiologi. Besök gärna http://elflab.icm.uu.se/ för mer information om vår forskning.

Vi erbjuder projekt inom ett eller med fördel fler av följande ämnen:

- Mikrofluidik/Nanofabrikation, fluidik och samverkan med den makroskopiska världen: Utveckling av nya sätt att odla och kontrollera mikroorganismer och kemiska reaktioner i mikrofluidiska odlingssystem. Bakgrund: teknik, nanoteknik, programmering.
- Optik och elektronik: Utveckling av optiska instrument för att avbilda och manipulera celler i mikrofluidiska odlingssystem. Bakgrund: Optik, elektroteknik, hårdvara-mjukvara integration.
- Maskinlärning/Deep Learning: Bild-/dataanalys av enstaka celler/molekyler från mikroskopibilder eller andra tidsserier som vanligtvis använder Deep learning och Bayesian inferens-tekniker. Bakgrund: Deep Learning/maskininlärning, Programmering, Matematik, Fysik.

https://uu.se/om-uu/jobba-hos-oss/

Arbetsuppgifter
Du kommer att bedriva forskning inom ett eller flera av de områden som beskrivs ovan. Du kommer att vara delaktig i att utforma projektet inom ramen för de allmänna målen och du kommer att ansvara för genomförandet. Du uppmuntras varmt att samarbeta med de andra forskarna i teamet.

Kvalifikationskrav
För anställning som forskare ska du ha doktorsexamen i biofysik, matematik, fysik, teknik, nanoteknologi, optik, datavetenskap eller annat ämnesområde som arbetsgivaren bedömer som likvärdigt, samt två eller fler års erfarenhet av postdoktoral forskning inom ett eller företrädelsevis flera av ämnena ovan.

Vidare ska du uppfylla följande kriterier:

- Kreativ och självmotiverad med intresse för grundläggande vetenskap eller metodutveckling.
- God samarbetsförmåga.
- Utmärkta kommunikationsförmågor på engelska.
- En stark publikationslista.
- Dokumenterad erfarenhet av att lösa komplexa vetenskapliga problem eller metodutveckling inom minst ett av de områden som beskrivs ovan.

Din ansökan ska innehålla:

- Presentationsbrev, där du motiverar varför du är kvalificerad till tjänsten (max 1 sida).
- CV inklusive lista över publikationer.
- Kopia av officiella akademiska examina.
- Namn, e-postadresser och telefonnummer för tre referenspersoner.

Om anställningen 
Anställningen är tidsbegränsad i två år. Omfattningen är 100%. Tillträde 2022-03-01 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala.

Upplysningar om anställningen lämnas av: Johan Elf, mailto:johan.elf@icm.uu.se, +46-18-471 46 78, eller Irmeli Barkefors, mailto:irmeli.barkefors@icm.uu.se, +46-18-471 66 81.

Välkommen med din ansökan senast den 20 januari 2022, UFV-PA 2021/4398.

Vi undanber oss erbjudanden om rekryterings- och annonseringshjälp.


Ansökan tas emot i Uppsala universitets rekryteringssystem.