Postdoktor inom AI-driven helcellsmodellering

Arbetsuppgifter
Science for Life Laboratory (SciLifeLab) är ett nationellt centrum för molekylär biovetenskap med fokus på hälso- och miljöforskning.

Kombinationen av den mycket tvärvetenskapliga kompetensen och forskningsprojekten vid institutionen är unik i Sverige och även på internationell nivå. Denna expertis sträcker sig över cellbiologi, biokemi, biofysik och teori. Nyligen startade SciLifeLab och Wallenberg National Program https://www.scilifelab.se/data-driven/ för att påskynda biovetenskaplig forskning genom innovationer inom AI och datavetenskap.

AICell Lab (https://aicell.io) vid avdelningen för tillämpad fysik vid KTH och SciLifeLab är en ny forskargrupp finansierad av DDLS Fellows-programmet. Gruppen, ledd av Wei Ouyang, fokuserar på att bygga AI-system för datadriven cell- och molekylärbiologi. För att utöka teamet söker vi nu två postdoktorala forskare för att bygga AI-system för rumslig multi-omics dataanalys och helcellsmodellering.

Helcellsmodellering möjliggör en holistisk och kvantitativ syn på cellbiologi och gör det möjligt att utföra experiment i silico som har en stor potential för att revolutionera systembiologi, syntetisk biologi, medicin och andra tillämpningar inom life science. Men att modellera hela cellen är en extremt komplex uppgift och är starkt begränsad av vår förståelse av de biologiska systemen. Som en nybildad forskargrupp skulle vi vilja ta den stora utmaningen att modellera den mänskliga cellen genom de senaste framstegen inom multi-omics datagenerering och artificiell intelligens. Vårt mål är att använda nyare tekniker för djupinlärning såsom konvolutionella neurala nätverk, transformatorer, AlphaFold och diffusionsmodeller för att analysera befintliga multi-omics-dataset, kombinera dem med en enorm mängd nygenererade levande celler, multiplexade bilder, för att modellera cellulärt beteende genom generativa och prediktiva modeller.

Kandidaterna förväntas 1) utveckla maskininlärningsmodeller och verktyg för smart mikroskopi och bildanalys 2) integrera multi-omics dataset 3) utföra generativ modellering och 4) skapa storskaliga differentierbara modeller för att göra rumsliga cellsimuleringar. Projektet kommer att genomföras ovanpå befintligt arbete och ha ett nära samarbete med doktorander och postdoktorer i gruppen.

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
- Samarbetsmöjligheter med ledande forskningsinstitutioner och universitet i Europa och USA
- Lärande och utveckling i en ung och ambitiös forskargrupp

https://www.kth.se/om/work-at-kth/kth-your-future-workplace-1.49050

Kvalifikationer
Krav

- Avlagd doktorsexamen eller utländsk examen som bedöms motsvara en doktorsexamen. Detta behörighetskrav ska vara uppfyllt senast vid tidpunkten då anställningsbeslutet fattas.
- Förmågan att uttrycka dig på engelska i tal och skrift då det krävs i det dagliga arbetet

Meriterande

- Vid sista ansökningsdag högst tre år sedan doktorsexamen eller en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen avlades.
- Du är driven och kunnig i att utveckla och tillämpa maskininlärningsmodeller i life science-applikationer
- Kunskaper i programmeringsspråk som Python, förståelse av moln- och webbdatorteknik är ett plus
- Utbildning i cell- och molekylärbiologi
- Erfarenhet av våtlabb inom cell- och molekylärbiologi
- Tidigare erfarenhet av biobildanalys, genomisk sekvensanalys, proteinveckning och metabolisk nätverksanalys
- Tidigare erfarenhet av cellmodellering och simulering
- Tidigare erfarenhet av fluorescensmikroskopi
- Tidigare erfarenhet av att bygga modeller och verktyg för djupinlärning, mikroskopikontroll, mjukvarudesign, webbtjänster och distribuerade datorsystem
- Kunskap om populära neurala nätverksarkitekturer, naturliga språkbehandlingsmodeller, generativa modeller, AlphaFold
- Samarbetsförmåga
- Pedagogisk förmåga
- Självständighet
- Medvetenhet om mångfalds- och jämställdhetsfrågor, med särskilt fokus på jämställdhet

Vi kommer att lägga stor vikt vid personliga egenskaper.

Fackliga representanter
Du hittar kontaktuppgifter till fackliga representanter på https://www.kth.se/om/work-at-kth/fackrepresentanter-1.500898.

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

Ansökan ska innehålla: 

- CV inklusive relevant yrkeserfarenhet, kunskap och representativa publikationer. Vänligen tillhandahåll även ditt Github/Gitlab/Bitbucket etc. om möjligt.
- 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 förhåller sig till dina tidigare studier och framtida mål, max 2 sidor lång.

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.



 

Om 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. https://www.kth.se/om/om-kth-1.885102