Arbetsbeskrivning

Projektbeskrivning Detta doktorandprojekt är en del av det tvärvetenskapliga WASP-DDLS NEST-projektet AID4BC, vars övergripande mål är att utveckla datadrivna multimodala metoder för att möjliggöra verklig precisionsdiagnostik genom hela bröstcancerförloppet. AID4BC:s partnerkonstellation, belägna på fyra ledande platser i Sverige, är sannolikt den enda globala konstellationen som har tillgång till stora (>10 000 patienter) matchade multimodala data inom radiologi, patologi och molekylär profilering samt kliniska data. Maskininlärningsmetoder har stor potential att främja precisionsmedicin och kliniskt beslutsstöd för diagnostik och behandling av bröstcancer. Samtidigt presenterar dessa tillämpningsområden nya utmaningar för statistisk inlärningsmetodik. De innefattar viktiga beslut med kritiska avvägningar och osäkerheter. De utmanas också av själva datainsamlingsprocessen som ger upphov till förskjutningar mellan fördelningarna över tidigare och framtida data. Detta projekt fokuserar på forskning om teori och metoder som kan hantera dessa nya utmaningar och motiveras av behovet av att utveckla maskininlärningsmetoder som tar hänsyn till orsakssamband. Målet är att utveckla nya idéer och metoder som kan hantera osäkerheterna och tydliggöra relevanta kliniska avvägningar inom både prediktiva och preskriptiva datadrivna metoder. Kandidaten förväntas samarbeta i stor utsträckning med kliniska experter på de andra platserna inom AID4BC-projektet, samt med kliniska partners vid Uppsala Akademiska sjukhus, med det yttersta målet att förbättra patienternas hälsoutfall. Detaljerna i projektet kommer att bestämmas i en dialog mellan studenten och handledaren. Arbetsuppgifter  Doktoranden kommer främst att ägna sig åt den egna forskarutbildningen. Övrig tjänstgöring vid institutionen, som avser undervisning och administrativt arbete, kan ingå inom ramen för anställningen (max 20%). Kvalifikationskrav  Behörighet till utbildning på forskarnivå regleras i Högskoleförordningen. Grundläggande behörighet har den som: avlagt examen på avancerad nivå inom teknisk fysik, elektroteknik, maskinlärning, data science, matematisk statistisk, tillämpad matematik eller ett liknande område, eller fullgjort minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå inklusive ett självständigt arbete om minst 15 högskolepoäng, eller på något annat sätt inom eller utom landet förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper. Vi söker kandidater med: en solid matematisk grund och ett intresse för statistisk inlärning, ett intresse för interdisciplinlärt samarbete och till att överföra nya metoder till kliniska tillämpningar, god kommunikationsförmåga med tillräckliga kunskaper i muntlig och skriftlig engelska, utmärkta studieresultat, god erfarenhet av programmering (gärna i Python), personliga egenskaper, såsom en hög nivå av kreativitet, noggrannhet och/eller ett strukturerat tillvägagångssätt för problemlösning är avgörande. Högskolan får för en enskild sökande medge undantag från kravet på grundläggande behörighet, om det finns särskilda skäl. (7 kap. 39 § HF). För särskild behörighet, se studieplanen för ämnet. Önskvärt/meriterande i övrigt Erfarenhet och kurser i ett eller flera ämnen värdesätts: estimeringsteori, statistisk maskininlärning, optimering, signalbehandling, systemidentifiering och reglerteknik. Bestämmelser för doktorander återfinns i Högskoleförordningen 5 kap §§ 1-7 samt i universitetets regler och riktlinjer. Ansökan Ansökan ska innehålla: Ett personligt brev (max 2 sidor), på engelska, som kortfattat beskriver din motivation för att söka denna tjänst och en självbedömning av varför du skulle vara rätt kandidat. Brevet ska också ange tidigast möjliga anställningsdatum. Ett curriculum vitae (CV). En kopia av relevanta betygshandlingar (översatta till svenska eller engelska). Masteruppsatsen (eller ett utkast till denna, och/eller annan egenproducerad teknisk eller vetenskaplig text), publikationer och andra relevanta dokument. Kontaktuppgifter till två referenser (namn, e-postadresser och telefonnummer) och upp till två rekommendationsbrev. Observera att detta är en förkortad version av annonsen. För att se den fullständiga annonsen vänligen klicka på ”Ansök här” eller se Uppsala universitets hemsida: https://uu.se/jobb/ Om anställningen  Anställningen är tidsbegränsad, enligt HF 5 kap § 7. Omfattningen är heltid. Tillträde 12 januari 2026 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala Upplysningar om anställningen lämnas av: Dave Zachariah ([email protected]) eller Jens Sjölund ([email protected]). Välkommen med din ansökan senast den 3 oktober 2025, UFV-PA 2025/2618. 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 skillnad i samhället. Vår viktigaste tillgång är alla 7 600 anställda och 53 000 studenter som med nyfikenhet och engagemang gör Uppsala universitet till en av landets mest spännande arbetsplatser. Läs mer om våra förmåner och hur det är att jobba inom Uppsala universitet https://uu.se/om-uu/jobba-hos-oss/ Anställningen kan komma att säkerhetsprövas. Vid säkerhetsprövning är en förutsättning för anställning att sökande blir godkänd. Vi undanber oss erbjudanden om rekryterings- och annonseringshjälp. Ansökan tas emot i Uppsala universitets rekryteringssystem.