Arbetsbeskrivning

Vi söker en postdoktor som vill bli en del av vårt forskningsteam. Forskningen kommer att bedrivas vid Günther Lab inom Human Evolution Program vid Institutionen för organismbiologi (Evolutionary Biology Center, Uppsala universitet, Sverige). Günther-gruppen studerar specifikt människans förhistoria i Europa och den genomiska historien bakom domesticeringen av djur, samtidigt som de utvecklar och förbättrar populationsgenomiska och bioinformatiska metoder för att analysera paleogenomiska data. Gruppen finansieras av forskningsanslag från Formas, Vetenskapsrådet och Riksbankens Jubileumsfond. Human Evolution Program har ett brett intresse för populationsgenetik och människans evolution, vilket ger många möjligheter till samarbete med postdoktorer och doktorander som arbetar med relaterade projekt. Programmet är också en del av Center for the Human Past. Forskningsmiljön är internationell, med engelska som arbetsspråk. För mer information om Human Evolution Program, besök: https://www.uu.se/institution/organismbiologi/forskning/manniskans-evolution och Torsten Günthers grupp, besök https://gunther-lab.org/ Arbetsuppgifter Postdoktorn kommer att analysera temporala genomiska data från människor och boskapsdjur och utveckla bioinformatiska metoder för att upptäcka miljöanpassning. Metoderna kommer att testas med hjälp av simuleringar av genomiska data. Arbetet består av arbete i Uppsala universitets datorkluster samt programmering och statistisk analys. Kvalifikationskrav Doktorsexamen i populationsgenomik, bioinformatik, tillämpad statistik eller ett relaterat område eller en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen i populationsgenomik, bioinformatik, tillämpad statistik eller ett relaterat område. Examen ska vara uppfyllt senast vid tidpunkten då anställningsbeslutet fattas. Främst bör den komma ifråga som har avlagt examen för högst tre år sedan. Vid beräkning av ramtiden om tre år är utgångspunkten sista ansökningsdag. Om det finns särskilda skäl kan sådan examen ha avlagts tidigare. Med särskilda skäl avses ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet, förtroendeuppdrag inom fackliga organisationer, etc. Goda kunskaper i engelska både i tal och skrift är ett krav. Tidigare erfarenhet av storskalig genetisk dataanalys är ett krav. Önskvärt/meriterande i övrigt Starkt intresse för evolutionsgenomik och populationsgenomik. Kandidaten bör ha en stark bakgrund inom bioinformatik, helst med erfarenhet inom forntida DNA eller relaterade områden. Erfarenhet av maskininlärning/AI, matematisk, beräkningsmässig och statistisk utbildning är också meriterande. Om anställningen  Anställningen är tidsbegränsad i 2 år enligt centralt kollektivavtal. Omfattningen är heltid. Tillträde 1 december 2025 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala Upplysningar om anställningen lämnas av: Torsten Günther, +46184712697, [email protected] Ansökan ska innehålla ett CV och ett brev som beskriver sökanden och dennes kvalifikationer, forskningsintressen och publikationslista. Kopior av relevanta examensbevis, en kopia av sökandens doktorsavhandling eller ett utkast till denna. Vi vill att du anger uppgifter om minst två referenser. Välkommen med din ansökan senast den 21 oktober 2025, UFV-PA 2025/2792. 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. Fackliga företrädare: Saco-S - [email protected], Seko - [email protected], ST (OFR/S) - [email protected]