adiunkt badawczy

  • Forma zatrudnienia: Etat
  • Wynagrodzenie: 7550 zł brutto/m c
  • Dziedzina nauki: Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych

Załącznik do sprawy SOB/D110/2021/1/PS 223
Ogłoszenie o konkursie na stanowisko
adiunkta w grupie pracowników badawczych
w projekcie
”Interpretowalność głębokich sieci neuronowych dla radiomiki”
finansowanym przez Narodowe Centrum Nauki
oraz Komisję Europejską (2020/02/Y/ST6/00071)
Warunki zatrudnienia
Wybrany kandydat zostanie zatrudniony w wymiarze pełnego etatu na umowę na czas określony na okres 17 miesięcy. Przewidywany oczekiwany termin zatrudnienia to 1 lutego 2022 r. (do uzgodnienia). Wynagrodzenie na stanowisku wyniesie ok. 7550 zł brutto/m c.
Opis projektu
Interpretowalność głębokich sieci neuronowych dla radiomiki (INFORM) to projekt CHIST ERA finansowany przez Narodowe Centrum Nauki oraz program Unii Europejskiej Horizon 2020 Future and Emerging Technologies (FET). Składa się z grup naukowych z Polski (Instytut Informatyki UW), Francji (Laboratorium Przetwarzania Informacji Medycznej, University of West Brittany) i Grecji (BioEmTech), które dążą do opracowania interpretowalnych głębokich sieci neuronowych do klasyfikacji i przewidywania nowotworów w zakresie obrazowania medycznego. Skupiamy się szczególnie na interpretowalności i wyjaśnialności, aby przyczynić się do podstawowego zrozumienia i umożliwić adaptację głębokiego uczenia się w medycynie. Więcej informacji można znaleźć na stronie https://www.chistera.eu/projects/inform
W ramach tego projektu poszukujemy wysoce zmotywowanego naukowca ze stopniem doktora do opracowania i zastosowania metod głębokiego uczenia w radiomice. Jego obszary badawcze obejmą:
• ocenę możliwych do interpretacji podejść do uczenia maszynowego w prognozowaniu raka;
• integrację i wyjaśnienie funkcji radiomicznych i głębokiego uczenia;
• opracowywanie nienadzorowanych metod uczenia głębokiego w obrazowaniu medycznym;
• tworzenie najnowocześniejszych klasyfikatorów raka na podstawie CT i MRI;
• opracowywanie innowacyjnych algorytmów do interpretacji głębokiego uczenia.
Wymagania
1. Doktorat w informatyce, fizyce i dziedzinach pokrewnych (przed rozpoczęciem pracy)
2. Duże doświadczenie we wdrażaniu głębokich sieci neuronowych z wykorzystaniem PyTorch i/lub Tensorflow
3. Publikacja i prezentacja konferencyjna, najlepiej z zakresu uczenia maszynowego i informatyki
4. Zrozumienie wizji komputerowej i obrazowania medycznego
Zgłoszenia
Kandydat, aby zawnioskować na stanowisko powinien wysłać e-mail zatytułowany ”POSTDOC” na adres: nchchung@gmail.com, załączając w nim następujące dokumenty w formacie plików pdf:
1. list do Dziekana Wydziału Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego z podpisaną klauzulą RODO (w załączniku);
2. kopię dyplomu doktorskiego;
3. naukowe CV z listą publikacji;
4. listę referencji (kontakt min. 2 osoby).
Termin zgłoszeń upływa dnia 31 grudnia 2021
Wnioski, które nie spełnią powyższych wymagań lub zostaną przesłane po terminie, nie będą rozważane. Wnioski zostaną ocenione przez komisję ewaluacyjną wyznaczoną przez Dziekana Wydziału Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego. Komisja przygotuje listę rankingową do 15.01.2022. Konkurs jest pierwszym stadium procesu rekrutacji opisanym w Statucie Uniwersytetu Warszawskiego, rekomendacja komisji ewaluacyjnej jest podstawą do przejścia do kolejnego etapu rekrutacji.
Kandydat przystępujący do konkursu powinien złożyć oświadczenie, że zapoznał się i akceptuje zasady przeprowadzania konkursu na stanowisko nauczyciela akademickiego na UW zgodnie z zarządzeniem nr 106 Rektora UW z dnia 27 września 2019 r., paragraf 1 ust. 4 pkt 12
https://monitor.uw.edu.pl/Lists/Uchway/Attachments/5034/M.2019.282.Zarz.106.pdf

Aby ubiegać się o tę pracę, wyślij swoje dane e-mailem na nchchung@gmail.com