Descripción de la oferta
La Fundación Bruno Kessler (FBK) lleva a cabo actividades de investigación en tecnologías de la información, materiales y microsistemas, física teórica, matemáticas, estudios históricos italo-germánicos, estudios religiosos y relaciones internacionales. A través de su red, también desarrolla investigaciones en los campos de las relaciones internacionales, las causas y efectos de los conflictos, las instituciones económicas europeas, la economía del comportamiento y la evaluación de las políticas públicas.
El Centro de Salud Digital y Bienestar es uno de los centros de la Fundación Bruno Kessler (FBK). Las actividades del Centro de Salud Digital y Bienestar se refieren principalmente a la investigación científica de excelencia en el campo de la Informática y las técnicas y metodologías de IA para la salud y la asistencia sanitaria, así como la innovación social y tecnológica para un impacto relevante tanto en la comunidad local como a nivel nacional e internacional.
El candidato utilizará algoritmos estadísticos de aprendizaje automático, tanto superficiales como profundos, para desarrollar, optimizar, implementar, aplicar y validar modelos predictivos para las ciencias de la vida, en particular en el ámbito de la salud. Los datos de entrenamiento consistirán en EHRs, PGHD, diferentes niveles de datos ómicos, imágenes biomédicas y WSIs de patología digital proporcionados por los laboratorios colaboradores. Se prestará especial atención a la reproducibilidad de la metodología, la interpretabilidad de los algoritmos, la integración de datos y la traducibilidad de los modelos en herramientas de apoyo clínico.
Tareas principales
● Identificar y discutir con los interlocutores las tareas de diagnóstico/pronóstico.
● Organizar, limpiar y preparar los datos proporcionados.
● Seguir todos los pasos de una canalización de aprendizaje utilizando los datos disponibles para abordar la tarea de interés.
● Implementar y validar la solución en una infraestructura computacional.
● Discutir la solución con los socios colaboradores.
Difundir los resultados en artículos científicos y charlas.
Ayudar a supervisar a estudiantes de licenciatura, máster y doctorado.
● Ayudar a redactar subvenciones y proyectos.
● Ayudar a gestionar proyectos de investigación.
El candidato ideal deberá tener:
● Doctorado en Matemáticas, Física o campos relacionados.
● Experiencia investigadora en el campo de la Estadística, el Aprendizaje Automático, tanto supervisado como
no supervisado, aprendizaje profundo y Modelización Matemática.
● Sólidos conocimientos en procesamiento de bioimágenes y experiencia en preprocesamiento de datos médicos
y limpieza, incluyendo datos neuronales, tomografías computarizadas / PET, resonancias magnéticas, datos histológicos, datos ómicos, registros electrónicos de salud, formularios electrónicos de informes de casos.
● Experiencia investigadora en implementación de modelos en Python, conocimiento profundo de
PyTorch, o las interfaces Tensorflow y Keras para el aprendizaje profundo sería una ventaja; –
● Registro de publicación establecido en revistas internacionales revisadas por pares y registro establecido
registro de presentaciones de póster / orales en conferencias internacionales.
● Gestión del tiempo, planificación y habilidades de desarrollo. Precisión, flexibilidad, proactividad y orientación a objetivos.
● Enfoque de trabajo en equipo, buena comunicación y habilidades relacionales.
Competencias adicionales:
● Capacidad para construir interfaces gráficas y conocimiento de los fundamentos de la visualización de datos.
● Conocimientos de implementación de modelos en soluciones HPC y conocimientos básicos del lenguaje R y del framework Matlab.
Beneficios
Salario bruto anual: unos 41.400,00 euros, más bonificación por consecución de objetivos.
Organización/Empresa
Organización/Empresa
Perfil del investigador
País
Fecha límite
Más información
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