Doktorand inom generativ modellering för superupplösning av hjärnavbildning

Projektbeskrivning

Forskarutbildningsämne: Datalogi

Detta projekt involverar generativ modellering för att åtgärda brister i masspektrometrisk avbildning (MSI) av hjärnvävnad. Saknaden kan ske längs två dimensioner: rumslig (superupplösning) och funktion (dataimputation). Att förbättra kvaliteten på MSI skulle kunna låsa upp stora mängder rumsligt exakt kemisk information, vilket avsevärt förbättrar vår förståelse av komplexa hjärnprocesser, särskilt för patologi av neurodegenerativa sjukdomar. Den presumtiva doktoranden samlar in hjärn-MSI-data och utvecklar nya maskininlärningsmetoder, särskilt i samband med de senaste generativa modellerna som flödesmatchning.

Därför förväntas doktoranden i första hand vara bekväm med att använda och utveckla nya maskininlärningsmodeller, specifikt generativa sådana, och publicera resultaten på de främsta maskininlärningsställena. Projektet innebär att samla in och kurera MSI-data under studiens första år som ett nytt riktmärke riktat till NeurIPS 2026 för att sedan användas som testbädd för de utvecklade ML-teknikerna i efterföljande publikationer. Studenten kommer att gå med i Azizpours grupp på KTH. Tjänsten är i samarbete med CBH-skolan och Uppsala universitet. Det finansieras av SciLifeLab och Wallenbergs nationella program för datadriven livsvetenskap (DDLS) och studenten går med i dess forskningsprogram.

Handledning: Universitetslektor Hossein Azizpour.

Vi erbjuder

• Möjligheten att doktorera i en dynamisk, internationell forskarmiljö i samarbete med industrin och framstående universitet världen över.
• En arbetsplats med många anställningsförmåner och månadslön enligt KTH: s avtal för doktorandlöner.
• Forskarutbildning vid ett lärosäte som är aktivt och stöttande i frågor som rör t.ex. arbetsvillkor, jämställdhet och mångfald samt studiemiljö.
• Tillgång till en forskningsmiljö med både grundläggande djupt lärande och multidisciplinär forskning
• Tillgång till A100 GPU-kluster
• Ekonomiskt stöd till resor för att presentera forskningsarbete

Behörighet för antagning

För att bli antagen till forskarutbildning (kap 7 39 § högskoleförordningen) krävs att den sökande har grundläggande behörighet:

• avlagt en examen på avancerad nivå, eller
• fullgjort kursfordringar om minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå, eller
• på något annat sätt inom eller utom landet förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper
• starka programmeringskunskaper, särskilt erfarenhet av programmering med djupinlärning
• tidigare utbildning och forskningserfarenhet inom maskininlärning

Utöver ovanstående  finns också ett obligatoriskt krav på engelska motsvarande Engelska B/6.

Urval

För att lyckas med dina doktorandstudier på KTH behöver du vara målinriktad och ihärdig i ditt arbete. Vid urval av de sökande bedöms förmågan att:

• självständigt driva sitt arbete framåt,
• kunna samarbeta med andra,
• ha ett professionellt förhållningssätt, 
• analysera och arbeta med komplexa frågor, 
• kunna uppvisa forskningserfarenhet och utbildning i både teori och praktik av maskininlärning, särskilt djup generativ modellering, 
• kunna uppvisa forskningserfarenhet eller utbildning inom life science-data, särskilt MSI-data och 
• kunna uppvisa tidigare erfarenhet av fjärrstyrda GPU- och HPC-tjänster

Efter behörighetskraven kommer stor vikt läggas vid personliga egenskaper.

Målexamen: Doktorsexamen

Information om antagning och anställning 

Endast den som antagits till forskarutbildning får anställas som doktorand. Den sammanlagda anställningstiden får inte vara längre än vad som motsvarar utbildning på forskarnivå på heltid under fyra år. En anställd doktorand kan i begränsad omfattning (högst 20 %) utföra vissa arbetsuppgifter inom t.ex. utbildning och administration. En ny anställning som doktorand gäller för högst ett år, anställningen får därefter förnyas med högst två år i taget. Vid studier som ska avslutas med licentiatexamen får den sammanlagda anställningstiden inte vara längre än vad som motsvarar utbildning på forskarnivå på heltid under två år.

Fackliga representanter

Kontaktuppgifter till fackliga representanter.

Doktorandsektionen (Tekniska högskolans studentkår)

Kontaktuppgifter till doktorandsektionen.

Ansökan 

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

Ansökan ska vara KTH tillhanda senast sista ansökningsdagen vid midnatt, CET/CEST (Central European Time/Central European Summer Time). 

Ansökan ska ha följande innehåll

• CV med relevanta professionella erfarenheter och kunskaper.
• Kopior av examensbevis och betyg från tidigare universitetsstudier och intyg på uppfyllda språkkrav (se ovan). Översättningar till engelska eller svenska om originaldokumentet inte är utfärdade på ett av dessa språk. Kopior av original ska vidimeras 
• Representativa publikationer eller tekniska rapporter. För längre dokument, bifoga gärna en sammanfattning (abstract) och en webblänk till den fullständiga texten. 

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.

Det kan förekomma att en anställning hos KTH är placerad i säkerhetsklass. Om så är fallet för just denna anställning görs en säkerhetsprövning av sökande i enlighet med säkerhetsskyddslagen (2018:585) efter samtycke. I dessa fall är en förutsättning för anställning att sökande blir godkänd efter säkerhetsprövning.

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. Läs mer här

1. Associate Professor Hossein Azizpour, [email protected]
2. Lisa Olsson HR Officer, [email protected]