Postdoktor i Data Science

vid Institutionen för data- och systemvetenskap. Sista ansökningsdag: 2017-06-18.

Institutionen för data- och systemvetenskap (DSV) är en av Sveriges äldsta institutioner inom IT och Stockholms universitets största institution. Med sin nära relation till samhälle och ett av världens största IT-kluster, väl utbyggda infrastruktur och starka ekonomiska bas har DSV de bästa förutsättningar att bedriva svensk och internationell utbildning och forskning av högsta kvalitet, dsv.su.se.

Projektbeskrivning
Forskningsprojektet leds av docent Lars Asker och är en registerstudie som går ut på att öka förståelsen för vilka faktorer som påverkar vården av hjärtsviktspatienter med hjälp av avancerade metoder för maskininlärning, prediktiv modellering, mönsterigenkänning och tidsserieanalys. Inom projektet analyseras data från Stockholms läns landstings vårddatabas VAL. Målet för projektet är att finna skillnader i behandling och andra faktorer som karakteriserar olika grupper av hjärtsviktspatienter. Projektet är förlagt till Stockholms universitet och genomförs i samarbete med forskare från Danderyds sjukhus, Karolinska institutet och Stockholms läns landstings hälso- och sjukvårdsförvaltning.

Arbetsuppgifter
Postdoktorn kommer att vara inblandad i samtliga delar av forskningsprojektet. Detta innefattar bland annat kontakter med samarbetsparter, datarepresentation, dataanalys, implementering, testning och utveckling av algoritmer, samt publicering och redovisning av forskningsresultat. I alla steg sker arbetet i samråd med övriga forskare inom projektet.

Behörighetskrav
Med postdoktor avses en arbetstagare som anställs i huvudsak för forskning och som har avlagt doktorsexamen eller har en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen.

Bedömningsgrunder
Examen ska vara avlagd högst tre år före ansökningstidens utgång. Om det finns särskilda skäl kan doktorsexamen ha avlagts tidigare. Sådana skäl är ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet, klinisk tjänstgöring, förtroendeuppdrag inom fackliga organisationer eller andra liknande omständigheter.

Vid tillsättningen kommer särskild vikt att fästas vid vetenskaplig skicklighet. Sökanden ska vara skicklig i skriftlig kommunikation på engelska samt ha utmärkta kunskaper i programmering. Vana vid att arbeta med Python eller R är meriterande. En viss del undervisning (20 %) ingår i anställningen och sökanden ska kunna undervisa i bl.a. maskininlärning och data mining. Sökanden ska ha dokumenterad forskningserfarenhet inom data science. Erfarenhet av maskininlärning och tidsserieanalys, applicerat på medicinska data eller dylikt, är meriterande. Som person bör sökanden vara flexibel, kommunikativ och samarbetsorienterad. Oberoende och hög motivation förväntas under hela projektperioden.

Anställningsvillkor
Anställningen avser heltid och gäller tills vidare, dock längst två år, med möjlighet till förlängning om det finns särskilda skäl. Tillträde 2017-09-01 eller enligt överenskommelse.
Stockholms universitet strävar efter att vara en arbetsplats som är fri från diskriminering och ger lika möjligheter för alla.

Kontakt
Upplysningar om anställningen lämnas av prefekten, professor Uno Fors, tfn 08-674 74 79, [email protected], eller projektledaren, docent Lars Asker, tfn 08-674 70 02, [email protected].

Fackliga företrädare
Anqi Lindblom-Ahlm (Saco-S) och Lisbeth Häggberg (Fackförbundet ST och Lärarförbundet), tfn 08-16 20 00 (vx), samt [email protected] (SEKO).

Ansökan
Du söker anställningen via Stockholms universitets rekryteringssystem genom att klicka på knappen ”Ansök”. Du som sökande ansvarar för att ansökan är komplett i enlighet med annonsen och att den är universitetet tillhanda senast sista ansökningsdag.

OBS! Den fullständiga annonsen hittar du på Stockholms universitets webbplats http://www.su.se/jobb under Lediga jobb.

Anvisningar för sökande finns på webbsidan: anvisningar – sökande.

Välkommen med din ansökan!

Stockholms universitet – hos oss ger utbildning och forskning resultat.