博后职位（年薪65万）—卢森堡大学（QS 381）—生物信息学

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申请截止日期：2024.4.24

专业领域：生物信息学、计算生物学、健康科学、信息学、数学计算、自然科学、工程学和医学

工资：83099 欧元/年 （ 65 万人民币/年）

卢森堡大学是一所国际研究型大学，具有明显的多语言和跨学科特点。大学成立于2003年，拥有6700多名学生和来自世界各地的2000多名员工。大学的学院和跨学科中心主要从事计算机科学和ICT安全、材料科学、欧洲和国际法、金融和金融创新、教育、当代和数字历史等领域的研究。此外，该大学专注于数据建模和模拟以及健康和系统生物医学领域的跨学科研究。泰晤士报高等教育》将卢森堡大学的 "国际视野 "列为全球第3位，在2021年青年大学排名中位列第20位，并跻身全球前250名大学。2024年QS排名381。

1、职位介绍

卢森堡系统生物医学中心（LCSB）是卢森堡大学的一个跨学科研究中心。我们在系统生物学和生物医学领域开展基础研究和转化研究，包括实验室、临床和硅学研究。我们的研究重点是神经变性，尤其对阿尔茨海默病和帕金森病及其诱因感兴趣。

康文署招聘来自不同学科的优秀科学家。目前有来自 50 多个国家的计算机科学家、数学家、生物学家、化学家、工程师、物理学家和临床医生在康文署工作。我们之所以出色，是因为我们是真正的跨学科团队，我们共同为科学和社会做出贡献。

成功应聘者将加入由 Reinhard Schneider 教授领导的生物信息学核心小组，该小组主要负责管理和分析复杂的生物医学和临床数据。我们的数据托管解决方案和数据管理系统符合 GDPR 标准，在国际上享有盛誉。我们为数据挖掘、联合数据分析和数据 FAIR 化开发创新方法。我们大力提倡在软件开发中遵循负责任和可重复研究（R3）原则和最佳实践。

作为一名博士后研究员，您将开发并实施为健康研究量身定制的联合分析工作流。您将在联合环境中应用 AI/ML 算法分析各种类型的数据，包括临床、分子（组学）和（传感器/移动和 PROMs/PREMs）数据。此外，您还将创新最先进的联合 AI/ML 方法，以确保临床研究中的隐私和数据安全。为了增强联合分析，您将使用生成式对抗网络（GANs）等人工智能技术生成合成数据。多学科团队将把您的工作流程和方法纳入用于联合数据管理和分析的 CLINNOVA 平台。您将在项目活动中发挥积极作用，并通过项目会议、大会和出版物向项目成员和科学界有效传播研究成果。

2、任务

• 开发联合分析工作流程：整合和调整专为健康研究设计的联合学习工作流程，强调可扩展性、效率和隐私性
• 使用人工智能/移动语言分析各种数据集：在联合环境中，将先进的人工智能/移动语言算法应用于广泛的健康数据，包括临床、分子（组学）和真实世界数据。
• 生成和使用合成数据：使用 GANs 等方法创建合成数据，用于联合分析，确保数据既真实又符合隐私要求
• 支持联合数据管理和分析平台的开发：积极参与并支持平台开发团队在 CLINNOVA 平台中实施联合分析工作流程
• 在项目活动中发挥积极作用：负责具体项目活动，与多学科团队密切合作，有效实现项目目标
• 传播研究成果：通过项目会议、大会和出版物，积极与项目成员、科学界和其他利益相关者分享正在进行的工作和研究成果
  

3、资格

• 计算机科学、信息技术、计算生物学、生物信息学或相关领域的博士，对健康研究和相关 IT 基础设施有浓厚兴趣
• 领域知识：
• 熟练掌握集中式和联合式环境中的统计分析原理和人工智能/ML 技术
• 具有在 IT 基础设施中开发、部署和维护 ML 操作 (MLOps) 的实践经验，包括熟悉虚拟化和容器化技术（如 Docker 和 Kubernetes）者更佳。
• 技术技能：
• 熟练掌握 Python 编程语言，包括数据操作库（如 Pandas）、ML 框架（如 scikit-learn）和可视化工具（如 Matplotlib、Seaborn）。
• 熟悉联合技术（如 Flower、NVIDIA FLARE）者优先考虑
• 其他技能：
• 具有良好的任务管理能力，能够在项目截止日期前完成任务并提交报告
• 具有认证和授权解决方案（如 ELIXIR-AAI、OIDC、GA4GH）、基于云的 AI/ML 服务、测试方法（单元、集成、e2e）方面的经验者优先考虑