El candidato o candidata desarrollará herramientas avanzadas de análisis de imagen, basadas en algoritmos de inteligencia artificial, para caracterizar los diferentes tipos de interacción entre las células del sistema inmune y las células tumorales, con el fin de entender dichas interacciones en relación con su eficacia antitumoral.
Su papel consistirá en el estudio del estado del arte relativo a esas herramientas, y la implementación de mejoras necesarias para la adecuación al problema que se plantea, en el marco de un proyecto multicéntrico destinado al desarrollo y validación de métodos universales de tracking de objetos en escenas dinámicas.
El candidato o candidata se incorporará al grupo de Sistemas Microfisiológicos y Biología Cuantitativa, perteneciente al Programa de Ingeniería Biomédica del CIMA de la Universidad de Navarra, dirigido por el Investigador Senior y Catedrático Carlos Ortiz de Solórzano.
El trabajo se realizará en el marco del proyecto colaborativo Artificial Intelligence for Universal Scene Understanding (AI-FUSE) en colaboración con la Universidad de Zaragoza y la Universidad Pablo Olavide de Sevilla.
Se ofrece contrato predoctoral de tres años asociado al proyecto AI-FUSE.
El salario bruto es de 18.254€ anuales.
La jornada laboral es de 37,5 h semanales.
El contrato es un contrato predoctoral de tres años con opción de extensión a un cuarto año dependiendo de la disponibilidad de fondos.
El candidato / a realizará su doctorado inscrito en el programa de doctorado de Ingeniería Aplicada de la Universidad de Navarra.
Conocimientos Obligatorios: Conocimiento avanzado de análisis de datos y programación (Python, Matlab, R…), con énfasis en aplicación de modelos de Machine Learning y Deep Learning, así como de algoritmos avanzados de análisis de imagen (segmentación y tracking celular).
Conocimientos Recomendables: Conocimiento de la biología del sistema inmune.
Conocimientos en el uso y aplicación de microscopía.
Bioestadística.
Formación y experiencia: Grado y Máster en Ingeniería Biomédica u otra ingeniería relacionada.
Experiencia en un contexto de trabajo de investigación.
Se valorará haber participado en publicaciones científicas. #J-18808-Ljbffr