El candidato o candidata:
desarrollará herramientas avanzadas de tracking celular, basadas en algoritmos de inteligencia artificial, para aplicarlas al estudio de las interacciones entre las células del sistema inmune y las células tumorales. 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.
Avanzará en la definición de métricas universales y de métricas adaptadas a la aplicación en el contexto del proyecto participativo AI-FUSE-CELL destinado al desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial para el entendimiento universal de escenas. Su papel consistirá en la definición de las métricas que se utilizarán en los demostradores propuestos dentro del proyecto AIM-FUSE, y apoyará a los grupos en su implementación, así como en la generación de los propios demostradores.
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.
Se ofrece contrato postdoctoral de tres años asociado al un proyecto de Investigación en el ámbito de la Inteligencia artificial financiado por el AIA C32 REFERENCIA DEL PROYECTO financiado por MICIU/AEI/ / proyecto AI-FUSE-CELL, \"IA para la comprensión de la escena: respuesta inmunitaria celular\" (AIA C32), cuyos investigadores principales son los Dres. Carlos Ortiz de Solórzano y Álvaro Teijeira Sánchez.
Salario: 28.473,85€ brutos anuales
Requisitos
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 confocal multidimensional.
Formación y experiencia: Grado, Máster y Doctorado en Ingeniería Biomédica u otra ingeniería relacionada. Experiencia en un entorno de trabajo y en proyectos de investigación. Se valorará haber participado en publicaciones científicas.
Show more Show less