Postes de doctorat en apprentissage machine biomédical et science des données

L’École de Munich pour la science des données (MUDS) lance un  appel à candidatures pour des postes de doctorat au sein de sa filière biomédecine MUDS-Santé. MUDS est un effort local pour rassembler la recherche et l’éducation au niveau universitaire à Munich. Il s’agit d’une initiative conjointe de Helmholtz Munich, de l’Institut Max Planck de physique des plasmas et du Centre aérospatial allemand avec la Ludwig-Maximilians-Universität München et l’Université technique de Munich.

MUDS-Health offre des  postes de doctorat entièrement financés pour les étudiants ayant une formation en biologie computationnelle, apprentissage automatique, science des données ou sciences biomédicales et un fort intérêt pour la formation à l’interface de la science des données et de la biomédecine. Méthodologiquement, les projets couvrent un large éventail de sujets, de l’analyse de données avec des algorithmes d’apprentissage en profondeur, à l’intégration de données de mesures omiques multicouches à des sujets liés aux données tels que la quantification de l’incertitude et la modélisation des processus biologiques. Le domaine d’application principal est la biomédecine, y compris la biologie unicellulaire, la génomique et l’épigénétique, le traitement d’images biomédicales et la médecine personnalisée (pour une liste de superviseurs et de sujets, voir ici Nous proposons des projets conjoints conçus par deux superviseurs, un expert d’application de domaine spécifique et une méthodologie expert, garantissant une excellente formation méthodologique et spécifique au domaine.

• (i) développer et adapter des méthodes de pointe en apprentissage automatique et en science des données et
• (ii) appliquer les outils et les connaissances acquises aux questions biomédicales.

La recherche sera accompagnée d’ateliers, d’écoles d’été et d’événements, d’un accès au programme de doctorat HELENA (ajouter un lien), ainsi que d’un séjour de recherche en laboratoire international en option, permettant à nos étudiants de devenir les scientifiques de données exceptionnels de demain.

La date limite de candidature est  le 18 juin 2020 .

Pour plus d’information, veuillez visiter notre site web. Postulez maintenant en utilisant le bouton  «Appliquer»  .