PRACOWNIK NAUKOWY (K/M)

Numer:
30898520

Rodzaj umowy:
Umowa o pracę na czas określony

Wynagrodzenie:
od 2 240 EUR

Zakres obowiązków:
Praca w Instytucie Mikrobiologii i Wirusologii Uniwersytetu Stradiņša w Rydze.
Do głównych obowiązków na stanowisku należą:
- opracowywanie, wdrażanie i optymalizacja modeli AI/ML (sztuczna inteligencja/klasyczne uczenie maszynowe, uczenie głębokie, wizja komputerowa, przetwarzanie języka naturalnego itp.)
- praca z ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi zbiorami danych; przeprowadzanie wstępnego przetwarzania, analizy i walidacji danych
- współpraca z lekarzami, naukowcami, inżynierami i zespołami projektowymi w celu włączenia sztucznej inteligencji do procesów badawczych
- kierowanie pracami nad publikacjami naukowymi, wnioskami o granty i materiałami konferencyjnymi lub udział w nich
- opracowywanie powtarzalnych procesów, dokumentacji oraz utrzymywanie repozytoriów kodu
- wspieranie działań związanych z budowaniem potencjału w zakresie sztucznej inteligencji (sesje szkoleniowe, konsultacje wewnętrzne)
- zapewnienie etycznych, bezpiecznych i godnych zaufania praktyk w zakresie sztucznej inteligencji zgodnie z przepisami instytucjonalnymi i unijnymi.

Miejsce pracy:
Ryga, Łotwa

Pracodawca:
Riga Stradins University

Liczba godzin pracy w tygodniu:
40

Wymagania konieczne:

• wykształcenie: wyższe (w tym licencjat), informatyczne
• angielski, w mowie - B2 - wyższy średnio zaawansowany, w piśmie - B2 - wyższy średnio zaawansowany, łotewski, w mowie - B2 - wyższy średnio zaawansowany, w piśmie - B2 - wyższy średnio zaawansowany
• Wymagane kwalifikacje: - tytuł magistra w dziedzinie sztucznej inteligencji, nauki o danych, informatyki, inżynierii biomedycznej lub pokrewnych kierunków - doświadczenie w realizacji projektów z zakresu uczenia maszynowego/głębokiego uczenia - udokumentowane doświadczenie badawcze lub praktyczne (publikacje, inne osiągnięcia akademickie i zawodowe) Niezbędne umiejętności: - biegła znajomość języka Python i głównych frameworków sztucznej inteligencji (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) - doświadczenie w zakresie potoków danych, statystyki i oceny modeli - umiejętność samodzielnej pracy oraz współpracy w zespole - umiejętności analityczne i rozwiązywania problemów - biegła znajomość języka łotewskiego i angielskiego Mile widziane: - doświadczenie w opiece zdrowotnej, biometrii, obrazowaniu lub cyfrowym zdrowiu - doświadczenie w zakresie uczenia federacyjnego, godnej zaufania SI, analityki z zachowaniem prywatności - doświadczenie w pracy z platformami chmurowymi lub środowiskami HPC - znajomość kwestii regulacyjnych i etycznych związanych ze sztuczną inteligencją.

Inne wymagania:
Wymagane kwalifikacje: - tytuł magistra w dziedzinie sztucznej inteligencji, nauki o danych, informatyki, inżynierii biomedycznej lub pokrewnych kierunków - doświadczenie w realizacji projektów z zakresu uczenia maszynowego/głębokiego uczenia - udokumentowane doświadczenie badawcze lub praktyczne (publikacje, inne osiągnięcia akademickie i zawodowe) Niezbędne umiejętności: - biegła znajomość języka Python i głównych frameworków sztucznej inteligencji (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) - doświadczenie w zakresie potoków danych, statystyki i oceny modeli - umiejętność samodzielnej pracy oraz współpracy w zespole - umiejętności analityczne i rozwiązywania problemów - biegła znajomość języka łotewskiego i angielskiego Mile widziane: - doświadczenie w opiece zdrowotnej, biometrii, obrazowaniu lub cyfrowym zdrowiu - doświadczenie w zakresie uczenia federacyjnego, godnej zaufania SI, analityki z zachowaniem prywatności - doświadczenie w pracy z platformami chmurowymi lub środowiskami HPC - znajomość kwestii regulacyjnych i etycznych związanych ze sztuczną inteligencją.

Sposób aplikowania:
bezpośrednio do pracodawcy

E-mail:
Wydział Kadrowy Uniwersytetu Stradiņša w Rydze 17 Melluzu Street, Ryga Telefon: +37167060853, +37167062699 E-mail: [email protected]

Wymagane dokumenty:
Wszystkie dokumenty w jednym pliku PDF: CV; list motywacyjny opisujący dotychczasowe doświadczenie, kwalifikacje i motywację; lista publikacji/portfolio; kopie dyplomów ukończenia studiów; potwierdzenie znajomości języka angielskiego (na poziomie co najmniej B2); dane kontaktowe dwóch osób udzielających referencji.

Sposób przekazania dokumentów:
Bezpośrednio do pracodawcy pod adres e-mail: [email protected].