AI-Powered Fit Check
Instantly analyze how your resume matches this job's requirements and uncover your top strengths.
Lunds universitet grundades 1666 och rankas återkommande som ett av världens främsta lärosäten. Här finns omkring 46 000 studenter och 8 500 medarbetare i Lund, Helsingborg och Malmö. Vi förenas i vår strävan att förstå, förklara och förbättra vår värld och människors villkor.
Är du expert på beräkningsmodellering, maskininlärning eller signalbehandling och har ett starkt intresse för neuromuskulär fysiologi? Är du intresserad av att ta dig an utmanande problem inom neuromuskulär fysiologi och utveckla skalbara algoritmer för stora biomedicinska dataset? Siktar du på en forskarkarriär inom akademin och vill arbeta i en samarbetsinriktad, tvärvetenskaplig miljö?
Beskrivning av arbetsplatsen
Tjänsten är förlagd inom forskningsmiljön Neuroengineering vid Institutionen för biomedicinsk teknik, LTH, Lunds universitet. Gruppen bedriver internationellt erkänd forskning om neuromuskulära gränssnitt, högdensitetsyt‑elektromyografi (HD‑sEMG), protesstyrning och beräkningsanalys av storskaliga biosignaler, i nära samarbete med kliniska och akademiska partners. Ett centralt fokus för gruppen är utvecklingen av avancerade beräkningsmetoder för att dekomponera HD‑sEMG till motorenhetsaktivitet genom optimering, inferens och bayesiansk modellering. Detta arbete är nära kopplat till GPU‑accelererad högprestandaberäkning genom Lunds universitets nationella e‑infrastruktur.
Du kommer att ingå i en tvärvetenskaplig forskningsmiljö som värdesätter vetenskaplig självständighet, öppenhet och metodologisk innovation, med stark betoning på reproducerbar forskning, öppen källkod och publikationer med hög kvalite.
Särskild ämnesbeskrivning
Projektet avser utveckling av beräkningsmetoder för att bearbeta och analysera HD‑sEMG‑inspelningar för att utvinna detaljerad information om neural styrning av rörelser. Det långsiktiga målet är att vidareutveckla tekniker för neuromuskulär diagnostik, protesstyrning och rehabilitering.
Arbetet kommer att fokusera på storskalig invers modellering och databaserad analys av komplexa biosignaler, implementerat med hjälp av högprestandaberäkningsinfrastruktur. Projektet genomförs i nära samarbete med nationella och internationella partners och inkluderar utveckling av forskningsprogramvara med öppen källkod.
Arbetsuppgifter
I arbetsuppgifterna som postdoktor ingår främst att bedriva forskning. Även undervisning kan ingå i arbetsuppgifterna, dock högst en femtedel av arbetstiden. Inom ramen för anställningen ges det möjlighet till tre veckors högskolepedagogisk utbildning. Syftet med anställningen är att utveckla sin självständighet som forskare samt skapa förutsättningar för vidare meritering.
Ditt forskningsarbete kommer att bestå i att utveckla och implementera avancerade beräkningsmetoder för analys av högdensitetsyt‑elektromyografi (HD‑sEMG) och relaterade neuromuskulära data. Arbetet kombinerar metodutveckling med analys av experimentella data och nära samarbete med nationella och internationella forskningspartners.
Arbetsuppgifterna innefattar:
Bedriva forskning inom biomedicinsk teknik och neuromuskulär signalanalys
Utveckla, implementera och utvärdera storskaliga dataanalysmetoder med hjälp av högprestandaberäkningsinfrastruktur
Analysera experimentella HD‑sEMG‑data, generera simulerade data samt bidra till experimentell design och validering
Publicera forskningsresultat i internationella tidskrifter och presentera vid vetenskapliga konferenser
Bidra till handledning av masterstudenter och doktorander
Aktivt delta i samarbetsprojekt och bidra till ansökningar om extern forskningsfinansiering
Utföra administration kopplad till arbetsuppgifterna ovan
Behörighet
Behörig att anställas som postdoktor är den som har avlagt doktorsexamen, eller en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen, inom anställningens ämnesområde. Bevis om att behörighetskravet är uppfyllt ska ha inkommit senast vid tidpunkten då anställningsbeslut fattas. Främst kommer den sökande i fråga som avlagt examen högst tre år före sista ansökningsdag. Om det finns särskilda skäl kan doktorsexamen ha avlagts tidigare.
Övriga krav
Mycket goda kunskaper i engelska, i tal och skrift
Erfarenhet av beräkningsmodellering, signalbehandling, maskininlärning, statistisk inferens, vetenskaplig programmering eller relaterade datadrivna metoder, inklusive programmering i Python eller liknande högnivåspråk
Vetenskaplig kompetens och metodologiska färdigheter relevanta för beräkningsinriktad biomedicinsk teknik, inklusive analys av biomedicinska signaler såsom EMG, EEG, MEG eller relaterade tidsseriedata
Förmåga att arbeta självständigt och ta ansvar för att driva forskningsprojekt framåt
Goda samarbetsförmågor och förmåga att arbeta i en tvärvetenskaplig forskningsmiljö
Vetenskapliga publikationer i internationella peer review-granskade tidskrifter inom ett relevant område
För fullständig beskrivning, se: https://lu.varbi.com/what:job/jobID:946860/