La beca es para integrar un proyecto que lleva adelante el Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional - sinc(i) de UNL-CONICET, con sede en la FICH. Inicia el 1 de octubre.
Se encuentra abierta la convocatoria a una beca posdoctoral en un proyecto altamente innovador que involucra aprendizaje profundo, bioinformática y visión computacional, con aplicación en el campo de la interacción planta-virus.
Esta beca se enmarca en el proyecto «3D-bioprinting meets machine learning: a novel tool to decipher the determinants of viral tropism», y el objetivo es desarrollar algoritmos que permitan integrar datos transcriptómicos e imágenes de microscopía para aprender de forma automática la dinámica del tropismo viral en los distintos tejidos de las plantas. El proyecto es llevado adelante por el Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional (sinc(i) de UNL-CONICET, con sede en la FICH, en colaboración con investigadores de la Universidad de Nottingham (Reino Unido) y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (España).
Las tareas a desarrollar por el/la postulante serán:
● Desarrollar métodos innovadores en aprendizaje profundo para encontrar relaciones entre imágenes y datos de secuenciación.
● Desarrollar herramientas computacionales de alcance mundial que permitan avanzar este campo y estén disponibles para toda la comunidad científica.
● Participar en investigaciones de vanguardia dentro de un proyecto financiado por el HFSP.
● Colaborar con una red excepcional de socios académicos en Reino Unido y España.
Perfil del/de la postulante:
● Título de doctorado en Ciencias de la computación, Informática, Bioinformática o disciplinas cercanas acreditando conocimientos equivalentes
● Conocimientos de aprendizaje automático, procesamiento de imágenes y bioinformática
● Conocimientos de metodologías para explicabilidad en inteligencia artificial
● Experiencia en aprendizaje profundo para visión por computadora, en especial: segmentación de imágenes y flujo óptico
● Experiencia en aprendizaje profundo para datos en bioinformática, en especial: grandes modelos de lenguaje para datos de secuenciación masiva de DNA/RNA y single-cell sequencing
El equipo de trabajo está conformado por Georgina Stegmayer, Diego Milone, Enzo Ferrante.
Estipendio: 1.500 dólares por mes, renovable por 3 años.
Fecha de inicio: 1 de octubre de 2024.
Para más información, enviar correo electrónico a la Dra. Georgina Stegmayer (gstegmayer@sinc.unl.edu.ar) adjuntando CV.