researchJobsAdjunct or adjunct research position
Adiunkt lub adiunktkastanowisko badawcze — Machine-translated title
From the ad
- Place: Kraków
- Form of employment: employment contract,full-time
Position description
Carrying out research work in the framework of the research project funded by the National Science Centre (National Science Centre) 29, agreement No. UMO-2025_57_B_ST6_04377; "Simulation of complex biological systems assisted by artificial intelligence: linguisticly controlled model of anti-cancer therapy planning'.
Period of employment and remuneration: 12 months with possibility of extension.
Salary: min. 7400 PLN gross/m-c plus internship plus 13-this salary.
Detailed Research Goals: The project includes the development of fast computing models for simulation of tumour evolution under the influence of different therapy strategies, taking into account the dynamics of the micro environment. In parallel, surrogate models will be developed (e.g. supermodelling, Neural ODE, PINN) for efficient approximation and exploration of parameter space. Research will focus on the integration of AI methods with biological models and assessment of stability, generationalization and reliability of predictions.
Our Requirements
- Doctor's degree in Computer Science,
- good knowledge of issues related to modelling and simulation of biological systems,
- very good IT workshop, in particular Python programming skills,
- very good knowledge of machine learning methods, neural networks and image recognition techniques,
- experience in conducting research, including the ability to prepare publications and present results at international conferences,
- diligence and high diligence in the implementation of the tasks entrusted,
- scientific achievements and organisational experience,
- knowledge of English at least B2 level,
- preferred candidates/candidates who have a formal opportunity to take up employment within 2 weeks from the date of the award.
Scope of responsibilities
- development and adaptation of rapid computing models to simulate the evolution of the tumour under the influence of various strategies for anti-cancer therapy, taking into account the dynamics of the micro-environment of cancer,
- construction and analysis of surrogate models using techniques such as supermodeling, Neural ODE and Physics Informed Neural Networks, in order to create efficient approximators allowing rapid simulation and exploration of parameter space,
- studies on the integration of AI methods with biological models, including assessment of stability, generation capacity and reliability of predictions in the context of synthetic, clinical and simulation data,
- development of a domain knowledge base (Domain Specific Knowledge Base) by developing principles for the structure, validation and integration of knowledge with RAG/LLM information modules and multimodal diagnostic databases,
- development of components of the assisted therapy design system by combining computing, surrogate and knowledge base models into a coherent platform to support research into personalised therapies.
We offer
- possibility of professional development in one of the leading technical universities in Poland,
- excellent conditions for conducting research, teaching work and cooperation with the scientific and industrial environment.
Documents required for recruitment
- application, cv, personal questionnaire,
- a document confirming English language skills at least B-2,
- diplomas and certificates proving their qualifications,
- information on scientific interests and research plans.
Machine translation (OPUS-MT) — the original text is authoritative
Show the original advertisement
- Miejsce: Kraków
- Forma zatrudnienia: umowa o pracę, pełny etat
Opis stanowiska
Prowadzenie prac badawczych w ramach realizacji projektu badawczego, finansowanego ze środków Narodowego Centrum Nauki „OPUS 29”, umowa nr UMO-2025_57_B_ST6_04377; pt. „Symulacja złożonych układów biologicznych wspomagana przez sztuczną inteligencję: językowo sterowany model planowania terapii przeciwnowotworowej”
Okres zatrudnienia i wynagrodzenie: 12 miesięcy z możliwością przedłużenia.
Wynagrodzenie: min. 7400 PLN brutto/m-c plus dodatek stażowy plus 13-te wynagrodzenie.
Szczegółowe cele badawcze: Projekt obejmuje opracowanie szybkich modeli obliczeniowych do symulacji ewolucji guza pod wpływem różnych strategii terapii, z uwzględnieniem dynamiki mikro środowiska. Równolegle rozwijane będą modele surogatowe (m.in. supermodeling, Neural ODE, PINN) umożliwiające wydajne aproksymacje i eksplorację przestrzeni parametrów. Badania skoncentrują się na integracji metod AI z modelami biologicznymi oraz ocenie stabilności, generalizacji i wiarygodności predykcji.
Nasze wymagania
- stopień doktora w zakresie Informatyki,
- dobra znajomość zagadnień związanych z modelowaniem i symulacją systemów biologicznych,
- bardzo dobry warsztat informatyczny, w szczególności umiejętność programowania w języku Python,
- bardzo dobra znajomość metod uczenia maszynowego, sieci neuronowych oraz technik rozpoznawania obrazów,
- doświadczenie w prowadzeniu badań naukowych, obejmujące umiejętność przygotowywania publikacji oraz prezentowania wyników na konferencjach międzynarodowych,
- sumienność i wysoka staranność w realizacji powierzonych zadań,
- osiągniecia naukowe i doświadczenie organizacyjne,
- znajomość języka angielskiego na poziomie co najmniej B2,
- preferowani kandydaci/kandydatki posiadające formalną możliwość podjęcia zatrudnienia w okresie 2 tygodni od daty rozstrzygnięcia konkursu.
Zakres obowiązków
- opracowanie i adaptacja szybkich modeli obliczeniowych umożliwiających symulację ewolucji guza pod wpływem różnych strategii terapii antynowotworowej, z uwzględnieniem dynamiki mikro środowiska nowotworu,
- budowa i analiza modeli surogatowych z wykorzystaniem technik takich jak supermodeling, Neural ODE oraz Physics Informed Neural Networks, w celu tworzenia wydajnych aproksymatorów pozwalających na szybkie symulacje i eksplorację przestrzeni parametrów,
- badania nad integracją metod AI z modelami biologicznymi, obejmujące ocenę stabilności, zdolności generalizacji i wiarygodności predykcji w kontekście danych syntetycznych, klinicznych i symulacyjnych,
- współtworzenie dziedzinowej bazy wiedzy (Domain Specific Knowledge Base) poprzez opracowanie zasad strukturyzacji, walidacji i integracji wiedzy z modułami inferencyjnymi systemów RAG/LLM oraz multimodalnymi bazami danych diagnostycznych,
- rozwój komponentów systemu wspomaganego projektowania terapii poprzez łączenie modeli obliczeniowych, surogatowych i baz wiedzy w spójną platformę wspierającą badania nad terapiami spersonalizowanym.
Oferujemy
- możliwość rozwoju zawodowego w jednej z wiodących uczelni technicznych w Polsce,
- doskonałe warunki do prowadzenie badań, pracy dydaktycznej oraz współpracy z otoczeniem naukowym i przemysłowy.
Dokumenty wymagane do rekrutacji
- podanie, cv, kwestionariusz osobowy,
- dokument potwierdzający znajomość języka angielskiego na poziomie co najmniej B-2,
- dyplomy oraz zaświadczenia potwierdzające posiadane kwalifikacje,
- informacja o zainteresowaniach naukowych i planach badawczych.
The employer's ad is the binding version. Apply through their system.
?
Saved calls and ads appear on your calendar, and their deadlines are included when you export it. Nothing else is added for you.