<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">
</head>
<body style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space;" class="">
<div class="">
<div class="" style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space;">
<div class="">Dear all,</div>
<div class=""><br class="">
</div>
<div class="">We are recruiting up to three postdocs or researchers to work in the interdisciplinary research project <i class="">Hierarchical Analysis of Temporal and Spatial Data</i> (HASTE), see <a href="http://haste.research.it.uu.se/" class="">http://haste.research.it.uu.se</a>, within
 the research groups of Prof. Carolina Wählby, see <a href="http://www.cb.uu.se/~carolina/" class="">http://www.cb.uu.se/~carolina/</a>, Assoc. Prof. Andreas Hellander, see <a href="http://hellanderlab.research.it.uu.se/" class="">http://hellanderlab.research.it.uu.se</a> and
 Assoc. Prof. Ola Spjuth, see <a href="http://www.farmbio.uu.se/forskning/researchgroups/pb" class="">http://www.farmbio.uu.se/forskning/researchgroups/pb</a>.<br class="">
<br class="">
</div>
<div class=""><b class="">Research project:</b> You will join a recently started project that will run for 5 years and which is funded by the Swedish Foundation for Strategic Research (SSF). This interdisciplinary project aims at developing new, intelligent
 ways of processing and managing very large amounts of microscopy images in order to be able to leverage the imminent explosion of image data from modern experimental setups in the biosciences. One central idea is to represent datasets as intelligently formed
 and maintained information hierarchies, and to prioritize data acquisition and analysis to certain regions/sections of data based on automatically obtained metrics for usefulness and interestingness. To arrive at such smart systems for scientific discovery
 in image data, we will pursue a range of topics such as efficient data mining in image data, machine learning models with quantifiable confidence that learn an object’s interestingness, and development of intelligent and efficient cloud systems capable of
 mapping data and compute to a variety of cloud computing and data storage e-infrastructure based on the quality and interestingness of the data. Project partners are at the Department of Information Technology, Uppsala University, Department of Pharmaceutical
 Biosciences, Uppsala University, Vironova AB and AstraZeneca AB. <br class="">
<br class="">
We are currently seeking to fill three roles in the project. More information about the specific projects can be found on the project webpage:<br class="">
<br class="">
<div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre;"></span>• Detection of informative data from large-scale spatial and temporal experiments (with placement in the Wählby lab)<br class="">
</div>
<div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre;"></span>• Smart systems for creation and maintenance of information hierarchies in multi-cloud environments (with placement in the Hellander Lab)<br class="">
</div>
<div class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre;"></span>• Machine-learning with quantifiable confidence or probability (with placement in the Spjuth lab)</div>
</div>
<div class=""><br class="">
</div>
<div class="">We welcome applications no later that <b class="">2017-05-23. </b>All applications must be submitted via the online recruitment portal. See <a href="http://haste.reserach.it.uu.se/recruitment" class="">http://haste.reserach.it.uu.se/recruitment</a> for
 more information. </div>
<div class=""><br class="">
</div>
<div class=""><br class="">
</div>
</div>
</div>
<div class=""><br class="Apple-interchange-newline">
</div>
<br class="">
</body>
</html>