Uppsala: Postdoktor inom medicinsk bildbehandling

Vill du arbeta med moderna metoder för maskininlärning med stöd av kompetenta kollegor i en ledande internationell miljö? Vill du ha en arbetsgivare som satsar på ett hållbart medarbetarskap och erbjuder trygga, förmånliga arbetsvillkor? Välkommen att söka anställning som postdoktor på Uppsala universitet.
Uppsala universitet har en lång tradition av framgångsrik forskning – bland alumnerna återfinns 16 nobelpristagare, nu senast Svante Pääbo. Universitetet är unikt när det gäller att kombinera IT med bredare forskning, från livsvetenskaperna till humaniora.
Institutionen för informationsteknologi har en ledande position inom såväl forskning som utbildning på alla nivåer. Vi är idag Uppsala universitets tredje största institution och har i dag drygt 350 anställda varav 120 lärare och 120 doktorander. C:a 5000 grundutbildningsstudenter läser en eller flera kurser vid institutionen varje år. Mer information om oss hittar du på institutionen för informationsteknologis webbplats.
Vid avdelningen för avdelningen för Systemteknik utvecklar vi både teori och konkreta verktyg för att designa system som lär sig, resonerar och agerar i den verkliga världen baserat på en sömlös kombination av data, matematiska modeller och algoritmer. Vår forskning integrerar expertis från maskininlärning, optimering, reglerteori och tillämpad matematik, och spänner över olika tillämpningsområden som medicin, energisystem, biomedicinska system, neurovetenskap och säkerhet.
Vid avdelningen har vi ett brett nätverk av långvariga internationella samarbetspartners över hela världen, till exempel vid University of Cambridge, University of Oxford, Imperial College London, University of Sydney, University of Newcastle och Aalto University.
Arbetsuppgifter
Forskning om grundläggande modeller och metoder inom maskininlärning och deras tillämpningar inom medicin. Vi kommer att fortsätta vårt arbete med att utvinna kunskap från storskaliga EKG-datauppsättningar och eventuellt även relaterade data. Syftet är att kunna undersöka användningen av dessa modeller för beslutsstöd och tjänsten kan även innefatta arbete med beslutsalgoritmer. Den postdoktorala forskaren kommer att samarbeta med våra kollegor vid den medicinska fakulteten här i Uppsala och sannolikt även med våra samarbetspartners i Brasilien.
Tekniska nyckelord för tjänsten inkluderar: probabilistiska modeller, djupinlärning, beslutsalgoritmer, Bayesiansk slutledning och precisionsmedicin. 
Tjänsten kan innehålla undervisning upp till 20% beroende på tillgänglighet och intresse.
Kvalifikationskrav
Doktorsexamen i maskininlärning, reglerteknik, signalbehandling, beräkningsintensiv statistik eller närliggande relevant område eller en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen i maskininlärning, reglerteknik, signalbehandling eller beräkningsintensiv statistik. Examen ska vara uppfyllt senast vid tidpunkten då anställningsbeslutet fattas. Främst bör den komma ifråga som har avlagt examen för högst tre år sedan. Vid beräkning av ramtiden om tre år är utgångspunkten sista ansökningsdag. Om det finns särskilda skäl kan sådan examen ha avlagts tidigare. Med särskilda skäl avses ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet, förtroendeuppdrag inom fackliga organisationer, etc.
Vi söker kandidater med:
ett stort intresse för och erfarenhet av att utveckla nya metoder inom maskininlärning,
förmåga att använda djupinlärning (deep learning) på stora dataset,
förmåga att kommunicera tekniskt material effektivt i muntlig och skriftlig form (engelska),
goda arbetskunskaper inom programmering (helst i Python).
personliga egenskaper, såsom en hög nivå av kreativitet, noggrannhet och/eller ett strukturerat tillvägagångssätt för problemlösning är avgörande.

Publikationer vid ledande konferenser inom maskininlärning är ett stort plus. Du förväntas kunna undervisa på svenska eller engelska.
Önskvärt/meriterande i övrigt
Erfarenhet av tvärvetenskaplig forskning är bra. Som person är du kreativ, noggrann och har ett strukturerat förhållningssätt. Vid urval bland de sökande kommer vi att bedöma deras förmåga att självständigt driva sitt arbete framåt, att samarbeta med andra, att ha ett professionellt förhållningssätt och att analysera och arbeta med komplexa problem. Stor vikt kommer att läggas vid personliga egenskaper och personlig lämplighet.
Ansökan ska innehålla:
En meritförteckning (CV),
Publikationslista,
Beskrivning av din nuvarande och tidigare forskning (max 1 sida) och förslag på framtida forskning (max 1 sida),
Kontaktinformation till två referenser.

Om anställningen 
Anställningen är tidsbegränsad i 2 år enligt centralt kollektivavtal. Omfattningen är heltid. Tillträde 1 oktober, 2026 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala.
Upplysningar om anställningen lämnas av: Professor Thomas Schön, 018 - 471 25 94, thomas.schon@uu.se 
I denna rekrytering har vi ersatt det personliga brevet med frågor som du besvarar i samband med din ansökan. Svaren kommer att användas som en del i urvalsprocessen.
Välkommen med din ansökan senast den 28 augusti, 2026, UFV-PA 2026/2006.
Uppsala universitet är ett brett forskningsuniversitet med stark internationell ställning. Det yttersta målet är att bedriva utbildning och forskning av högsta kvalitet och relevans för att göra skillnad i samhället. Vår viktigaste tillgång är alla 7 500 anställda och 53 000 studenter som med nyfikenhet och engagemang gör Uppsala universitet till en av landets mest spännande arbetsplatser.
Läs mer om våra förmåner och hur det är att jobba inom Uppsala universitet
https://uu.se/om-uu/jobba-hos-oss/
Anställningen kan komma att säkerhetsprövas. Vid säkerhetsprövning är en förutsättning för anställning att sökande blir godkänd.
Vi undanber oss erbjudanden om rekryterings- och annonseringshjälp.
Ansökan tas emot i Uppsala universitets rekryteringssystem.
Fackliga företrädare: Saco-S - saco-s@uu.se, Seko - seko@uadm.uu.se, ST (OFR/S) - ofr@uu.se

Vid avdelningen för avdelningen för Systemteknik utvecklar vi både teori och konkreta verktyg för att designa system som lär sig, resonerar och agerar i den verkliga världen baserat på en sömlös kombination av data, matematiska modeller och algoritmer. Vår forskning integrerar expertis från maskininlärning, optimering, reglerteori och tillämpad matematik, och spänner över olika tillämpningsområden som medicin, energisystem, biomedicinska system, neurovetenskap och säkerhet.
Vid avdelningen har vi ett brett nätverk av långvariga internationella samarbetspartners över hela världen, till exempel vid University of Cambridge, University of Oxford, Imperial College London, University of Sydney, University of Newcastle och Aalto University.
Arbetsuppgifter
Detta projekt fokuserar på att utveckla, analysera och tillämpa nya metoder inom förstärkningsinlärning och modellprediktiv styrning (MPC), både stokastiska och deterministiska formuleringar. Fokus kommer att ligga på att utveckla metoder för robust förstärkningsinlärning och/eller MPC-formuleringar. Vi är särskilt intresserade av miljöer där kostnads- eller belöningsfunktionen är icke-ergodisk. I dessa situationer fångar de förväntade kostnaderna/belöningarna inte beteendet hos individuella utrullningar, vilket kräver nya konstruktioner. Vi kommer att utveckla och analysera generellt tillämpliga algoritmer och modeller tillsammans med våra samarbetspartners. Den postdoktorala forskaren kommer att gemensamt handledas av Assistant Professor Dominik Baumann (Aalto-universitetet) och när det gäller MPC-aspekterna kommer vi att samarbeta med Assistant Professor Johannes Köhler vid Imperial College London.
Tekniska byggstenar kan inkludera förstärkningsinlärning, tillståndsmodeller, MPC, djupinlärning, och probabilistisk modellering i allmänhet.
Tjänsten kan innehålla undervisning upp till 20% beroende på tillgänglighet och intresse. Du förväntas kunna undervisa på svenska eller engelska.
Kvalifikationskrav
Doktorsexamen i maskininlärning, reglerteknik, signalbehandling, eller närliggande relevant område eller en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen i maskininlärning, reglerteknik eller signalbehandling. Examen ska vara uppfyllt senast vid tidpunkten då anställningsbeslutet fattas. Främst bör den komma ifråga som har avlagt examen för högst tre år sedan. Vid beräkning av ramtiden om tre år är utgångspunkten sista ansökningsdag. Om det finns särskilda skäl kan sådan examen ha avlagts tidigare. Med särskilda skäl avses ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet, förtroendeuppdrag inom fackliga organisationer, etc.
Vi söker kandidater med:
ett stort intresse för och erfarenhet av att utveckla nya metoder inom förstärkningsinlärning och/eller modellprediktiv reglering,
förmåga att kommunicera tekniskt material effektivt i muntlig och skriftlig form (engelska),
goda arbetskunskaper inom programmering (helst i Python).
personliga egenskaper, såsom en hög nivå av kreativitet, noggrannhet och/eller ett strukturerat tillvägagångssätt för problemlösning är avgörande.

Publikationer vid ledande konferenser inom maskininlärning och/eller ledande tidskrifter inom reglerteknik är ett stort plus.
Önskvärt/meriterande i övrigt
Erfarenhet av samarbete med företag är bra. Som person är du kreativ, noggrann och har ett strukturerat förhållningssätt. Vid urval bland de sökande kommer vi att bedöma deras förmåga att självständigt driva sitt arbete framåt, att samarbeta med andra, att ha ett professionellt förhållningssätt och att analysera och arbeta med komplexa problem. Stor vikt kommer att läggas vid personliga egenskaper och personlig lämplighet.
Ansökan ska innehålla:
En meritförteckning (CV),
Publikationslista,
Beskrivning av din nuvarande och tidigare forskning (max 1 sida) och förslag på framtida forskning (max 1 sida),
Kontaktinformation till två referenser.

I denna rekrytering har vi ersatt det personliga brevet med frågor som du besvarar i samband med din ansökan. Svaren kommer att användas som en del i urvalsprocessen.
Om anställningen 
Anställningen är tidsbegränsad i 2 år enligt centralt kollektivavtal. Omfattningen är heltid. Tillträde 1 oktober, 2026 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala.
Upplysningar om anställningen lämnas av: Professor Thomas Schön, 018 - 471 25 94, thomas.schon@uu.se 
Välkommen med din ansökan senast den 21 augusti, 2026, UFV-PA 2026/1965.
Uppsala universitet är ett brett forskningsuniversitet med stark internationell ställning. Det yttersta målet är att bedriva utbildning och forskning av högsta kvalitet och relevans för att göra skillnad i samhället. Vår viktigaste tillgång är alla 7 500 anställda och 53 000 studenter som med nyfikenhet och engagemang gör Uppsala universitet till en av landets mest spännande arbetsplatser.
Läs mer om våra förmåner och hur det är att jobba inom Uppsala universitet
https://uu.se/om-uu/jobba-hos-oss/
Anställningen kan komma att säkerhetsprövas. Vid säkerhetsprövning är en förutsättning för anställning att sökande blir godkänd.
Vi undanber oss erbjudanden om rekryterings- och annonseringshjälp.
Ansökan tas emot i Uppsala universitets rekryteringssystem.
Fackliga företrädare: Saco-S - saco-s@uu.se, Seko - seko@uadm.uu.se, ST (OFR/S) - ofr@uu.se

Vill du arbeta med digitala sociala data, med stöd av kompetenta och trevliga kollegor i en internationell miljö? Vill du ha en arbetsgivare som satsar på ett hållbart medarbetarskap och erbjuder trygga, förmånliga arbetsvillkor? Välkommen att söka anställning som projektassistent på Uppsala universitet.
Institutionen för informationsteknologi har en ledande position inom såväl forskning som utbildning på alla nivåer. Vi är idag Uppsala universitets tredje största institution och har i dag drygt 350 anställda varav 120 lärare och 120 doktorander. C:a 5000 grundutbildningsstudenter läser en eller flera kurser vid institutionen varje år. Mer information om oss hittar du på institutionen för informationsteknologis webbplats.
Arbetet kommer att utföras vid Informationslaboratoriet (InfoLab), Institutionen för informationsteknologi. Vid Uppsala universitets informationslaboratorium (UU?InfoLab) bedriver vi grundläggande och tillämpad forskning om utvinning av kunskap från sociala data. Vi utvecklar modeller, metoder, metodologier och programvara för att analysera multilager-, temporala, textuella, visuella och probabilistiska informationsnätverk, vilka vi använder för att fånga komplexa aspekter av samtida sociala data, såsom heterogenitet, hastighet, ostruktureradhet och osäkerhet. Våra tillämpningar inkluderar analys av politisk kommunikation online samt studier av desinformation på nätet.
Arbetsuppgifter
Arbetet innebär att skriva kod och genomföra analyser av sociala mediedata som samlas in inom våra projekt om visuell politik online.
Kvalifikationskrav
Den sökande ska ha en masterexamen eller vara i slutfasen av sina masterstudier, ha goda språkliga färdigheter, programmeringskunskaper samt erfarenhet av analys av sociala mediedata.
Önskvärt/meriterande i övrigt
God samarbetsförmåga samt utbildning inom computational social science.
Om anställningen 
Anställningen är tidsbegränsad, 5 månader. Omfattningen är 100 %. Tillträde 1 augusti 2026 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala
Upplysningar om anställningen lämnas av: Prof. Matteo Magnani, +46 18 471 40 21, Email: matteo.magnani@it.uu.se
I denna rekrytering har vi ersatt det personliga brevet med frågor som du besvarar i samband med din ansökan. Svaren kommer att användas som en del i urvalsprocessen.
Välkommen med din ansökan senast den 15 juni 2026, UFV-PA 2026/1835.
Uppsala universitet är ett brett forskningsuniversitet med stark internationell ställning. Det yttersta målet är att bedriva utbildning och forskning av högsta kvalitet och relevans för att göra skillnad i samhället. Vår viktigaste tillgång är alla 7 500 anställda och 53 000 studenter som med nyfikenhet och engagemang gör Uppsala universitet till en av landets mest spännande arbetsplatser.
Läs mer om våra förmåner och hur det är att jobba inom Uppsala universitet
https://uu.se/om-uu/jobba-hos-oss/
Anställningen kan komma att säkerhetsprövas. Vid säkerhetsprövning är en förutsättning för anställning att sökande blir godkänd.
Vi undanber oss erbjudanden om rekryterings- och annonseringshjälp.
Ansökan tas emot i Uppsala universitets rekryteringssystem.
Fackliga företrädare: Saco-S - saco-s@uu.se, Seko - seko@uadm.uu.se, ST (OFR/S) - ofr@uu.se

Institutionen för folkhälso- och vårdvetenskap (IFV) tillhör den medicinska fakulteten och har en omfattande forskning som bedrivs av våra 11 forskargrupper bland annat inom ämnesområdena folkhälsovetenskap, vårdvetenskap, bioetik och hälso- och sjukvårdsforskning. Vidare bedriver institutionen utbildning på läkarprogrammet, sjuksköterskeprogrammen, logopedprogrammet, mastersprogrammet i folkhälsa samt genom ett flertal fristående kurser. Vi är sammanlagt ca 370 medarbetare inklusive våra associerade forskare och doktorander. Läs mer på: pubcare.uu.se
Beskrivning av ämnesområdet
Hälso- och sjukvårdsforskning är ett tvärvetenskapligt ämne som omfattar forskning om hälso- och sjukvårdssystemets styrning, organisation och resultat. 
Arbetsuppgifter
I anställningen ingår undervisning, forskning och administration. Undervisningen sker på grundnivå och avancerad nivå, i första hand på läkarprogrammet och masterprogrammet i folkhälsa inom ämnen såsom hälso- och sjukvårdsforskning och vetenskaplig metod. Till undervisning räknas även kursansvar och kursadministration. Till arbetsuppgifterna hör också att följa utvecklingen inom ämnet hälso- och sjukvårdsforskning och samhällsutvecklingen i övrigt som har betydelse för arbetet vid universitetet och inom forskargruppen.
Behörighetskrav
För denna anställning krävs doktorsexamen inom hälso- och sjukvårdsforskning eller närliggande fält. Behörig att anställas som universitetslektor är den som visat såväl vetenskaplig som pedagogisk skicklighet (3 § 4 kap HF). Enligt 5 § Anställningsordning för Uppsala universitet (AO) gäller som allmänt behörighetskrav för lärare att ha de personliga egenskaper som krävs för att fullgöra anställningen väl. 
Den sökande ska ha dokumenterad förmåga att undervisa på svenska samt examinera skrivuppgifter på svenska.
Utöver detta är det meriterade om den sökande har erfarenhet av undervisning på för anställningen relevanta kurser och handledning av studenter samt pågående forskningsprojekt inom relevant ämne, såsom hälso- och sjukvårdsforskning. Samtliga meriter ska vara dokumenterade så att både kvalitet och omfattning kan bedömas. 
Bedömningsgrunder 
Vid urval bland behöriga sökande kommer vikt att fästas vid vetenskaplig och pedagogisk skicklighet i lika mån. Vid bedömning av den vetenskapliga och pedagogiska skickligheten kommer särskild vikt att fästas vid erfarenhet av forskning och undervisning inom fältet hälso- och sjukvårdsforskning. 
Vetenskaplig skicklighet avser forskningsmeritering. Vid bedömning av skickligheten kommer i första hand vikt att fästas vid vetenskaplig kvalitet och omfattningen vad gäller bredd och djup att bedömas. Meriter och erfarenheter av forskning som anknyter till hälso- och sjukvårdsforskning prioriteras. Särskild vikt kommer att läggas vid dokumenterad erfarenhet av publicering i internationella, peer-reviewade tidskrifter samt vid demonstrerad förmåga att i konkurrens erhålla externa forskningsmedel. Betydelse kommer även att fästas vid erfarenhet av att leda och/eller delta i tvärvetenskapliga forsknings- och samverkansprojekt samt vid dokumenterad förmåga att kunna samarbeta med forskare från andra forskningsområden än det egna.
Pedagogisk skicklighet avser kvalifikationer inom utbildning och undervisning. Vid bedömningen av den pedagogiska kompetensen ska den pedagogiska kvaliteten ges högsta prioritet. Omfattningen, både vad gäller bredd och djup, ska också beaktas. Vid bedömning av den pedagogiska skickligheten kommer särskild vikt att fästas vid erfarenhet från undervisning som innefattar hälso- och sjukvårdsforskning samt undervisning om vetenskaplig metod. Handledning av examensarbeten på masternivå betraktas också som en merit.
Samtliga meriter ska vara dokumenterade så att både kvalitet och omfattning kan bedömas. 
Vid bedömningen av inskickade ansökningar kan internationella sakkunniga komma att anlitas. I denna händelse kan ansökningshandlingar skrivna på svenska behöva skickas till en av universitetet anlitad översättare.
Upplysningar om anställningen lämnas av 
professor Ulrika Winblad, 070-525 0252, ulrika.winblad@uu.se
Välkommen med din ansökan senast den måndag 31 augusti, UFV-PA 2026
Uppsala universitet är ett brett forskningsuniversitet med stark internationell ställning. Det yttersta målet är att bedriva utbildning och forskning av högsta kvalitet och relevans för att göra skillnad i samhället. Vår viktigaste tillgång är alla 7 500 anställda och 53 000 studenter som med nyfikenhet och engagemang gör Uppsala universitet till en av landets mest spännande arbetsplatser.
Läs mer om våra förmåner och hur det är att jobba inom Uppsala universitet
https://uu.se/om-uu/jobba-hos-oss/

Uppsala universitet söker en mycket motiverad postdoktor till vår forskargrupp inom tillämpad kärnfysik. Anställningen är kopplad till forskningsprogrammet MÅSTE, Multidisciplinära åtaganden för Sveriges Gen IV teknologi och expertis, som adresserar centrala vetenskapliga och tekniska utmaningar för framtida Gen IV reaktorsystem. Mer information om programmet finns på https://www.maste.nu/
Postdoktorprojektet kommer att fokusera på osäkerhetskvantifiering av kärndata för Gen IV-reaktorsystem, med särskild tonvikt på neutronbrusbaserad härdövervakning och källtermer för använt kärnbränsle för upparbetning och bränsletillverkning.
Vi söker en kandidat med stark bakgrund inom kärnteknik, reaktorfysik, kärnfysik, beräkningsfysik, tillämpad matematik, datavetenskap eller ett närliggande område. Erfarenhet av osäkerhetskvantifiering, reaktorfysikaliska beräkningar, neutronbrus, kärndata, maskininlärning eller surrogatmodellering är särskilt relevant. 
Anställningen ger möjlighet att bidra till utvecklingen av avancerade metoder för osäkerhetspropagering i framtida reaktorsystem, med tillämpningar från reaktorövervakning till säker hantering och bearbetning av använt kärnbränsle.

Arbetsuppgifter
Som postdoktor kommer du att bidra till utveckling och tillämpning av metoder för osäkerhetskvantifiering av kärndata i Gen IV-reaktorsystem. Arbetet omfattar propagering av osäkerheter från kärndata till reaktorfysikaliska observabler, med särskilt fokus på neutronbrusbaserad härdövervakning och källtermer för använt kärnbränsle.
Dina huvudsakliga arbetsuppgifter kommer att vara att:
Bedriva forskning om osäkerhetskvantifiering av kärndata för Gen IV reaktortillämpningar.
Generera och använda kärndatafiler baserade på kärndataosäkerheter från evaluerade kärndatabibliotek
Processa kärndata till former som är lämpliga för reaktorfysikaliska beräkningar och neutronbrusberäkningar,
Utveckla och tillämpa metoder för osäkerhetspropagering till neutronbrusbaserade metoder för härdövervakning.
Utveckla, träna och validera surrogatmodeller för neutronbrusberäkningskoder med hjälp av maskininlärning.
Kvantifiera osäkerheter i källtermer för använt kärnbränsle, inklusive resteffekt och inventarier av utvalda nuklider relevanta för reaktivitet, safeguards, säkerhetsanalys, upparbetning av använt bränsle och bränsletillverkning.
Leda och bidra till vetenskapliga publikationer, konferenspresentationer och spridning av forskningsresultat.
Samarbeta med nationella och internationella parter inom forskningsprogrammet.

Kvalifikationskrav
Doktorsexamen i kärnteknik, reaktorfysik, kärnfysik, beräkningsfysik, tillämpad matematik, datavetenskap eller ett närliggande område, eller en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen inom något av dessa områden. Examen ska vara avlagd senast vid tidpunkten för anställningsbeslutet.
För anställning som postdoktor är de främsta målgrupperna personer som har avlagt doktorsexamen högst tre år före ansökningstidens utgång. Utgångspunkten för treårsperioden är sista ansökningsdag. På grund av särskilda skäl kan examen ha avlagts tidigare. Treårsperioden kan förlängas vid exempelvis sjukfrånvaro, föräldraledighet, fackliga uppdrag och liknande omständigheter.
För denna anställning krävs även att den sökande:
har goda kunskaper i minst ett programmeringsspråk.
har dokumenterad erfarenhet relevant för reaktorfysikaliska beräkningar, kärndata, osäkerhetskvantifiering eller maskininlärning.
har god kommunikationsförmåga i både muntlig och skriftlig engelska

Önskvärt och meriterande i övrigt
Ytterligare kvalifikationer syftar till att beskriva relevant erfarenhet och expertis och betraktas som meriterande. Vi uppmuntrar ansökningar även om den sökande inte uppfyller alla listade meriter.
Dokumenterad expertis inom osäkerhetskvantifiering, statistik, tillämpad matematik, maskininlärning eller surrogatmodellering.
Erfarenhet av reaktorfysikaliska beräkningar, processning av kärndata och kärdatabibliotek.
Erfarenhet av neutronbrus, tidsberoende reaktorfysik, perturbationsmetoder eller metoder för härdövervakning.
Erfarenhet av beräkningar för använt kärnbränsle, utbränningsberäkningar, resteffekt, nuklidinventarier eller källtermsanalys.
Erfarenhet av snabba reaktorsystem, Gen IV reaktorkoncept eller modellering av avancerade reaktorer.
Stark analytisk förmåga och god problemlösningsförmåga.
God kommunikationsförmåga och god samarbetsförmåga.
Betydande forskningserfarenhet inom ett relevant område.

Om ansökan 
Ansökan, skriven på svenska eller engelska, ska innehålla: 
Ett personligt brev,
Meritförteckning,
En kopia av doktorsexamensbeviset och betyg från tidigare studier.
En länk till, eller en kopia av, doktorsavhandlingen,
Två referenser, varav minst en från akademin, samt ett rekommendationsbrev,
Publikationslista, och
Annan dokumentation som du vill att vi beaktar.

Om anställningen 
Anställningen är tidsbegränsad i 2 år enligt centralt kollektivavtal. Omfattningen är heltid. Tillträde november 2026 eller enligt överenskommelse.
Placeringsort: Uppsala
Upplysningar om anställningen lämnas av: Henrik Sjöstrand , henrik.sjostrand@physics.uu.se
Välkommen med din ansökan senast den 14 augusti 2026, UFV-PA 2026/1887
Ansökan tas emot i Uppsala universitets rekryteringssystem.
Observera att detta är en förkortad version av annonsen. För att se den fullständiga annonsen vänligen klicka på ”Ansök här” eller se Uppsala universitets hemsida för jobbannonser

Institutionen för farmaceutisk biovetenskap
Institutionen för farmaceutisk biovetenskap är en interdisciplinär miljö där 10 forskningsområden arbetar för att bidra till bättre läkemedel och en friskare värld. Med laboratorier i hjärtat av Uppsala Biomedicinskt Centrum och Sveriges enda Farmaceutiska fakultet utgör vi en vital motor i utvecklingen av utbildning och forskning inom de farmaceutiska vetenskaperna.  Mer information om institutionen och dess verksamhet finns på uu.se/farmbio.
Vi erbjuder en anställning som postdoc inom en NEST-satsning som finansieras av Wallenbergs nationella program för datadriven livsvetenskap (DDLS) och Wallenberg AI, Autonomous Systems  and Software Program (WASP). Projektet, Time-Resolved Imaging and Multi-Channel Evaluation of Cellular Dynamics (TIMED), är ett femårigt samarbete mellan forskare vid Uppsala universitet, Chalmers tekniska högskola och Karolinska Institutet. Inom TIMED-projektet utvecklar vi nya metoder för att studera cancer och dess dynamik genom att integrera artificiell intelligens och dataanalys med tidsserier. Genom att studera dynamiska biologiska processer, såsom cellbeteende och respons över tid, möjliggör vi en systematisk karaktärisering av grundläggande cellulära processer i stor skala.
Arbetsuppgifter
Projektet innefattar etablering av cellinjepaneler samt utveckling och tillämpning av CRISPR-baserade perturbationssystem kombinerat med morfologisk profilering för att kartlägga hur genetiska förändringar påverkar cellulära fenotyper. Ett centralt vetenskapligt mål är att använda high-content imaging av levande och fixerade cellinjer för att koppla genotyp till morfologisk och funktionell fenotyp, samt att tolka biologiska svar i termer av signalvägar. Inom TIMED-projektet kommer du att samarbeta med doktorander och seniora forskare med kompletterande expertis inom bild- och dataanalys, artificiell intelligens och cancerbiologi.
Mer specifikt kommer du att:
Utveckla och validera stabila genetiskt modifierade cellinjer.
Planera och genomföra CRISPR-perturbationsexperiment i cellinjer
Utföra high-content imaging av levande celler med hjälp av laboratoriets robotiserade lab
Tolka resultat och sätta dem i ett biologiskt sammanhang.
Bidra till dataanalys för att koppla genetiska perturbationer till fenotypiska utfall.

Kvalifikationer
Doktorsexamen inom ett relevant område experimentellt laboratoriearbete.
Examen ska vara uppfyllt senast vid tidpunkten då anställningsbeslutet fattas. Främst bör den komma ifråga som har avlagt examen för högst tre år sedan. Vid beräkning av ramtiden om tre år är utgångspunkten sista ansökningsdag. Om det finns särskilda skäl kan sådan examen ha avlagts tidigare.
Erfarenhet av molekylärbiologiska tekniker för cell engineering.
Minst tre års praktisk erfarenhet av cellodling och kvantitativa cellbaserade analyser.
Erfarenhet av high-content-flourescensmikroskopi, automatiserad mikroskopi och bildanalys.
God samarbetsförmåga och erfarenhet av arbete över forskargrupps- eller institutionsgränser.
Mycket god muntlig och skriftlig kommunikationsförmåga på engelska.

Stor vikt läggs vid personlig lämplighet, motivation och genuint intresse för forskning inom området.
Om anställningen 
Tidsbegränsad anställning i 24 månader enligt centralt kollektivavtal. Omfattningen är heltid. Tillträde 2026-09-01 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala.
Upplysningar om anställningen lämnas avprofessor Ola Spjuth e-post Ola.Spjuth@uu.se
För frågor runt anställningen administrativ chef Marina Rönngren e-post Marina.Ronngren@.uu.se
Välkommen med din ansökan senast den 23 juni 2026, UFV-PA 2026/1925
Uppsala universitet är ett brett forskningsuniversitet med stark internationell ställning. Det yttersta målet är att bedriva utbildning och forskning av högsta kvalitet och relevans för att göra skillnad i samhället. Vår viktigaste tillgång är alla 7 500 anställda och 53 000 studenter som med nyfikenhet och engagemang gör Uppsala universitet till en av landets mest spännande arbetsplatser.
Läs mer om våra förmåner och hur det är att jobba inom Uppsala universitet
https://uu.se/om-uu/jobba-hos-oss/
Anställningen kan komma att säkerhetsprövas. Vid säkerhetsprövning är en förutsättning för anställning att sökande blir godkänd.
Vi undanber oss erbjudanden om rekryterings- och annonseringshjälp.
Ansökan tas emot i Uppsala universitets rekryteringssystem.
Fackliga företrädare: Saco-S - saco-s@uu.se, Seko - seko@uadm.uu.se, ST (OFR/S) - ofr@uu.se