Adiunkt (badawczy)

Opis

Centrum Godnej Zaufania Sztucznej Inteligencji dla Nauk o Życiu działania Fundacji na rzecz Nauki Polskiej finansowanego przez Unię Europejską ze środków OGŁOSZENIE O KONKURSIE za zgodą Rektora Uniwersytetu Warszawskiego, ogłasza konkurs na stanowisko adiunkta (młody doktor) w projekcie „Centrum Godnej Zaufania Sztucznej Inteligencji dla Nauk o Życiu (TRAILS)”. Rzeczowniki męskoosobowe użyte w ogłoszeniu stosują się do osób wszystkich płci. O projekcie: Tytuł projektu: Centrum Godnej Zaufania Sztucznej Inteligencji dla Nauk o Życiu (TRAILS) Instytucja finansująca: Fundacja na rzecz Nauki Polskiej Czas trwania projektu:

Oferujemy

• Tryb pracy: stacjonarny

• Miejsce pracy: Warszawa seminariach akademickich.

Wymagania

• kandydatów w konkursie:

• Kandydaci będą oceniani na podstawie:

• dorobku badawczego i wdrożeniowego,

• doświadczenia w komercjalizacji wyników badań i współpracy z gospodarką.

• Stanowisko nie związane z działalnością objętą ochroną małoletnich.

• O zasadach konkursu:

• Numer referencyjny ogłoszenia:

• TRAILS-1210-5/2026

Proces rekrutacji

• rozpoczęcia pracy i okres zatrudnienia: od 1 sierpnia 2026 do 31 grudnia 2029

• Wynagrodzenie: Wynagrodzenie brutto 7800 zł miesięcznie dla wskazanego w ogłoszeniu wymiaru etatu.

• Podana kwota obejmuje wynagrodzenie podstawowe i dodatkowe wyliczone wg stawek zgodnych z regulacjami obowiązującymi w Uniwersytecie Warszawskim, jak również dodatkowe wynagrodzenie roczne dla pracowników jednostek sfery budżetowej (tzw.

• trzynastka).

• Pozostałe aplikacji:

• 17 lipca 2026 r

• Komplet dokumentów aplikacyjnych, zebranych w jednym pliku PDF lub skompresowanych w formacie ZIP, nazwany nazwiskiem osoby kandydującej, należy przesłać przez e-mail na adres: trails@uw.edu.pl

• Centrum Godnej Zaufania Sztucznej Inteligencji dla Nauk o Życiu działania Fundacji na rzecz Nauki Polskiej finansowanego przez Unię Europejską ze środków

• Priorytetu Programu Fundusze Europejskie dla Nowoczesnej Gospodarki 2021–2027 (FENG)

• W tytule wiadomości prosimy wpisać numer referencyjny ogłoszenia

• Aplikacje niekompletne lub złożone po wskazanym terminie nie będą rozpatrywane.

• Aplikacje w języku angielskim powinny zawierać następujące dokumenty (ułożone w podanej kolejności, jeśli są przesyłane w jednym pliku PDF):

• List motywacyjny wyjaśniający zainteresowanie projektem, adresowany do

• Dyrektora Centrum Godnej Zaufania Sztucznej Inteligencji dla Nauk o Życiu -

• CV zawierające następujące informacje:

• historia zatrudnienia, z nazwami organizacji oraz tytułami zawodowymi i zajmowanymi stanowiskami,

• uzyskane tytuły i stopnie naukowe, z datą uzyskania, nazwą instytucji kształcącej i dziedziny

• Opis kluczowych kompetencji i doświadczeń, zawierający podsumowanie dotychczasowych doświadczeń.

• Opis osiągnięć naukowych, zawierający wykaz co najmniej 3 osiągnięć naukowych. Należy uwzględnić publikacje, wdrożenia lub patenty, wyróżnienia lub nagrody.

• Jeśli osiągnięciami naukowymi są publikacje, należy załączyć ich kopie w plikach PDF. Jeśli osiągnięciami są wdrożenia lub patenty, należy załączyć

• Wykaz kluczowych grantów (w tym granty FNP – jeśli dotyczy) z podaniem tytułu projektu, przyznanej kwoty finansowania, instytucji finansującej, okresu trwania projektu w formacie MM/RRRR–MM/RRRR oraz roli pełnionej w projekcie.

• Formularz „Kwestionariusz kandydata” (dostępny na stronie internetowej

• Uniwersytetu Warszawskiego pod linkiem).

• Skan dyplomu doktorskiego.

• Konkurs jest pierwszym etapem procesu rekrutacji, prosimy o zapoznanie się z Polityką otwartej, przejrzystej i opartej na osiągnięciach rekrutacji w Uniwersytecie Warszawskim link

• Etap I – ocena formalna dokumentów.

• Etap II – ocena merytoryczna na podstawie przedłożonych dokumentów.

• Etap III – rozmowa kwalifikacyjna z wybranymi osobami kandydującymi. O terminie i formie przeprowadzenia rozmowy kandydaci zostaną poinformowani z odpowiednim wyprzedzeniem przez e-mail. Rozmowy kwalifikacyjne odbędą się online za pośrednictwem platform Google Meet lub Zoom, z wykorzystaniem licencji Uniwersytetu

• Warszawskiego. Podczas rozmowy od osób kandydujące będzie oczekiwać się przedstawienia krótkiej prezentacji na temat swojego dorobku badawczego i wdrożeniowego oraz udzielenia odpowiedź na pytania komisji konkursowej. Pytania mogą dotyczyć w szczególności orientacji w tematyce objętej projektem, kompetencji i doświadczeń niezbędnych do realizacji projektu, zbieżności planów badawczych z tematyką projektu oraz wizji pracy w zespole. Rozmowa odbędzie się w języku polskim lub angielskim.

• Etap IV – ostateczna ocena osób kandydujących.

• Etap V – rozstrzygnięcie konkursu i ogłoszenie wyników w formie rankingu osób kandydujących.

• Ocena osób kandydujących będzie prowadzona zgodnie z właściwymi regulacjami, w tym:

• Statutem Uniwersytetu Warszawskiego,

• FENG dostępną na stronie agendy-badawcze-feng/nabor-2-2025

• Rekomendacjami Europejskiej Karty Naukowca oraz Kodeksu postępowania przy rekrutacji naukowców (https://euraxess.ec.europa.eu/jobs/charter/code),

• Zarządzeniem nr 27 Rektora UW z dnia 27 lutego 2025 (Monitor UW z 2025 r., poz. 50) https://monitor.uw.edu.pl/Lists/Uchway/Attachments/7256/M.2025.50.Zarz.27.pdf informowania o rozstrzygnięciu konkursu:

• Wszystkie osoby kandydujące zostaną poinformowane o wynikach konkursu drogą mailową w ciągu 3 dni roboczych od Etapu V. Pozytywny wynik będzie stanowił podstawę do przeprowadzenia dalszych procedur związanych z zatrudnieniem.

• W przypadku rezygnacji osoby kandydującej zajmującej wyższą pozycję w rankingu, przewidziana jest możliwość zatrudnienia kolejnej osoby z listy rankingowej ogłoszonej na

• Etapie V.

• z konkursem:

• Pytania dotyczące konkursu prosimy kierować na adres trails@uw.edu.pl z podaniem numeru referencyjnego ogłoszenia

• Zgłoszenia potrzeb związanych z zapewnieniem dostępności podczas procedury konkursowej należy wpisać w Kwestionariuszu osobowym, w polu: Inne ważne informacje od osoby kandydującej

• O jednostce zatrudniającej:

• Profil badawczy jednostki:

• Agenda Badawcza (TRAILS) to interdyscyplinarne centrum badawcze łączące sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe, statystykę matematyczną, topologię, geometrię, analizę sygnałów i nauki o życiu. Jego ambicją jest opracowanie nowej generacji metod sztucznej inteligencji, które będą nie tylko dokładne, ale także niezawodne, możliwe do wyjaśnienia, wydajne obliczeniowo, odporne na szumy i bezpieczne w zastosowaniu w dziedzinach o wysokim ryzyku, takich jak medycyna i badania biomedyczne.

• TRAILS zajmuje się jednym z głównych wyzwań współczesnej sztucznej inteligencji: jak budować systemy, które mogą efektywnie działać na złożonych, heterogenicznych, niekompletnych i zaszumionych danych, dostarczając jednocześnie istotnych informacji o niepewności i przyczynach swoich decyzji. Wyzwanie to jest szczególnie istotne w naukach o życiu, gdzie dane są często ograniczone, trudne do zebrania, wrażliwe i podatne na dużą zmienność biologiczną. Standardowe modele sztucznej inteligencji często dobrze sprawdzają się w referencyjnych zbiorach danych, ale nie dają się uogólnić na rzeczywiste dane kliniczne ani na dane pochodzące z nowych źródeł.

• Głównym obszarem zastosowań TRAILS będzie analiza danych elektroencefalograficznych. EEG to kluczowa nieinwazyjna metoda badania aktywności mózgu i diagnozowania zaburzeń neurologicznych, ale jej interpretacja pozostaje trudna, ponieważ sygnały EEG są wielowymiarowe, zaszumione, heterogeniczne i często oceniane wizualnie przez klinicystów. Istniejące metody uczenia maszynowego do analizy

• EEG zazwyczaj opierają się na stosunkowo małych i jednorodnych zbiorach danych i nie doprowadziły jeszcze do powszechnego zastosowania klinicznego. Stwarza to istotną szansę dla nowych metod sztucznej inteligencji, które łączą podstawy matematyczne, istotność biologiczną i potencjał praktycznego zastosowania.

• Unikalną cechą TRAILS będzie dostęp do korpusu EEG ELMIKO-UW, jednego z największych zbiorów danych EEG na świecie. Zawiera on ponad 250 000 klinicznych zapisów EEG pochodzących od osób zdrowych i pacjentów w całym spektrum wiekowym, wraz z opisami medycznymi, a w wybranych przypadkach również informacjami diagnostycznymi. Zbiór danych zawiera również ponad 10 000 powtórzonych zapisów od tych samych osób, co stwarza wyjątkowe możliwości walidacji, analizy longitudinalnej i badań typu test-retest. Zasoby te zostaną uzupełnione publicznymi zbiorami danych, takimi jak korpus EEG i NMT Szpitala Uniwersyteckiego Temple, a także innymi dużymi zbiorami danych.

• TRAILS będzie podzielone na cztery ściśle współpracujące grupy badawcze. Kandydaci dołączający do TRAILS staną się częścią wspólnego, interdyscyplinarnego programu badawczo-wdrożeniowego, a nie odizolowanych projektów. Wspólnym celem wszystkich grup będzie opracowanie wiarygodnej, multimodalnej sztucznej inteligencji (AIHB) dla nauk przyrodniczych i medycyny, a diagnostyka oparta na EEG będzie stanowić główne pole testowe i ścieżkę wdrożeniową.

Zakres obowiązków

• Osoba zatrudniona na stanowisku młodego doktora będzie odpowiedzialna za prowadzenie badań w zakresie rozwijania metod obliczeniowych związanych z analizą danych spektroskopowych oraz danych EEG, a także implementację i walidację opracowanych algorytmów.

• Warunki przystąpienia do konkursu:

• Spełnienie wymagań określonych w art. 113 ustawy Prawo o szkolnictwie wyższym i nauce (Dz.U. 2024, poz. 1571 t.j.)

• Stopień doktora w dziedzinie nauk inżynieryjno-technicznych lub nauk ścisłych i przyrodniczych

• Do 5 lat doświadczenia w pracach badawczo-rozwojowych, przy czym okres 5 lat liczony jest od roku uzyskania tytułu magistra.

• Doświadczenie w analizie danych spektroskopowych i transkryptomicznych oraz udokumentowanej publikacjami w prestiżowych czasopismach umiejętności projektowania i implementacji nowych metod statystycznych.

Słowa kluczowe

• bioinformatyka

• biostatystyka

• uczenie maszynowe

• data science