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Basel
Il y a 11 heures
Chercheur postdoctoral en apprentissage automatique et santé pédiatrique (80-100%)
- 01 mai 2026
- 80 – 100%
- Basel
À propos de cette offre
Chercheur postdoctoral en apprentissage automatique et santé pédiatrique (80-100%)
Lieu de travail Bâle - Nord-Ouest de la Suisse - SuisseCatégoriePostePublié29 avril 2026Département de génie biomédical (DBE), Université de Bâle
Groupe : Analytics & Informatics for Child Health (AICH)
Date de début : juillet 2026 ou selon accord
Durée : 2 ans, avec possibilité de prolongation
À propos de nous
Le groupe Analytics & Informatics for Child Health (AICH), intégré au BRCCH (Basel Research Center for Child Health), développe des méthodes d'IA/ML, des outils numériques et des pipelines de données sécurisés pour faire progresser les soins pédiatriques. Nous travaillons à l'intersection de la médecine clinique, de l'apprentissage automatique et de la recherche intensive en données, en collaboration étroite avec les hôpitaux, les équipes informatiques cliniques et les partenaires de recherche de l'Université de Bâle.
Nous recherchons un chercheur postdoctoral motivé qui combine de solides compétences en recherche en ML/IA avec un intérêt pour les problèmes de santé numérique appliquée et une expérience pratique en ingénierie de recherche et infrastructure de données.
Administration informatique (environ 20%)
Candidature / Contact
Veuillez soumettre les documents suivants en un seul PDF :
Les candidatures doivent être envoyées via le portail de candidature de l'Université de Bâle ou directement à :
Prof. Dr. Ece Özkan Elsen
Département de génie biomédical
Université de Bâle
Email : ece.oezkanelsen@unibas.ch
www.unibas.ch ')
Groupe : Analytics & Informatics for Child Health (AICH)
Date de début : juillet 2026 ou selon accord
Durée : 2 ans, avec possibilité de prolongation
À propos de nous
Le groupe Analytics & Informatics for Child Health (AICH), intégré au BRCCH (Basel Research Center for Child Health), développe des méthodes d'IA/ML, des outils numériques et des pipelines de données sécurisés pour faire progresser les soins pédiatriques. Nous travaillons à l'intersection de la médecine clinique, de l'apprentissage automatique et de la recherche intensive en données, en collaboration étroite avec les hôpitaux, les équipes informatiques cliniques et les partenaires de recherche de l'Université de Bâle.
Nous recherchons un chercheur postdoctoral motivé qui combine de solides compétences en recherche en ML/IA avec un intérêt pour les problèmes de santé numérique appliquée et une expérience pratique en ingénierie de recherche et infrastructure de données.
Votre poste
Recherche (environ 80%)- Diriger et contribuer à des projets de recherche ML/IA et publications avec des doctorants et autres postdoctorants.
- Participer à des projets collaboratifs avec des partenaires cliniques et techniques.
- Soutenir les doctorants, étudiants en master ou stagiaires dans la préparation des données, le prototypage et l'organisation du code.
- Construire et gérer des environnements conteneurisés (Docker, Singularity) et orchestrer les tâches via SLURM.
- Contribuer à l'infrastructure MLOps (suivi des expériences, journalisation, configurations reproductibles).
Administration informatique (environ 20%)
- Maintenir l'infrastructure informatique locale du groupe.
- Coordonner avec les services HPC et IT du DBE de l'UniBasel (accès réseau, stockage, permissions, sécurité).
- Développer et maintenir les pipelines de données incluant l'ingestion des données cliniques, la pseudonymisation et le transfert sécurisé vers les environnements de cluster, en conformité avec les exigences de sécurité des données et en collaboration avec les partenaires IT cliniques.
- Gérer les mises à jour du site web du groupe et soutenir les outils de communication numérique.
- Superviser les licences logicielles, l'achat de matériel et l'inventaire.
Votre profil
- Doctorat en informatique, apprentissage automatique, génie biomédical ou domaine connexe.
- Solide dossier de publications en ML/IA ou domaines apparentés.
- Compétences solides en programmation Python ; expérience avec des frameworks ML (PyTorch, TensorFlow) et outils de workflow (MLFlow, W&B).
- Expérience avec des environnements HPC ou cloud.
- Intérêt pour les applications cliniques ou données de santé ; expérience dans la gestion de données sensibles est un plus.
- Grand degré d'autonomie et capacité à mener les projets de manière proactive.
- Excellentes compétences en communication et aisance à travailler en équipes interdisciplinaires.
- Maîtrise de l'anglais (oral et écrit). L'allemand est un avantage mais pas obligatoire.
Nous vous offrons
- Un poste axé sur la recherche à l'interface de l'apprentissage automatique, de la médecine clinique et de la santé numérique.
- Un environnement collaboratif et interdisciplinaire avec des liens étroits avec des partenaires cliniques.
- Accès à une infrastructure informatique HPC de pointe.
- Opportunités de développement de carrière en recherche ML, ingénierie de recherche et leadership académique.
- Conditions de travail flexibles et culture d'équipe bienveillante.
- Conditions d'emploi conformes à l'Université de Bâle.
Candidature / Contact
Veuillez soumettre les documents suivants en un seul PDF :
- CV
- Lettre de motivation décrivant vos intérêts de recherche et expérience pertinente
- Coordonnées de 2-3 références
- (Optionnel) Liens vers GitHub/portfolio ou travaux techniques antérieurs
Les candidatures doivent être envoyées via le portail de candidature de l'Université de Bâle ou directement à :
Prof. Dr. Ece Özkan Elsen
Département de génie biomédical
Université de Bâle
Email : ece.oezkanelsen@unibas.ch
www.unibas.ch ')
Dans votre candidature, veuillez mentionner myScience.ch et référencer JobID69748.
