Postdoktoral forsker i beregningsbaseret proteomik og maskinlæring

Department of Biochemistry and Molecular Biology, University of Southern Denmark

Location: Odense, Denmark

Duration: 2 år, med mulighed for 1-års forlængelse

Starting Date: 1. januar 2027, eller så hurtigt som muligt derefter

Project Description

Vi inviterer ansøgninger til en postdoc-stilling ved grænsen mellem computational proteomics, maskinlæring og massespektrometri. Den succesfulde kandidat vil tilslutte sig et banebrydende forskningsprogram fokuseret på peptid-ionisering og fragmentation i LC-MS/MS med henblik på at udvikle nye beregningsmæssige tilgange til analyse af peptidfragmentering.

Projektet centrerer sig om storskalede, eksperimentelt kuraterede tandem massespektrometri-datasæt og udviklingen af nye beregningsstrategier til fragmenteringsanalyse under analytisk undersøgende forhold. Det bygger på moderne maskinlæringsmetoder til at modellere fragmenteringsadfærd, støtte spektral fortolkning og muliggøre fremtidige fremskridt i peptid-identifikationsarbejdsprocesser.

Stillingen er indlejret i Protein Research Group (PRG) ved Syddansk Universitet, et internationalt anerkendt miljø inden for proteomik og biologisk massespektrometri. Postdoktorale forskeren vil arbejde i tæt samarbejde med eksperimentelle kolleger, der genererer høj-kvalitets tandem MS-data til beregningsudvikling.

Research Environment and Collaborative Structure

Protein Research Group består af otte PI-ledede teams og mere end 50 forskere og studerende, og tilbyder et yderst interaktivt og tværfagligt forskningsmiljø. Den succesfulde kandidat vil spille en central rolle i den beregningsmæssige del af projektet og vil samarbejde tæt med eksperimentelle forskere, der udvikler nye massespektrometri-metoder og genererer storskala fragmenteringsdatasæt.

Stillingen tilbyder betydelig videnskabelig uafhængighed og muligheden for at bidrage til at forme en ny forskningsretning i skæringspunktet mellem maskinlæring, peptidkemi og proteomik.

Responsibilities

Den postdoktorkandidat forventes at

• Udvikle beregnings- og maskinlærings-arbejdsgange til storskalaforanalyse af tandem mass spectrometry data
• Bidrage til strukturerings-, kurations- og kvalitetskontrol af store eksperimentelle MS/MS-datasæt
• Opbygge datadrevne modeller til peptidfragmenteringsanalyse ved hjælp af eksperimentelt genererede spektra
• Integrere relevante variabler såsom peptidsekvens, forrådshivningstitel (prekursor-kapacitetsstate), kollisionsenergi og peptidmodifikationer i beregningsmæssige rammer
• Vurdere modelpræstation ved hjælp af passende lighed, kvalitet og generaliseringsmålinger
• Bidrage til udvidelsen af beregningsmodeller mod kemisk og biologisk relevante peptidklasser, inklusive udvalgte post-translationelle modifikationer
• Undersøge hvordan beregningsmodeller kan hjælpe med at afsløre fragmenteringsmønstre og kemisk meningsfulde mønstre i storskala MS/MS-datasæt
• Arbejde selvstændigt med modellering, implementering og beregningsmæssig problemløsning, samtidig med tæt kontakt med eksperimentelle forskere i gruppen
• Bidrage til reproducerbare og veldokumenterede beregningspipeline, datastrukturer og analyseworkflows
• Formidle resultater gennem peer-reviewed publikationer, konferencetaler og åbne videnskabelige ressourcer, hvor relevant

Required Qualifications

Ansøgere skal have

• En ph.d.-grad i computational proteomics, bioinformatics, maskinlæring, datalogi, kemometri, analytisk kemi eller et nært beslægtet felt
• Stærk erfaring med maskinlæring og/eller dyb læring anvendt på komplekse videnskabelige datasæt
• Påvist evne til selvstændigt at udvikle beregningsløsninger, herunder modeldesign, implementering, evaluering og dokumentation
• Færdighed i Python og relevante maskinlærings/data science-rammeværker
• Erfaring med dataforbehandling, kuratering og kvalitetssikring af store og komplekse datasæt
• En stærk analytisk tilgang og evnen til at arbejde selvstændigt med beregningsforskningsproblemer
• Interesse for at arbejde i grænsefeltet mellem beregning, kemi og massespektrometri

Desirable Qualifications

Følgende kvalifikationer vil blive anset som en fordel

• Erfaring med massespektrometribasereproteomik, beregningsmæssig massespektrometri eller dataanalyse relateret til peptidfragmentering
• Erfaring med neurale netværksarkitekturer relevante for sekvensbaserede forudsigelsesopgaver
• Erfaring med modellinterpretabilitet, explainable AI eller funktionanalyse i videnskabelig maskinlæring
• Interesse for peptidkemi, gasfase-ionadfærd eller post-translationelle modifikationer
• Erfaring med reproducerbare arbejdsprocesser, FAIR-dataprincipper og skalerbare beregningspipeline
• Evne til effektivt at samarbejde på tværs af beregnings- og eksperimentelle discipliner

What We Offer

En unik mulighed for at arbejde i skæringspunktet mellem proteomik, massespektrometri og maskinlæring inden for videnskabeligt ambitiøs og metodisk innovativ forskning

• Muligheden for at udvikle beregningsmetoder til eksperimentelt genererede høj-kvalitets tandem massespektrometri data
• En central og uafhængig rolle i formningen af den beregningsmæssige retning for en ny forskningsindsats
• Tæt samarbejde med eksperimentelle forskere, der arbejder med peptid-ionisering, fragmentering og avanceret LC-MS/MS metodeudvikling
• Et stærkt tværfagligt forskningsmiljø med ekspertise inden for proteomik, biologisk massespektrometri, peptidkemi og dataanalyse
• Adgang til banebrydende massespektrometri-platforme og store interne datasæt
• En international og samarbejdsorienteret forskningskultur med muligheder for videnskabelig udvikling, publikation og konferencedeltagelse
• Konkurrencedygtig løn og benefits i henhold til danske kollektivaftaler, herunder pension og støtte til internationale kandidater hvor relevant

About the Protein Research Group

Protein Research Group ved SDU er internationalt anerkendt for banebrydende arbejde inden for biologisk massespektrometri, peptid- og proteinkemi, gasfase-kemisk og proteomik. Forskningen i gruppen spænder fra grundlæggende analytisk kemi, udvikling af metoder, strukturel biologi, post-translationelle modifikationer ogTranslationelle anvendelser inden for biomedicin og bioteknologi.

Beliggende i Odense tilbyder gruppen et åbent, samarbejdende og ambitiøst forskningsmiljø med stor vægt på videnskabelig stringens, tværfaglig udveksling og langsigtet platformudbygning. Den rette kandidat vil slutte sig til et miljø, hvor beregningsmæssige og eksperimentelle forskere arbejder i tæt kontakt.

Contact Information

For yderligere oplysninger, venligst kontakt: Prof. Frank Kjeldsen, Department of Biochemistry and Molecular Biology, University of Southern Denmark, [email protected]

Application, salary etc.

Den succesfulde ansøger vil være ansat i overensstemmelse med aftalen mellem Finansministeriet og AC (Dansk Kemi/Offentlige). Se venligst links for mere information om løn (kun tilgængelig på dansk) og beskatning.

Løn fastsættes i overensstemmelse med gældende overenskomst og baseret på objektive og kønsneutrale kriterier, herunder stillingens indhold, ansvar og kvalifikationskrav.

Som ansøger har du ret til oplysninger om startløn og lønramme for stillingen. Disse oplysninger vil blive givet i ansøgningsprocessen. SDU indsamler ikke oplysninger om ansøgeres tidligere løn.

Ansøgninger skal indeholde

• En motiveret ansøgning, der beskriver ansøgerens interesse i stillingen og relevante kvalifikationer
• Curriculum vitae
• Kopier af eksamensbeviser og transskripter
• Kontaktoplysninger for relevante referencer/anbefalningsbreve

Kortlistering kan anvendes i bedømmelsesprocessen. Inkomplette ansøgninger og ansøgninger modtaget efter fristen vil hverken blive vurderet eller bedømt.

For at kvalificere dig skal du have bestået en ph.d. eller tilsvarende. Ansøgninger vil blive vurderet af en ekstern vurderingskonsulent/komité. Ansøgere vil blive informeret om deres vurdering af universitetet.

Universitetet ønsker at vores personale afspejler samfundets mangfoldighed og byder derfor ansøgninger velkommen fra alle kvalificerede kandidater uanset personlig baggrund.

Ansøgninger skal indsendes elektronisk ved hjælp af linket "Apply now". Vedhæftede filer skal være i Adobe PDF-format. Vi anbefaler kraftigt, at du læser Hvordan ansøger om en stilling ved SDU, før du ansøger.

Hvis du oplever tekniske problemer, kontakt venligst [email protected]

Yderligere information for internationale ansøgere om at komme ind og arbejde i Danmark.

About SDU

Syddansk Universitet blev etableret for at skabe værdi for og med samfundet. Uanset om vores bidrag kommer i form af fremragende forskning, innovative løsninger, uddannelse eller læring, skal vi gøre en positiv forskel for samfundet og bidrage til en bæredygtig fremtid. Vi gør dette ved at dyrke talenter og skabe de bedste miljøer for forskning og læring. Det er derfor afgørende, at SDU fastholder, udvikler og rekrutterer talent.

Samtidig skal vi sikre konsekvent høj kvalitet i alle vores aktiviteter – og det kan vi kun gøre med de rette mennesker. Universitetets forskere, undervisere, studerende, ledere og teknisk/administrativt personale er grundlaget for vores succes.

Location

Odense M, Danmark

Apply Before

2026-11-16T22:59:00+00:00