Anställning som forkningsassistent vid BKV
Linköping University · Linköping · fixed-term · Deadline 2026-11-24
Linköpings universitet söker en **forskningsassistent** inom maskininlärning och farmakogenomik. Rollen är placerad i en nyetablerad forskargrupp vid Avdelningen för klinisk kemi och farmakologi och avser en tidsbegränsad anställning på heltid från den 1 december 2026 till och med den 30 september 2027. Arbetet är helt forskningsinriktat och fokuserar på att tillämpa avancerade maskininlärningsmetoder för att förutsäga substratspecifika effekter av genetiska varianter. Arbetsuppgifterna omfattar metodutveckling, dataanalys och författande av forskningsmanuskript. Tjänsten kräver **arbete på plats**, och möjlighet till distansarbete finns inte. Behörighetskraven är en **masterexamen inom datavetenskap** eller annat relevant område samt omfattande arbetslivserfarenhet av att utveckla avancerade maskininlärningsmodeller, inklusive djupinlärning och grafneuronätverk (GNN). Det är meriterande med tidigare erfarenhet av biologiska data, särskilt genomiska data, liksom kunskaper inom farmakogenomik och prediktion av effekter av genetiska varianter.
Vi har kraften från över 50 000 studenter och medarbetare. Studenter som ger framtidshopp. Medarbetare som varje dag bidrar till att Linköpings universitet tar sig an samtidens utmaningar. Vår värdegrund vilar på trovärdighet, tillit och trygghet. Genom att vara modiga, tänka fritt och göra nytt skapar vi tillsammans, med stora och små handlingar, en bättre framtid. Välkommen att söka jobb hos oss!
Vi söker en forskningsassistent inom maskininlärning och farmakogenomik
Om jobbet
Tjänsten som forskningsassistent är placerad i en nyetablerad forskargrupp inom farmakogenomik vid Linköpings universitet. Arbetet kommer huvudsakligen att vara inriktat på att tillämpa avancerade maskininlärningsmetoder för att förutsäga substratspecifika effekter av genetiska varianter.
Anställningen är helt forskningsinriktad och omfattar metodutveckling, dataanalys och författande av forskningsmanus.
Om dig
Vi söker dig som har mycket goda färdigheter inom utveckling av maskininlärningsmodeller och erfarenhet av att arbeta med biologiska dataset.
Vi vill att du har:
- Masterexamen inom datavetenskap eller annat relevant område.
- Omfattande arbetslivserfarenhet av att utveckla avancerade maskininlärningsmodeller, inklusive djupinlärning och grafneuronätverk (GNN).
Det är meriterande om du har:
- Tidigare erfarenhet av att arbeta med biologiska data, i synnerhet genomiska data.
- Kunskap inom farmakogenomik och prediktion av effekter av genetiska varianter.
Din arbetsplats
Anställningen är placerad vid Institutionen för biomedicinska och kliniska vetenskaper (BKV) på Avdelningen för klinisk kemi och farmakologi (KKF), vid Linköpings universitet.
Mer information om verksamheten vid BKV och KKF hittar du här:
- Institutionen för biomedicinska och kliniska vetenskaper (BKV)
- Avdelningen för klinisk kemi och farmakologi (KKF)
Om anställningen
Detta är en tidsbegränsad anställning på heltid. Anställningen gäller från och med den 1 december 2026 till och med den 30 september 2027.
Lön och förmåner
Linköpings universitet tillämpar individuell och differentierad lönesättning och sker i enlighet med gällande kollektivavtal (RALS/RALS-T) samt universitetets riktlinjer för lönebildning.
Arbetet utförs på plats. Möjlighet till distansarbete finns inte.
Läs mer om förmåner för anställda här.
Fackliga kontaktpersoner
Information om fackliga kontaktpersoner, se Hjälp för sökande.
Ansökan
Välkommen att skicka in din ansökan med CV och ansökningsbrev senast den 24 november 2026. Du söker denna anställning genom att klicka på knappen "Ansök" här nedan. Ansökan som inkommer efter sista ansökningsdag kommer inte att beaktas.
Vi välkomnar sökande med olika bakgrund, erfarenheter och perspektiv, det berikar och utvecklar vår verksamhet. För oss är det självklart att värna om allas lika värde, rättigheter och möjligheter. Läs om vårt arbete med Lika villkor.
Välkommen med din ansökan!
Linköpings universitet har upphandlade avtal och undanber oss direktkontakt från bemannings- och rekryteringsföretag samt försäljare av platsannonser.