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Bourse de recherche postdoctorale ou de doctorat TUM en Allemagne, 2019

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Bourse de recherche postdoctorale ou de doctorat TUM en Allemagne, 2019

Date limite : Ouvert pour les applications

 

Description de la bourse

L’Université technique de Munich accepte maintenant les candidatures à une bourse de recherche postdoctorale ou à un poste de doctorant en apprentissage automatique pour l’analyse des données des patients au Helmholtz Center Munich (HMGU). La bourse est disponible pour les étudiants internationaux.

L’objectif de la communauté est de modéliser, de prévoir et de trouver des facteurs de causalité liés aux résultats d’intérêt, tels que la durée du séjour, l’intubation prolongée, la transfusion sanguine et l’insuffisance rénale.

 

Fournisseur de bourses d’études :

L’Université technique de Munich (TUM) est l’une des meilleures universités européennes. Il est attaché à l’excellence de la recherche et de l’enseignement, à la formation interdisciplinaire et à la promotion active de jeunes scientifiques prometteurs. L’université noue également des liens étroits avec des entreprises et des institutions scientifiques du monde entier. TUM a été l’une des premières universités d’Allemagne à être nommée université d’excellence. De plus, TUM se classe régulièrement parmi les meilleures universités européennes dans les classements internationaux.

 

Niveau d’études :

Une bourse est disponible pour étudier des programmes postdoctoraux ou de doctorat.

 

Sujet disponible :

La bourse est attribuée en apprentissage automatique pour l’analyse des données du patient.

 

Nationalités éligibles :

La bourse est disponible pour les étudiants internationaux.

 

Conditions d’entrée :

Les candidats doivent répondre aux critères suivants :

Vos qualifications :

  • Maîtrise en sciences ou doctorat en informatique, statistique, mathématiques, informatique des données ou équivalent ;
  • Solides connaissances en apprentissage automatique (modèles graphiques, réseaux bayésiens et neuronaux), en statistiques et, de préférence, en méthodes d’inférence causale ;
  • Connaissance et / ou expérience des données chronologiques, de préférence des données cliniques ;
  • Expertise en programmation en Python, R et SQL ;
  • Intérêt et / ou expérience dans le traitement de problèmes de santé (en particulier des interventions chirurgicales) ;
  • Compétence démontrée en rédaction scientifique ;
  • Excellentes qualités relationnelles et aptitude à travailler de manière autonome et en collaboration avec une équipe multidisciplinaire de chirurgiens et d’ingénieurs ;
  • Une expérience des données de santé et de la création de systèmes réels est un atout.

 

Procédure de demande :

Les personnes intéressées doivent envoyer une lettre de motivation, un CV et les informations de contact pour deux références au Dr. Narges Ahmidi (narges.ahmidi-at-helmholtz-muenchen.de).

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