Ricercatore post-dottorato in modelli di ragionamento multimodale per oncologia — ETH Zürich
- Località
- Basel
- Contratto
- fixed-term
- Pubblicato
- 41 giorni fa
Panoramica
Ricercatore post-dottorato in modelli di ragionamento multimodale per oncologia 100%, Basilea, a tempo determinato stampa Druppo Stiamo cercando un ricercatore Postdoctoral eccezionale e altamente motivato per condurre la ricerca su modelli di ragionamento multimodale per oncologia.
Il progetto si concentra sullo sviluppo, la post-formazione e la valutazione di modelli AI flessibili che possono supportare il processo decisionale diagnostico e terapeutico complesso in modo sicuro, trasparente e clinicamente fondato.
del lavoro Modelli motivanti per Oncology Sviluppo e adattamento di modelli di fondazione focalizzati su oncologia in grado di ragionare su questioni cliniche complesse, tra cui diagnosi, interpretazione molecolare, selezione del trattamento e cura longitudinale. Questo può includere: Architetture modello di lingua multimodale
- Ricercatore post-dottorato in modelli di ragionamento multimodale per oncologia 100%, Basilea, a tempo determinato stampa Druppo Stiamo cercando un ricercatore Postdoctoral eccezionale e altamente motivato per condurre la ricerca su modelli di ragionamento multimodale per oncologia.
- Il progetto si concentra sullo sviluppo, la post-formazione e la valutazione di modelli AI flessibili che possono supportare il processo decisionale diagnostico e terapeutico complesso in modo sicuro, trasparente e clinicamente fondato.
- Il candidato di successo lavorerà su modelli di ragionamento multimodale focalizzati su oncologia che combinano il linguaggio, la visione, la conoscenza biomedica, il contesto clinico e i dati rilevanti a livello paziente per produrre uscite affidabili, verificabili e incertezze-consapevoli.
- Un importante focus della posizione è lo sviluppo di strategie di ragionamento basate su AI per l'oncologia, tra cui l'inferenza aumentata degli strumenti, flussi di lavoro multi-agent o del modello composto, la supervisione del processo, la formazione orientata ai parassiti e l'apprendimento di rinforzo basato post-training.
- Questa posizione è incorporata all'interno di una collaborazione altamente interdisciplinare tra ETH Zurich, Kaiko.ai e partner clinici, offrendo l'opportunità di avanzare la ricerca AI fondamentale mentre si lavora verso la traduzione nel mondo reale in oncologia.
Requisiti principali
- Il candidato di successo lavorerà su modelli di ragionamento multimodale focalizzati su oncologia che combinano il linguaggio, la visione, la conoscenza biomedica, il contesto clinico e i dati rilevanti a livello paziente per produrre uscite affidabili, verificabili e incertezze-consapevoli.
- Un importante focus della posizione è lo sviluppo di strategie di ragionamento basate su AI per l'oncologia, tra cui l'inferenza aumentata degli strumenti, flussi di lavoro multi-agent o del modello composto, la supervisione del processo, la formazione orientata ai parassiti e l'apprendimento di rinforzo basato post-training.
- L'obiettivo è quello di costruire sistemi che possano giustificare raccomandazioni, citare prove di supporto, calibrare l'incertezza, differire adeguatamente e operare in modo sicuro in ambienti clinicamente realistici.
- Sviluppo del comportamento ragionante dell'incertezza-consapevole e della sicurezza Strategie di ragionamento, agenti e uso degli strumenti Sviluppo dei flussi di lavoro di modello che possono utilizzare strumenti esterni e fonti di conoscenza in modo affidabile e verificabile. Esempi includono:
- Recuperare dalla letteratura, dalle linee guida cliniche e dai database di prova
- Ricerca di prove cliniche di corrispondenza e terapia
- Interpretazione variabile e uso della base di conoscenza molecolare
- Sistemi multi-agenti per la decompolazione di compiti oncologici complessi in flussi di contesto gerarchici
- Produzione citazione-terraggiata e tracciabile adatto per una recensione esperta Supervisione dei processi e post-training Sviluppo di metodi post-formazione che migliorano la qualità, l'affidabilità e la sicurezza del ragionamento clinico.
- Supervisione a livello di processo per passi di ragionamento intermedio
- Supervisione basata sul reddito utilizzando segnali esperti o orientabili
- Apprendimento di rinforzo per comportamento di ragionamento specifico oncologico
Cosa offre l’azienda
- Questa posizione è incorporata all'interno di una collaborazione altamente interdisciplinare tra ETH Zurich, Kaiko.ai e partner clinici, offrendo l'opportunità di avanzare la ricerca AI fondamentale mentre si lavora verso la traduzione nel mondo reale in oncologia.
Dettagli ulteriori
- Descrizione del lavoro Modelli motivanti per Oncology Sviluppo e adattamento di modelli di fondazione focalizzati su oncologia in grado di ragionare su questioni cliniche complesse, tra cui diagnosi, interpretazione molecolare, selezione del trattamento e cura longitudinale. Questo può includere: Architetture modello di lingua multimodale
- Sviluppo del comportamento ragionante dell'incertezza-consapevole e della sicurezza Strategie di ragionamento, agenti e uso degli strumenti Sviluppo dei flussi di lavoro di modello che possono utilizzare strumenti esterni e fonti di conoscenza in modo affidabile e verificabile.
- Le dimensioni di valutazione chiave includono: concordanza lineare
- Qualità diagnostica e terapeutica del ragionamento Precisione di interpretazione molecolare affidabilità di utilizzo degli utensili
- Esperienza con modelli di fondazione, modelli multimodali o modelli di linguaggio biomedico/clinico
Note e contenuto originale
- Descrizione del lavoro Modelli motivanti per Oncology Sviluppo e adattamento di modelli di fondazione focalizzati su oncologia in grado di ragionare su questioni cliniche complesse, tra cui diagnosi, interpretazione molecolare, selezione del trattamento e cura longitudinale.
- Questo può includere:
- Architetture modello di lingua multimodale
- Esempi includono:
- Le dimensioni di valutazione chiave includono:
- concordanza lineare
- Qualità diagnostica e terapeutica del ragionamento
- Precisione di interpretazione molecolare
- affidabilità di utilizzo degli utensili
- Esperienza
Domande frequenti su questo annuncio
Che stipendio offre ETH Zürich per questa posizione?
ETH Zürich indica CHF 62'000 - 94'000 lordi annui per questo ruolo a Basel. Questo è lo stipendio pubblicato nell'annuncio originale (o, quando il datore non specifica una cifra, una stima realistica per ruolo e settore) — il calcolatore di questo sito lo converte nel netto reale una volta applicate imposta da frontaliere e contributi sociali.
È un ruolo a tempo pieno, e che tipo di contratto offre ETH Zürich?
Questo annuncio è una posizione a contratto a tempo determinato. Il tipo di contratto mostrato qui arriva direttamente dall'annuncio originale del datore di lavoro; conferma sempre orario esatto, preavviso e durata del periodo di prova con ETH Zürich durante il colloquio, perché questi dettagli possono variare anche all'interno della stessa categoria contrattuale.
Serve un permesso da frontaliere per un ruolo nel canton Basilea?
I residenti UE/AELS nella zona di frontiera del paese confinante con il canton Basilea possono richiedere il Permesso G; il datore di lavoro svizzero lo presenta all'ufficio della migrazione di quel canton dopo la firma del contratto. Regole sulla zona di frontiera e tempi di lavorazione variano per paese confinante e canton — verifica i dettagli con l'ufficio della migrazione del canton Basilea o con HR durante il colloquio.
Come mi candido a questa posizione presso ETH Zürich?
Usa il pulsante "Candidati ora" in questa pagina — rimanda direttamente all'annuncio originale di ETH Zürich su jobs.ethz.ch, quindi la tua candidatura arriva direttamente nel sistema di gestione candidature del datore di lavoro. Frontaliere Ticino non raccoglie né inoltra candidature in proprio.
