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Tasks

  • Shape research questions and develop multimodal methods combining PET/CT with clinical text, followed by longitudinal imaging and digitised histology.
  • Develop context-aware image analysis and segmentation, multimodal representation learning and outcome prediction; explore physician-editable report generation.
  • Lead projects from model design through multicentre clinical validation.
  • Aim to publish in leading international journals and present at machine-learning and medical-imaging conferences.
  • Contribute to follow-on grant applications and interdisciplinary collaboration.

Requirements

  • PhD in computer science, machine learning, biomedical engineering or a related field.
  • Strong deep-learning research on images; 3D/volumetric experience highly desirable.
  • Excellent Python/PyTorch skills; reproducible pipelines at scale.
  • Substantial methodological ownership and strong first-author publications.
  • Ability to frame research questions, design baselines/ablations, identify leakage and shortcut learning, and communicate across disciplines.
  • Particularly valuable: multimodal/vision-language learning, self-supervised pretraining or medical foundation models, longitudinal imaging, clinical NLP/report generation, computational pathology/whole-slide imaging, and distributed training.
  • Prior PET/CT experience is not required; clinical, biological and imaging expertise is provided.
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Über uns
Universität Bern ist eine staatliche Hochschule des Kantons Bern und bietet Studiengänge in zahlreichen wissenschaftlichen Fachrichtungen an. Die Universität betreibt Lehre, Forschung und Weiterbildung und vermittelt Studierenden wissenschaftliche Methoden sowie fachliche Kenntnisse. Mit mehreren Fakultäten und Instituten deckt sie ein breites Spektrum an Disziplinen ab und arbeitet mit nationalen und internationalen Forschungs- und Bildungseinrichtungen zusammen.
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