Postdoctoral Fellow: Integrative cryo-electron tomography data mining

vor 5 Monaten


Hamburg, Deutschland Embl-Ebi Vollzeit

Your role

Develop algorithms to identify macromolecular complexes in cellular tomograms, using image processing techniques such as template matching and machine learning Investigate and implement methods to enhance the speed and accuracy of particle identification by increasing algorithm efficiency, refining scoring functions, and applying the latest deep learning techniques in computer vision Explore the integration of spatial constraints from other data sources to improve particle identification Co-develop PyTME () Disseminate your code in well-organized, documented, and rigorously tested software packages Use these new methods for research projects within the TransFORM consortium

Closing date: 19 August 2024

Contract duration: 3 years (with possibility of extension up to 5 years)

Grading: Year 1 stipend - €4,010 per month after tax

Reference number: HH00228

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You have

Ph.D. in Computer Science, Image Processing, Computational Structural Biology, or a related field Advanced programming skills in Python and a proven track record in the development and application of computational tools Proficiency in numerical libraries such as NumPy and SciPy A solid foundation in mathematics and experience in algorithm development At least basic knowledge of machine learning techniques Experience in the dissemination and management of software packages Strong motivation to work in a highly collaborative and multidisciplinary environment of EMBL and the TransFORM consortium

You might also have

Experience in cryo-ET data analysis or machine learning. However, candidates with a strong background in either computer science (and a willingness to learn cryo-ET data analysis) or cryo-ET (with proven extensive programming expertise) are encouraged to apply. Experience with deep learning frameworks such as PyTorch, TensorFlow, or JAX.

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