Programista AI/ML (działalność badawczo-rozwojowa)/ Programistka AI/ML (działalność badawczo-rozwojowa)/ R_6/2026

Wynagrodzenie: 14 000 – 16 000 zł brutto

Cel stanowiska: Prowadzenie systematycznych prac badawczo-rozwojowych nad nowymi metodami analizy obrazów okulistycznych oraz integracją danych obrazowych z danymi opisowymi i klinicznymi przy użyciu modeli głębokiego uczenia, w tym Large Multimodal Models (LMM), w celu opracowania innowacyjnych systemów wspomagania diagnostyki.

• Projektowanie, implementacja i eksperymentalna weryfikacja nowych architektur sieci neuronowych do analizy obrazów OCT, fundus oraz zdjęć siatkówki, w tym modeli segmentacji, klasyfikacji i lokalizacji patologii.
• Badanie wpływu topologii sieci (CNN, U-Net, Vision Transformers, modele wieloskalowe, attention-based) oraz zróżnicowania aparatów i protokołów akwizycji na stabilność i generalizację modeli.
• Tworzenie algorytmów przetwarzania danych
• Rozwój teorii dynamicznej koherencji przestrzennej
• Opracowywanie, implementacja i testowanie architektur multimodalnych łączących dane obrazowe z danymi klinicznymi (opisy, wyniki badań, historia pacjenta, dane demograficzne) z wykorzystaniem Large Multimodal Models (LMM).
• Projektowanie eksperymentalnych rozwiązań integrujących enkodery wizualne, modele językowe (LLM) oraz warstwy fuzji multimodalnej, wraz z badaniem strategii fine-tuningu i adaptacji modeli foundation do danych medycznych.
• Analiza zdolności modeli wizualnych i multimodalnych do generowania opisów patologii (explainability), wspomagania decyzji klinicznych oraz identyfikowania niespójności między obrazem a dokumentacją medyczną.
• Optymalizacja algorytmów przetwarzania i rozpoznawania obrazów
• Rozwiązywanie problemów niepewności technologicznej związanych z halucynacjami modeli językowych, biasem danych medycznych oraz ograniczoną interpretowalnością predykcji multimodalnych.
• Projektowanie procedur walidacji oraz eksperymentów porównawczych (modele klasyczne vs LMM), analiza błędnych klasyfikacji oraz opracowywanie metryk oceny jakości predykcji i generowanych opisów.
• Tworzenie nowych metod segmentacji struktur siatkówki i wykrywania subtelnych biomarkerów w obrazach OCT/STOC-T oraz rozwój systemów wspomagania decyzji klinicznych opartych na analizie multimodalnej.
• Projektowanie architektury wdrożeniowej (PACS/EHR), optymalizacja wydajności inferencji modeli, badanie możliwości lokalnego wdrożenia (on-premise) z uwzględnieniem wymogów RODO.
• Pisanie oprogramowania do wdrożenia modeli inferencji
• Dokumentowanie hipotez badawczych i wyników eksperymentów, przygotowywanie materiałów pod ochronę IP (patenty, IP Box), prezentowanie rezultatów na seminariach, konferencjach i w publikacjach naukowych oraz współpraca z okulistami przy definiowaniu i interpretacji problemów badawczych.

Wymagania

• Wykształcenie wyższe (magisterskie lub doktoranckie) w zakresie: informatyki, sztucznej inteligencji, inżynierii biomedycznej, matematyki, fizyki, bioinformatyki lub kierunków pokrewnych.
• doświadczenie w obszarze informatyki, inżynierii fotonicznej, biomedycznej
• doświadczenie w projektowaniu i trenowaniu głębokich sieci neuronowych (CNN, U-Net, Vision Transformers, modele attention-based, architektury wieloskalowe),
• Doświadczenie w analizie obrazów medycznych (mile widziane: OCT, fundus, zdjęcia siatkówki).
• Znajomość metod segmentacji, klasyfikacji i detekcji obiektów w obrazach,
• Umiejętność pracy zespołowej w środowisku interdyscyplinarnym (współpraca z lekarzami i zespołami klinicznymi,
• umiejętność samodzielnego tworzenia i wdrażania procesów,
• wysokie kompetencje interpersonalne i organizacyjne,
• dobra znajomość języka angielskiego (min. C1),
• otwartość na pracę w środowisku międzynarodowym i wielokulturowym.
• znajomość bibliotek: pytorch, tensorflow, openCV, pandas, numpy, MONAI
• znajomość programowania w językach: C++/C#, Python, Matlab, Julia, 
• umiejętność programowania na kartach graficznych,
• umiejętność tworzenia symulacji numerycznych zagadnień związanych z procesem pomiaru OCT oka
• znajomość teorii dynamicznej koherencji przestrzennej i tomografii koherencyjnej 
• znajomość optycznych układów pomiarowych oka,
• doświadczenia we wdrażaniu i integracji modeli inferencji

Co oferujemy

• Środowisko oparte na współpracy i badaniach naukowych,
• Elastyczne opcje pracy (praca oparta na zadaniach/okazjonalna praca zdalna),
• Przyjazna atmosfera pracy,
• Możliwość szkolenia i rozwoju zawodowego (kursy, job shadowing),
• Prywatna opieka medyczna.

Jak złożyć podanie?

Prosimy o przesłanie CV i listu motywacyjnego na adres icter_jobs@ichf.edu.pl wpisując w tytule maila nr rekrutacji (R_6/2026_ICTER)

Termin na składanie ofert: 11.03.2026