<p class="oneComWebmail-MsoNormal" style="margin: 1em 0px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);"><span style="line-height: 19.973331451416px;"><font size="2"><span id="goog_1464154897"></span><span id="goog_1464154909"></span>Dear Colleagues,</font></span></p><p class="oneComWebmail-MsoNormal" style="margin: 1em 0px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);"><span style="line-height: 19.973331451416px;"><font size="2">we are looking for an experienced researcher in machine learning to work on applications in personalized medicine. Please find details below.</font></span></p><p class="oneComWebmail-MsoNormal" style="margin: 1em 0px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);"><font size="2">Thanks!</font></p><p class="oneComWebmail-MsoNormal" style="margin: 1em 0px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);"><font size="2"><b>Felix Agakov</b></font></p><p class="oneComWebmail-MsoNormal" style="margin: 1em 0px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);"><font size="2"><span id="goog_1464154910"></span><span style="line-height: 19.973331451416px;"> <span id="goog_1464154898"></span></span></font></p><p class="oneComWebmail-MsoNormal" style="margin: 1em 0px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);"><b><span style="line-height: 19.973331451416px;"><font size="4">Experienced researcher in machine learning for personalized medicine</font></span></b></p><p class="oneComWebmail-MsoNormal" style="margin: 1em 0px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);"><font size="2"><span id="oneComWebmail-goog_1464154871"></span><span id="goog_1464154905"></span>Applications are invited for an Experienced Researcher (ER) position in Machine Learning for Personalized Medicine (MLPM), to be funded by the Marie Curie Initial Training Network MLPM2012 of the 7th Framework Program of the European Commission <span style="background-color: transparent;"><font color="#333333" face="Helvetica Neue, Helvetica, Arial, sans-serif">(http://mlpm.eu)</font></span>. MLPM is a consortium of 14 universities and companies with expertise in Statistical Genetics or Machine Learning located throughout Europe and in the USA. The recruited ER will be based at research-intensive SME company Pharmatics in Edinburgh, UK (http://pharmaticsltd.com). The ER will visit other nodes and attend training events. The position is fully funded for 2 years or until 31/12/2016 according to the Marie Curie program.</font></p><p class="oneComWebmail-MsoNormal" style="margin: 1em 0px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);"><font size="2"><b>PROJECT:</b> The recruited ER will develop new machine learning methods for disease subtyping and patient stratification based on high-dimensional heterogeneous molecular and environmental measurements. Possible differences between training and test distributions will be considered. The methods will be investigated for several clinical datasets and build on the current understanding of diseases. The project will try to address the following questions:</font></p><p class="oneComWebmail-MsoNormal" style="margin: 1em 0px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);"><font size="2">* How can predictions of diseases and related traits be improved by stratifying patients into distinct groups based on heterogeneous molecular and clinical measurements?</font></p><p class="oneComWebmail-MsoNormal" style="margin: 1em 0px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);"><font size="2">* How should the existing understanding of biology be used to improve predictions?</font></p><p class="oneComWebmail-MsoNormal" style="margin: 1em 0px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);"><font size="2">* Which minimal sets of variables are needed to identify patient groups and make accurate predictions of diseases and related outcomes within each group?</font></p><p class="oneComWebmail-MsoNormal" style="margin: 1em 0px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);"><font size="2">* How should the models be trained to account for possibly differing training and test distributions?</font></p><p class="oneComWebmail-MsoNormal" style="margin: 1em 0px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);"><font size="2"><b>ELIGIBILITY:</b> Experienced researchers will have a PhD or over 4 years of research experience in machine learning, statistics, bioinformatics, computer science, or computational biology at the time of recruitment. They must not have more than 5 years of research experience. The years of experience are measured from the time when the researcher received a degree entitling him/her to embark on a PhD program. The researcher must not have resided, worked or studied in the UK for more than 12 months in the 3 years prior to the time of recruitment. Proficiency with Matlab, R, or Python is required. Familiarity with sparse regression, kernel methods, ensemble methods, transfer learning, network modelling, in vitro diagnostics, molecular pathology, epidemiology is a plus.</font></p><p class="oneComWebmail-MsoNormal" style="margin: 1em 0px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);"><font size="2"><b>SALARY:</b> The successful candidate will be paid at Marie Curie rates for experienced researchers (~<b>£52,110</b> per anum, <b>plus</b> the mobility allowance of £7,400 - £10,495 per anum). Both allowances are in UK STERLINGs and subject to currency rate fluctuations.</font></p><p class="oneComWebmail-MsoNormal" style="margin: 1em 0px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);"><font size="2"><b>PROCESS:</b> Applications should be sent as a single PDF file to Dr Felix Agakov (<a href="mailto:felix@pharmaticsltd.com" target="_blank" style="color: rgb(85, 26, 139); cursor: pointer;">felix@pharmaticsltd.com</a>) and should include a CV with a list of publications and completed projects, a statement of research interests, contacts of 2 referees, and a written statement that the eligibility criterion is fulfilled. Applications should be submitted by November 13, 2014 but the position will remain open until filled.<span id="goog_1464154906"></span></font></p>