Postdoktor
UNIVERSITETET I BERGEN ADMINISTRASJONEN
| Company | UNIVERSITETET I BERGEN ADMINISTRASJONEN |
| Category | Science & Research |
| Location | NO |
| Remote | — |
| Employment | Contract |
| Level | Mid |
| Salary | Not stated by the employer |
| Posted | 6 Aug 2026 |
| Last verified | 8 Aug 2026 |
| Source | Public employment agency (eures) |
Description
Kunnskap som formar samfunnet UiB skal vere blant Europas fremste universitet, internasjonalt kjent for høg kvalitet i forsking og utdanning. Som samfunnsinstitusjon skal vi bidra til ei berekraftig og demokratisk utvikling og vere ein attraktiv og inkluderande studie- og arbeidsplass. Video: https://youtu.be/M5n6RnScNgA Postdoktorstilling Ved Det medisinske fakultet, Institutt for global helse og samfunnsmedisin, er det ledig ei stilling som postdoktor (100 %) for ein periode på tre (3) år. Stillinga er knytt til prosjektet Digital Phenotyping in people with Parkinsons Disease (DIGI.PARK) og er finansiert av Helsedirektoratet. DIGI.PARK-prosjektet har som mål å utvikle metodar for digital fenotyping av Parkinsons sjukdom ved bruk av berbare einingar for å betre måle motorsymptom og effekt av behandling. Prosjektet kombinerer kliniske vurderingar med kontinuerlege sensorbaserte målingar utanfor klinikken, og nyttar avanserte analysar basert på signalbehandling for å utvikle nye, sensitive digitale utfallsmål og biomarkørar. Les meir om prosjektet her: https://www4.uib.no/forskning/forskningsprosjekter/activeageing-digipark Prosjektet er ein del av eit innovativt, aktivt og tverrfagleg forskingsmiljø: Senter for alders- og sykehjemsmedisin (SEFAS). DIGI.PARK-prosjektet er ei av fleire pågåande studiar ved SEFAS der sensordata frå berbare einingar og radarinstallasjonar blir nytta til å overvake symptom, intervensjonseffektar og sjukdomsforløp hos eldre og personar med nevrologiske sjukdommar som demens og Parkinsons sjukdom. Professor Bettina S. Husebø er leiar for SEFAS. Senteret tilhøyrer fagområdet for eldremedisin, samfunnsfarmasi og tverrprofesjonell samarbeidslæring (FEST) og har omlag 25 tilsette. SEFAS har eit stort nettverk både nasjonalt og internasjonalt. Prosjektet er eit samarbeid med Neuro-SysMed, eit leiande senter for klinisk behandling av og forsking på nevrologiske sjukdommar. SEFAS er lokalisert i Alrek helseklynge, Årstadveien, Bergen. Les meir om SEFAS: https://www.uib.no/sefas Om prosjektet/arbeidsoppgåver: Postdoktoren skal utføre kvantitativ dataanalyse av tidsseriedata frå berbare einingar, med særleg vekt på utvikling av digitale biomarkørar og utfallsmål basert på kunnskapsdrivne metodar for Parkinsons sjukdom, samt utføre statistiske analysar på kliniske data og utvikle nye digitale mål. Postdoktoren vil inngå i eit tverrfagleg team for å utforme nye utfallsmål for motoriske symptom ved Parkinsons sjukdom, basert på kontinuerlege digitale målingar. Delta aktivt i design, gjennomføring og kvalitetssikring av datainnsamling i DIGI.PARK. Bidra til publisering av forskingsresultat i internasjonale tidsskrift og presentere forskingsresultat på vitskaplege konferansar, samt delta i nasjonale og internasjonale samarbeid knytt til prosjektet og SEFAS. Postdoktoren vil delta aktivt i rettleiingsprosessen av ph.d.-studentar som hovud- eller medrettleiar. Kvalifikasjonar og eigenskapar: Søkjar må ha oppnådd norsk ph.d.-grad eller tilsvarande utdanning innanfor medisinsk orienterte fag (slik som biomedisinsk teknologi, nevrovitskap eller psykologi), eller ha levert doktoravhandlinga innan søknadsfristen. Det er ein føresetnad at doktorgraden er oppnådd før tilsetjing kan skje og seinast innan 5 månadar etter søknadsfrist. Søkjar må ha god kompetanse innan kunnskapsdriven metodeutvikling og forklarlege algoritmar, utvikling av digitale utfallsmål og biomarkørar for Parkinsons sjukdom, samt prosessering og analyse av tidsseriedata frå akselerasjonssensorar. Det er krav om at søkjar har erfaring frå eller formell opplæring i systemorientert utvikling av metodar for kvantifisering av motorsymptom for Parkinsons sjukdom, analyse av fleirnivå- og heterogene datastrukturar, medisinske/biologiske applikasjonar, sensorteknologi og sensordata og Matlab. Tidlegare erfaring med arbei