Konkurs na stanowisko Stypendysty / Stypendystki – studenta(-ki) studiów magisterskich w projekcie badawczym NCN OPUS 28

Konkurs na stanowisko Stypendysty / Stypendystki – studenta(-ki) studiów magisterskich w projekcie badawczym NCN OPUS 28 

W związku z realizacją projektu pt.: [DeepSee] Zastosowania uczenia głębokiego w jednoramkowych, poosiowych technikach ilościowego obrazowania fazowego finansowanego w ramach konkursu NCN OPUS 28 poszukiwane są osoby do pracy w projekcie. Oferowane stanowisko to Stypendyst(k)a/student(ka). 

Rekrutacja jest prowadzona zgodnie z Regulaminem Przyznawania Stypendiów Naukowych NCN w Projektach Badawczych Finansowanych ze Środków Narodowego Centrum Nauki, określonym uchwałą Rady NCN nr 25/2019 z dnia 14 marca 2019 r. (https://ncn.gov.pl/sites/default/files/pliki/uchwaly-rady/2019/uchwala25_2019-zal1.pdf). 

Informacje o projekcie 

• Kierownik projektu: dr inż. Maria Cywińska. 

• Źródło finansowania: Narodowe Centrum Nauki. 

• Instytucja realizująca: Wydział Mechatroniki Politechniki Warszawskiej. 

• Planowy okres realizacji projektu: czerwiec 2025 – czerwiec 2029. 

Celem projektu [DeepSee] jest opracowanie nowoczesnych narzędzi opartych na sztucznej inteligencji (w szczególności konwolucyjnych sieciach neuronowych oraz metodach wnioskowania bayesowskiego) do analizy danych z obrazowania fazowego – jednej z najbardziej obiecujących i precyzyjnych technik pomiarowych stosowanych m.in. w biologii, fizyce i inżynierii materiałowej. 

Tradycyjne kamery czy ludzkie oko widzą jedynie natężenie światła, pomijając jego fazę – a to właśnie ona niesie ze sobą kluczowe informacje o strukturze i składzie badanych obiektów. Dzięki obrazowaniu fazowemu możemy „zajrzeć” w głąb przezroczystych próbek, takich jak np. obiekty biologiczne, bez potrzeby ich barwienia. 

DeepSee podejmuje wyzwanie: jak odzyskać informację fazową z jednego zdjęcia (tzw. single-shot) w konfiguracjach poosiowych, które są ekstremalnie kompaktowe i odporne na zakłócenia – ale wymagające obliczeniowo. Zamiast komplikować układ optyczny, przenosimy ciężar problemu na inteligentne algorytmy. 

Projekt ma charakter interdyscyplinarny– łączymy wiedzę z zakresu optyki, informatyki i uczenia maszynowego. 

Minimalne wymagania stawiane kandydatom 

• Status studenta(-ki) studiów magisterskich (preferowane kierunki: optyka, mechatronika, inżynieria biomedyczna, automatyka i robotyka, elektronika, informatyka, fizyka techniczna lub pokrewne). 

• Podstawowe doświadczenie z Pythonem lub MATLAB-em. 

• Zainteresowanie tematyką przetwarzania obrazów, uczenia maszynowego i/lub optyki. 

• Umiejętność pracy zespołowej, zaangażowanie i chęć nauki. 

• Znajomość języka angielskiego (min. poziom B2). 

Opis zadań w projekcie 

• Przygotowywanie danych treningowych i walidacyjnych do uczenia głębokiego (m.in. generowanie danych syntetycznych, selekcja i wstępna analiza danych eksperymentalnych). 

• Testowanie opracowanych algorytmów (sieci neuronowe, metody wnioskowania) na danych symulacyjnych i eksperymentalnych. 

• Wsparcie w analizie wyników i porównywaniu wydajności różnych podejść. 

• Pomoc w przygotowywaniu wizualizacji, dokumentacji technicznej oraz prezentacji rezultatów. 

• Udział w przygotowaniu publikacji naukowych. 

• Uczestnictwo w krajowych lub zagranicznych konferencjach naukowych (opcjonalnie). 

Termin składania ofert: 19 września 2025 r. godz. 12:00. 

Forma składania ofert: drogą mailową na adres maria.cywinska@pw.edu.pl. 

Warunki zatrudnienia 

• Miejsce realizacji zadań badawczych: Instytut Mikromechaniki i Fotoniki, Wydział Mechatroniki, Politechnika Warszawska. 

• Okres pobierania stypendium: 12 miesięcy (z możliwością przedłużenia). 

• Wysokość stypendium: 1000,00 PLN/m-c. 

• Finansowanie wyjazdów na konferencje naukowe w ramach projektu. 

• Przewidywany termin rozpoczęcia pracy w projekcie: 1 października 2025 r. 

Dodatkowe informacje 

Zgłoszenia należy przesyłać na adres: maria.cywinska@pw.edu.pl, temat wiadomości: DeepSee – stypendium magisterskie. 

Wymagane dokumenty: 

• CV z informacjami o dotychczasowym przebiegu kształcenia i działalności naukowej. 

• Krótki list motywacyjny (z opisem zainteresowań i kompetencji). 

• Praca inżynierska/licencjacka wraz z danymi kontaktowymi do opiekuna naukowego 

• Inne dokumenty (np. certyfikaty językowe, referencje, potwierdzenie uczestnictwa w projektach, zaświadczenia o odbytych szkoleniach, wyróżnienia lub nagrody itp.) 

Prosimy o przesłanie dokumentów wraz z następującą klauzulą: „Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych zawartych w [np. CV, liście motywacyjnym, innych załączonych dokumentach] w celu rekrutacji zgodnie z art. 6 ust. 1 lit. a Rozporządzenia Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z dnia 27 kwietnia 2016 r. w sprawie ochrony osób fizycznych w związku z przetwarzaniem danych osobowych i w sprawie swobodnego przepływu takich danych oraz uchylenia dyrektywy 95/46/WE (ogólne rozporządzenie o ochronie danych).” 

Kandydaci mogą zostać zaproszeni (za pomocą poczty e-mail) na rozmowę kwalifikacyjną z komisją stypendialną – ewentualne zaproszenie zostanie przesłane najpóźniej do dnia 23 września 2025 r. 

Komisja stypendialna zastrzega sobie prawo do nieprzyznania stypendium i ponowienia konkursu, jeśli kandydaci nie spełnią stawianych w konkursie wymagań lub pojawią się inne istotne okoliczności wpływające na planowany sposób realizacji projektu. 

Decyzja komisji będzie przedstawiona kandydatom za pomocą poczty elektronicznej do 28 września 2025 r. 

Wyniki konkursu zostaną podane do publicznej wiadomości i umieszczone na stronie internetowej Wydziału Mechatroniki. Od decyzji Komisji nie przysługuje odwołanie. 

Dodatkowych informacji udziela kierownik projektu: maria.cywinska@pw.edu.pl . 

Aktualizacja:

Spośród kandydatów aplikujących na stanowisko STUDENT, finansowanego ze środków NCN, w ramach projektu Opus 28 pt. "[DeepSee]Zastosowania uczenia głębokiego w jednoramkowych, poosiowych technikach
ilościowego obrazowania fazowego”, na drodze konkursu jako osoba pobierająca stypendium wybrany został inż. Wojciech Ogonowski

Od decyzji komisji oceniającej zgłoszenia nie przysługuje odwołanie.