Konkurs na stanowisko Stypendystki (doktorantki) / Stypendysty (doktoranta) 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/doktorant(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 

• Tytuł magistra (lub wyznaczony termin obrony pracy magisterskiej) w dziedzinie optyki, fotoniki, fizyki, automatyki, informatyki lub kierunków pokrewnych.  

• Znajomość języka angielskiego w mowie i piśmie na poziomie co najmniej B2. 

• Umiejętność programowania w Pythonie (doświadczenie z PyTorch lub TensorFlow będzie atutem), C/C++ i Matlab. 

• Znajomość zagadnień z zakresu przetwarzania obrazów, uczenia maszynowego lub optyki falowej. 

• Motywacja do pracy naukowej, samodzielność, umiejętność pracy zespołowej i chęć do nauki. 

Opis zadań w projekcie 

• Rozwój metod głębokiego uczenia (CNN) do rekonstrukcji fazy z jednoramkowych danych interferometrycznych (projektowanie, trenowanie i optymalizacja sieci neuronowych). 

• Analiza wpływu tła i modulacji amplitudy na jakość rekonstrukcji fazy; opracowanie i testowanie metod normalizacji danych. 

• Współpraca z partnerami projektu w zakresie przygotowania zbiorów danych i adaptacji opracowanych modeli do różnych układów pomiarowych. 

• Tworzenie dokumentacji technicznej oraz przygotowanie publikacji naukowych związanych z opracowanymi rozwiązaniami. 

• 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: 48 miesięcy. 

• Wysokość stypendium: 4500,00 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 doktoranckie. 

Wymagane dokumenty: 

• CV z uwzględnieniem osiągnięć naukowych 

• List motywacyjny (z krótkim opisem zainteresowań naukowych i doświadczenia) 

• Praca magisterska 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).” 

Aktualizacja:

Spośród kandydatów aplikujących na stanowisko DOKTORANT, 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 mgr inż. Wiktor Forjasz

Od decyzji komisji oceniającej zgłoszenia nie przysługuje odwołanie.