<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_default"><font color="#073763"><span style="font-family:verdana,sans-serif">Applications are invited for two fully funded PhD positions at the ETS, Montreal, Canada. ETS is the fastest-growing and largest engineering school in Quebec, with an expanding team of highly qualified young researchers in image analysis, computer vision and deep learning, some of the priority areas of the school.</span><br></font></div><div class="gmail_default"><font color="#073763"><br></font></div><div><font color="#073763"><span style="font-family:verdana,sans-serif">The position</span><span class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">s</span><span style="font-family:verdana,sans-serif"> </span><span class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">are</span><span style="font-family:verdana,sans-serif"> available after the candidate passes ETS application requirements and the candidate will start at her/his convenience (latest at </span><span class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">fall</span><span style="font-family:verdana,sans-serif"> 202</span><span class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">1</span><span style="font-family:verdana,sans-serif">). Financial support is available for 4 years. This project will explore learning strategies when annotated data is scarce, with the goal of understanding and interpreting imag</span><span class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">ing</span><span style="font-family:verdana,sans-serif"> data</span><span class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif"> (computer vision and medical imaging)</span><span style="font-family:verdana,sans-serif"> efficiently, with a main focus on image segmentation. <span class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">Particularly, these learning strategies may include semi-supervised, weakly supervised, self-training, few-shot and continual learning. </span>The successful candidate will work under the supervision of Prof. Jose Dolz.</span><br></font><ul style="caret-color: rgb(0, 0, 0);"><li><font color="#073763"><span style="font-family:verdana,sans-serif">Prospective applicants should have:</span><br></font></li><ul><li><font color="#073763"><span style="font-family:verdana,sans-serif">Strong academic record with an excellent M.Sc. degree (or equivalent) in computer science, applied mathematics, or electrical/biomedical engineering, preferably with expertise in more than one of the following areas: medical image analysis, machine learning, computer vision, pattern recognition, semi/weakly supervised learning and/or optimization.</span><br></font></li><li><font color="#073763"><span style="font-family:verdana,sans-serif">Experience with a deep learning framework (preferably PyTorch, or Tensorflow).</span><br></font></li><li><font color="#073763"><span style="font-family:verdana,sans-serif">Research experience in computer vision, machine learning or image processing is also desirable.</span><br></font></li><li><font color="#073763"><span style="font-family:verdana,sans-serif">Publications in a peer-reviewed journal or conference in a related topic is a bonus.</span><br></font></li></ul><li><span style="font-family:verdana,sans-serif"><font color="#073763">For consideration, please send a full CV, names and contact details of two references, transcripts for graduate studies, and a link to a M.Sc. thesis (as well as relevant publications if any) to:</font><span class="gmail_default" style="color:rgb(7,55,99);font-family:verdana,sans-serif"> </span></span><span style="color:blue;font-family:verdana,sans-serif"><a href="mailto:jose.dolz@etsmtl.ca">jose.dolz@etsmtl.ca</a></span></li></ul></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature"><span style="color:rgb(0,0,153)"><b>Jose Dolz</b></span><br></div></div></div></div></div>