<div dir="ltr"><div>12 month postdoc in computer vision/deep learning</div><div>University of York, UK</div><div>Deadline: 15th August</div><div><br>The Vision, Graphics and Learning (VGL) group (<a href="https://sites.google.com/york.ac.uk/vglyork">https://sites.google.com/york.ac.uk/vglyork</a>) within the Department of Computer Science is looking to appoint a Postdoctoral Research Associate with experience in Computer Vision. Specifically, we seek candidates with expertise and practical experience in using deep learning for at least one of object recognition, object detection, face recognition, face expression recognition, face or human body tracking. We particularly welcome applications from candidates with a track record of publishing in the top computer vision venues such as CVPR, ICCV, ECCV, IEEE T-PAMI, IJCV or similar.<br><br>The post is part of an ambitious world-wide research programme (<a href="https://wellcomeleap.org/1kd/">https://wellcomeleap.org/1kd/</a>) funded by Wellcome Leap, which researches the development of executive function and the underlying neural networks in the first 1000 days of life. The team at York is led by Dr Elena Geangu and comprises of developmental neuroscientists, computer scientists, biomedical engineers and statisticians. It will focus on developing wearable sensors and related artificial intelligence for monitoring infants’ and toddlers’ real world natural statistics relevant for developing healthy executive functions. The team will implement this work in state-of-the-art laboratories, benefitting from a wide range of technology (e.g., EEG, eye-tracking (fixed and head-mounted), wearable sensing, sleep lab, motion tracking system) and a collaborative environment.<br><br>Successful candidates are expected to take up the position by 1st of October 2021 at the latest.<br><br>Role</div><div><br>The successful applicant will work with Dr Will Smith and collaborators in Psychology, Electronics and Mathematics to:<br><br>- Select, adapt, develop and apply deep neural network architectures for visual characterisation of an infant’s environment from head-mounted video cameras<br>- Evaluate the performance of visual systems against our own lab-collected and annotated data<br>- Maintain and document a codebase that can be shared with other members of the Wellcome Leap 1kD scheme and the wider community<br>- Work with collaborators at York to provide input into the design of wearable cameras and sensors and to integrate visual information with attention signals from body sensors<br>- To lead on and/or contribute to the production of research outputs and research outcomes.<br><br></div><div>Skills, Experience & Qualifications needed:</div><div><br>- PhD in Computer Vision or related area with specific expertise in at least one of object recognition, object detection, face recognition, face expression recognition, face or human body tracking<br>- Knowledge of deep learning methods, implementation frameworks and evaluation metrics used in object and face/body analysis, their strengths, limitations and applications and a range of research techniques and methodologies<br>- Experience of carrying out both independent and collaborative research and documenting and sharing code<br>- Experience of writing up research work for publication in top venues and competency to make presentations<br><br></div><div>This is a fixed term contract for 12 months.<br><br>The university offers a range of flexible working arrangements including, where appropriate, remote working.<br><br>Interview date: to be confirmed<br><br>For informal enquiries: please contact William Smith on <a href="mailto:william.smith@york.ac.uk">william.smith@york.ac.uk</a><br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"></div></div></div></div><div><br></div><div>For further details and to apply see: <a href="https://jobs.york.ac.uk/wd/plsql/wd_portal.show_job?p_web_site_id=3885&p_web_page_id=453459">https://jobs.york.ac.uk/wd/plsql/wd_portal.show_job?p_web_site_id=3885&p_web_page_id=453459</a></div></div><div><br></div></div>