<div dir="ltr"><div class="gmail_default"><div class="gmail_default" style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial,Helvetica,sans-serif"><font color="#073763"><span style="font-family:verdana,sans-serif">Applications are invited for one fully funded PhD position at the ETS (École de Technologie Supérieure), Montreal, Canada, in collaboration with CentraleSupelec, Paris (France). 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" style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial,Helvetica,sans-serif"><font color="#073763"><br></font></div><div style="caret-color: rgb(0, 0, 0);"><font face="verdana, sans-serif" color="#073763">The position <span class="gmail_default">is</span><span class="gmail-Apple-converted-space"> </span>available after the candidate passes ETS application requirements and the candidate will start at her/his convenience (latest at<span class="gmail-Apple-converted-space"> </span><span class="gmail_default">summer</span> 2024). Financial support is available for 4 years. <span style="caret-color: rgba(0, 0, 0, 0.9);">This project will focus on novel learning strategies that improve the uncertainty predictions of modern deep learning models, including recent vision-language models trained at large scale. Even though the main application domain will be in the medical field, findings/outcomes from this research could also focus on the more general computer vision domain, when applicable. </span></font><font color="#073763"><font face="verdana, sans-serif">The successful candidate will work under the supervision of Prof. Jose Dolz and Prof. Maria Vakaloupoulu.</font><br></font><ul style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif"><li style="color:rgb(0,0,0);margin-left:15px"><font color="#073763"><span style="font-family:verdana,sans-serif">Prospective applicants should have:</span><br></font></li><ul style="color:rgb(0,0,0)"><li style="margin-left:15px"><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 style="margin-left:15px"><font color="#073763"><span style="font-family:verdana,sans-serif">Experience with a deep learning framework (preferably PyTorch).</span><br></font></li><li style="margin-left:15px"><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 style="margin-left:15px"><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 style="margin-left:15px"><span style="color:rgb(0,0,0);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)"><span class="gmail-Apple-converted-space"> </span></span></span><span style="color:blue;font-family:verdana,sans-serif"><a href="mailto:jose.dolz@etsmtl.ca" target="_blank">jose.dolz@etsmtl.ca</a> </span><span style="font-family:verdana,sans-serif"><font color="#073763">and</font></span><span style="color:blue;font-family:verdana,sans-serif"> </span><font color="#000000"><a href="mailto:maria.vakalopoulou@ecp.fr">maria.vakalopoulou@ecp.fr</a></font></li></ul></div></div><br></div>