<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. 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 color="#073763"><font face="verdana, sans-serif">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. </font><font face="verdana, sans-serif"><span style="caret-color: rgba(0, 0, 0, 0.9);">In particular, this project will focus on novel learning strategies that can accommodate novel tasks/scenarios (unseen classes, domain shifts, etc) with only a few labeled samples, without forgetting the knowledge already learned. Other problems, such as generalized class discovery or class unlearning may be explored too. </span>The successful candidate will work under the supervision of Prof. Jose Dolz and collaborate closely with an<span style="caret-color: rgba(0, 0, 0, 0.9);"> industry partner (to be disclosed to selected candidates)<span class="gmail-Apple-converted-space"> </span></span>.<br></font></font><ul><li style="margin-left:15px"><font color="#073763" face="verdana, sans-serif">Prospective applicants should have:<br></font></li><ul><li style="margin-left:15px"><font color="#073763" face="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.<br></font></li><li style="margin-left:15px"><font color="#073763" face="verdana, sans-serif">Experience with a deep learning framework (preferably PyTorch).<br></font></li><li style="margin-left:15px"><font color="#073763" face="verdana, sans-serif">Research experience in computer vision, machine learning or image processing is also desirable.<br></font></li><li style="margin-left:15px"><font color="#073763" face="verdana, sans-serif">Publications in a peer-reviewed journal or conference in a related topic is a bonus.<br></font></li></ul><li style="margin-left:15px"><font face="verdana, sans-serif" 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:<span class="gmail_default"><span class="gmail-Apple-converted-space"> </span></span><a href="mailto:jose.dolz@etsmtl.ca" target="_blank">jose.dolz@etsmtl.ca</a> </font></li></ul></div></div><div><br></div></div>