Universidad de la Reina de Belfast

eBay es un líder del comercio global que da forma a cómo el mundo compra, vende y da. Formarás parte de una cultura de trabajo que ha estado genuinamente comprometida con la diversidad y la inclusión desde su fundación hace más de 20 años. Aquí, usted puede ser usted mismo, hacer su mejor trabajo, y tener un impacto significativo en las personas de todo el mundo.

CSIT y eBay están buscando un investigador de doctorado para ayudar a dar forma al futuro del equipo de seguridad contra delitos cibernéticos de eBay. Queremos que traigas tus ideas, energía y dedicación para proteger y mejorar la experiencia de cientos de millones de miembros de eBay. Investigará el aprendizaje automático de última generación, la agrupación en clústeres funcionales, el procesamiento del lenguaje natural, la minería de texto y los clasificadores, y los aplicará a la creación de modelos increíbles que protejan a los miembros de eBay del fraude y el riesgo.

El candidato exitoso también tendrá la oportunidad de trabajar con el equipo de seguridad de delitos cibernéticos de eBay dos días a la semana. Creemos que al incorporar la investigación de doctorado en el corazón de nuestro equipo, sistemas y datos, el candidato exitoso tendrá una oportunidad única de contribuir al negocio y a la industria mientras persigue activamente su investigación de doctorado. Esta oportunidad también ofrece al candidato exitoso la capacidad de colaborar con los líderes de IA y ML de eBay en todo el mundo.

Fecha cierre convocatoria beca 31 agosto 2020
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En las personas con fibrosis quística, las exacerbaciones infecciosas agudas o los “inflamamientos” de la infección respiratoria crónica son la causa más importante de un mal resultado y se asocian con un aumento de los síntomas, una reducción de la función pulmonar y una inflamación local y sistémica. No está claro qué causa estas exacerbaciones y hay cierta incertidumbre en cuanto a la eficacia del tratamiento antibiótico agudo y a largo plazo. El análisis de Big Data combinado con el aprendizaje automático es un campo emergente con el potencial de transformar nuestra capacidad de predecir los resultados del cambio en los ecosytems.

En este proyecto, desarrollaremos y utilizaremos herramientas de aprendizaje automático para modelar y predecir cómo la perturbación en la estructura y función del microbioma de las vías respiratorias se relaciona con la aparición de exacerbaciones y la recuperación del paciente con el tratamiento. Los datos clínicos, microbiológicos e inflamatorios sobre exacerbaciones, recogidos en múltiples estudios clínicos, se fusionarán y utilizarán para construir aplicaciones y herramientas analíticas que personalizarán los tratamientos de exacerbación y garantizarán resultados óptimos para los pacientes.

Fecha cierre convocatoria beca 30 junio 2020
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