QUALIFICATIONS, SKILL AND ABILITIES

• A recent PhD in statistics, computer science, applied mathematics, engineering, epidemiology or a similar discipline.
• Good knowledge of R and/or Python, and ideally PyTorch and/or Tensorflow;
• Previous work in statistical disclosure control, and in developing and evaluating machine learning models;
• Previous work training different types of deep learning models / architectures would be a plus.
• Ability to set priorities with competing and shifting demands;
• Willingness to learn and adapt to new policies, procedures and requirements;
• Ability to be flexible with working hours to meet deadlines.

OTHER REQUIREMENTS

• Eligible to work in Canada;
• Compliance with CHEO RI’s Universal COVID-19 Vaccination Policy; and
• Police Record Check.

QUALIFICATIONS, COMPÉTENCES ET CAPACITÉS

• Doctorat récent en statistique, en informatique, en mathématiques appliquées, en génie, en épidémiologie ou dans une discipline semblable
• Bonne connaissance de R ou Python (PyTorch ou TensorFlow, un atout)
• Travaux antérieurs sur le contrôle de la divulgation statistique et sur l’élaboration et l’évaluation de modèles d’apprentissage automatique
• Formation professionnelle antérieure sur différents types de modèles/architectures d’apprentissage profond, un atout
• Capacité d’établir des priorités avec des demandes concurrentes et changeantes
• Volonté d’apprendre et de s’adapter à de nouvelles politiques, procédures et exigences
• Capacité de faire preuve de souplesse en ce qui concerne les heures de travail afin de respecter les échéances

Under the general supervision of Dr. Khaled El-Emam, the Postdoctoral Fellow will:

• Use machine learning and deep learning techniques to generate synthetic data from real world data (RWD) and clinical trial datasets.
• Developing and improving synthetic data generation methods and metrics.
• Performing simulations to evaluate new methods and metrics.
• Developing and improving methods for protecting generative models and synthetic data.