<html><head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">
  </head>
  <body>
    <p class="MsoNormal"><span lang="EN-GB">A postdoctoral researcher
        position is open in Prof. Dr. David Ginsbourger's<span> </span></span><a href="https://www.imsv.unibe.ch/research/research_groups/uncertainty_quantification_and_spatial_statistics/index_eng.html" title="Unmangled Microsoft Safelink"><span lang="EN-GB">uncertainty
          quantification and spatial statistics group</span></a><span lang="EN-GB"><span> </span>at the Institute of Mathematical
        Statistics and Actuarial Science, University of Bern,
        Switzerland.<br>
        <br>
        <b><span>Context:</span></b><span>  The recruited postdoctoral
          researcher will be affiliated with Prof. Dr. David
          Ginsbourger's group.  The group is involved in collaborations
          with national and international partners from various research
          fields. These include geosciences, with a history of
          collaborations around stochastic modelling in hydrogeology,
          geophysical inversion, and atmospheric sciences (with links to
          the Oeschger Center of Climate Change Research). Recently, the
          group has also been increasingly collaborating with the
          Institute of Social and Preventive Medicine and the University
          Hospital around statistical machine learning for biomedical
          applications.</span><br>
        <br>
        <b><span>Project:</span></b><span> The recruited postdoctoral
          researcher will reinforce the current efforts of the group in
          pushing further the limits of kernel methods to work with data
          in and beyond Euclidean settings. Of special interest classes
          are kernel embedding approaches, particularly well-suited to
          work with set- and distribution-valued inputs, but there is
          also room for further research directions depending on the
          candidate's research interests and motivation. Several ongoing
          or emerging collaborations (around paleo-climatology,
          psychology, medicine, etc.) call for thorough approaches to
          model similarity and estimate related parameters. This
          position will give the opportunity to candidates with a strong
          theoretical background to enrich their research profile with
          application-driven research while cultivating their passion
          for statistical methodology.      </span><br>
        <span> </span><br>
        <b><span>Sought profile:</span></b><span> The ideal candidate
          will have recently earned or be about to finish their PhD
          degree in statistics or neighbouring subjects with a strong
          mathematical component, a genuine interest in statistical data
          science and applications thereof, a taste for both theoretical
          investigations and numerical experiments, and solid
          programming skills.</span></span><span lang="EN-GB"><span> </span></span><span lang="EN-GB">The salary will be at the<span> </span></span><a href="https://www.unibe.ch/unibe/portal/content/e152701/e322683/e325053/e916384/ul_rgl_postdoc_en_ger.pdf" title="Unmangled Microsoft Safelink"><span lang="EN-GB">level
          foreseen by the University of Bern</span></a><span lang="EN-GB">. There might be a possibility to be involved in
        teaching and/or consulting duties. The funding is secured for up
        to 18 months with the starting date of May 1st 2023 or as can be
        arranged by mutual agreement.</span><span lang="EN-GB"></span></p>
    <p class="MsoNormal"><b><span lang="EN-GB">Applications should
          contain</span></b><span lang="EN-GB">: (1) a letter in which
        the applicants describe their research interests and motivations
        as well as a 1-page research proposal, (2) a complete CV, (3)
        copies of relevant diplomas, certificates and transcript of
        records, (4) an electronic version of a research work (PhD
        thesis or other scientific publication), (5) contact information
        of 2 – 3 references.</span><span lang="EN-GB"></span></p>
    <p class="MsoNormal"><span lang="EN-GB">Applications and inquiries
        should be sent to Prof. Dr. David Ginsbourger (respectively via
        this<span> </span><a href="https://ohws.prospective.ch/public/v1/jobs/6366027e-b758-42b7-9954-e734719decc0" title="Unmangled Microsoft Safelink">link</a><span> </span>and
        via e-mail to<span> </span><a href="mailto:david.ginsbourger@unibe.ch" title="mailto:david.ginsbourger@unibe.ch" class="moz-txt-link-freetext">david.ginsbourger@unibe.ch</a>) </span></p>
    <br>
    <br>
    ------------------------------<br>
    David Ginsbourger<br>
    Bern<br>
    ------------------------------
    <p></p>
  </body>
</html>