PhD position: Improving immunity in neonatal piglets

This project combines fundamental and applied research to strengthen the immune competence of suckling piglets, focusing on two main pillars:

• optimising colostrum quality through maternal (sow) nutrition;
• evaluating early-life vaccination strategies.

As a PhD candidate, you will design and execute research involving both laboratory work and animal studies. Your work will include developing assays to characterize colostrum and milk composition, performing immunological assays, implementing nutritional and vaccination interventions, and conducting advanced data analysis.

Your main tasks include:

• Setting up and coordinating animal studies and sample collection.
• Developing and performing immunological assays in the lab.
• Processing and analyzing complex (omics) datasets.
• Writing scientific publications and presenting your results at (inter)national conferences.

This project is a public-private partnership and you will work in a multi-disciplinary team consisting of researchers from the Faculty of Veterinary Medicine (Utrecht University), division Farm Animal Health (Dr. Lindert Benedictus) and the division of Infectious Diseases and Immunology (Prof. Femke Broere), Wageningen BioVeterinary Research (Wageningen University & Research, Dr. Sandra Vreman and Prof. Annemarie Rebel), and two major industrial partners. Your primary workplace is at the Faculty of Veterinary Medicine in Utrecht. You will also partly work at Wageningen BioVeterinary Research in Lelystad, and some project activities will take place at the industrial partners' locations.

You will be enrolled in the Utrecht Graduate School of Life Sciences and receive training and guidance for your research and professional development, providing an excellent foundation for an independent academic career. As part of your PhD, there are also opportunities to co-supervise Master’s students and participate in teaching.

PhD on Multi-Faceted Visual Process Analytics

The field of process mining, a branch of business process management, revolves around discovering, analyzing, and optimizing business processes. It does so by extracting insights from event logs, structured records that capture sequences of activities, such as steps in a loan approval workflow, product purchases by customers, or patient journeys across hospitals. However, traditional process mining techniques focus primarily on control-flow, which describes the chain of activities. This singular focus often neglects other dimensions of processes, such as the time between activities and the time required for specific steps, the spatial distribution of tasks across locations, or the intricate relationships between resources and attributes involved in the processes. For example, in a supply chain scenario, understanding delays, warehouse locations, and inventory attributes is crucial, but often omitted in basic control-flow analysis. Process mining, as it stands today, is primarily based on computational techniques and algorithms to analyze and optimize processes. Methods such as process discovery, conformance checking, and performance analysis rely on algorithmic approaches to extract patterns, detect deviations, and identify inefficiencies from event logs. Although these techniques have proven effective in providing data-driven insights, they often fail to use visualization as a powerful means of interpretation and communication. Most process mining tools provide static and linear representations, such as process models (DFGs, BPMN) or Gantt charts, which are primarily suited for experts familiar with these abstractions. This limited use of visualization overlooks the potential for dynamic, interactive visual tools that can make complex process data accessible to a broader audience, enabling intuitive exploration and deeper understanding of multi-faceted process attributes, such as time, resources, and contextual dependencies and correlations.

In contrast, the field of visual analytics focuses on developing tools and techniques to support the interpretation of complex, multi-dimensional data. It provides concepts and techniques to explore and analyze event sequences, allowing patterns and anomalies to emerge intuitively. For example, visualizations such as timelines, Sankey diagrams, or network diagrams make it possible to uncover dependencies and bottlenecks in event sequences. Despite their shared goal of deriving actionable insights from event sequence data, process mining and visual analytics have largely operated in parallel, leaving significant opportunities for synergy unexplored.

By integrating the two domains, process mining can benefit from visual analytics’ expertise in handling multi-faceted data. Visualizations that incorporate temporal, spatial, and relational aspects can unlock deeper insights into processes. Conversely, visual analytics can leverage process mining techniques to enhance guidance and evaluation during data exploration. For instance, capturing event logs while users interact with visualization tools can provide valuable feedback to refine analytical techniques.

The challenge lies in merging these disciplines effectively, combining their strengths to fully realize the potential of multi-faceted data for visual process analytics. This project tackles this open problem, aiming to create a unified framework that harmonizes these complementary fields, transforming the way we analyze and visualize complex processes.

In this project, the focus is on developing Visual Analytics techniques for event sequence exploration and analysis to enable Multi-Faceted Visual Process Analytics. The project is performed within the Visualization cluster under the supervision of dr.ir. Stef van den Elzen and dr. Fernando Paulovich.

The visualization cluster (https://research.tue.nl/en/organisations/visualization-3) at TU/e has a strong track record in visualization and visual analytics for high-dimensional data. It has generated several award-winning contributions at major visualization conferences (IEEE VIS, IEEE InfoVis, IEEE VAST, EuroVis); several successful start-up companies (MagnaView – now UiPath and SynerScope); and a number of techniques that are used on a large scale worldwide.

Instituutssecretaris bij de Technische Universiteit Delft

Functieomschrijving

Als instituutssecretaris van het TU Delft Reactor Institute werk je in een internationale onderzoeks- en onderwijsomgeving welke gecombineerd is met een grootschalige unieke nucleaire infrastructuur. Het instituut kent een tweeledige organisatiestructuur, waarbij de afdelingsvoorzitter Radiation Science & Technology (RST) optreedt als hoofd van de wetenschappelijke afdeling in het instituut en de directeur Reactor Institute Delft (RID) verantwoordelijk is voor de Hoger Onderwijs Reactor (HOR), de straling gebonden infrastructuur en het stralingsbeschermingsonderwijs.

De zowel creatieve als sterk gereguleerde werkomgeving vraagt om een mensgerichte communicatiestijl en een gestroomlijnde bedrijfsvoering. Je maakt hiervoor de nodige vertaalslagen tussen beleid en beleidsontwikkelingen op centraal niveau (faculteit, universiteit) en wat de mensen bij het reactorinstituut nodig hebben. In je functie schakel je met collega’s binnen en buiten de afdeling zoals HR, financiën, ICT, communicatie, huisvesting en veiligheid. Je geeft sturing aan het secretariaat en projectoffice.

De exacte invulling van deze functie verschilt per organisatieonderdeel. Binnen RID ligt de nadruk op procesondersteuning, zoals de organisatorische en inhoudelijke voorbereiding van het dagelijks bestuur en het coördineren van de acties die daaruit voortkomen. Binnen RST treed je op als sparringpartner en adviseer je over het vormgeven van de organisatie en het realiseren van een gestroomlijnde bedrijfsvoering. Hierbij beweeg je tussen een meer ondersteunende en een meer adviserend strategische rol. Zo blijft het werk afwisselend en kun je jouw kwaliteiten op verschillende manieren inzetten. Het zwaartepunt van de functie ligt binnen RST.

Deze verschillen vragen om flexibiliteit en het vermogen om je snel aan te passen aan de context van het organisatieonderdeel. Als instituutssecretaris vervul je een brugfunctie tussen RID en RST en draag je actief bij aan het versterken van de samenwerking tussen beide organisatie eenheden.

Op faculteitsniveau maak je deel uit van het secretarissen-overleg van de faculteit. Je krijgt de mogelijkheid om bij te dragen aan instituut-overstijgende processen via deelname aan werkgroepen en commissies en kan zo je kennis verbreden en verdiepen.

Je draagt kortom bij aan een optimaal onderzoeks- en onderwijsklimaat binnen het reactorinstituut. Met elkaar werken we zo aan een veilige werk- en leeromgeving waarbinnen innovatie en creativiteit de ruimte krijgen.

Functie-eisen
We zijn op zoek naar:

• een analytische, initiatiefrijke en pragmatische aanpakker met een goed conceptueel vermogen en een planmatige en georganiseerde werkwijze;
• met een academische opleiding en minimaal 5 jaar relevante werkervaring in een onderzoeks- en onderwijsomgeving;
• je bent goed in staat rekening te houden met verschillen in de organisatie-onderdelen en kunt daar op soepele wijze mee omgaan;
• je bent sociaal vaardig, toegankelijk en samenwerkingsgericht;
• je kunt goed schakelen tussen verschillende niveaus, dwarsverbanden leggen en mensen met elkaar verbinden;
• je bent goed communicatief en schriftelijk vaardig, zowel in het Nederlands als in het Engels;
• ervaring met leidinggeven en affiniteit met het vakgebied is een pre.

TU Delft
De Technische Universiteit Delft heeft een sterk fundament. Als bouwer van de wereldberoemde Nederlandse waterwerken en pionier in biotech is TU Delft een internationale topuniversiteit die wetenschap, engineering en design combineert. TU Delft staat voor onderwijs, onderzoek en innovatie van wereldklasse om uitdagingen op het gebied van energie, klimaat, mobiliteit, gezondheid en digitale maatschappij aan te gaan. Generaties Delftse ingenieurs hebben bewezen ondernemende probleemoplossers te zijn in bedrijfsleven en in sociale context.

Bij TU Delft omarmen we diversiteit als een van onze kernwaarden en zetten we ons actief in om een universiteit te zijn waar jij je thuis voelt en kunt floreren. We hechten veel waarde aan verschillende perspectieven en kwaliteiten, omdat wij geloven dat dit ons werk innovatiever, de TU Delft-gemeenschap levendiger en de wereld rechtvaardiger maakt. Samen bedenken en ontwikkelen we oplossingen die een positieve invloed hebben op wereldwijde schaal. Daarom nodigen we jou uit om te solliciteren. Je sollicitatie krijgt een eerlijke behandeling.

Challenge. Change. Impact!

Faculteit Technische Natuurwetenschappen
Met meer dan 1.100 medewerkers, waaronder 150 baanbrekende hoofdonderzoekers (principal investigators), en ongeveer 3.600 gepassioneerde studenten is de faculteit Technische Natuurwetenschappen een inspirerend wetenschappelijk ecosysteem. Onze faculteit richt zich op sleuteltechnologieën, zoals quantum- en nanotechnologie, fotonica, biotechnologie, synthetische biologie en materialen voor energieopslag en -conversie, en biedt oplossingen voor belangrijke problemen van de 21e eeuw. Daarvoor leiden we studenten op in brede bachelor- en specialistische masteropleidingen met een sterke onderzoekscomponent. Onze wetenschappers verrichten baanbrekend fundamenteel en toegepast onderzoek op het gebied van Life and Health Science & Technology, Nanoscience, Chemical Engineering, Radiation Science & Technology en Engineering Physics. We leiden ook de volgende generatie middelbare school docenten op.

Klik hier om naar de website van faculteit Technische Natuurwetenschappen te gaan.

TU Delft | Reactor Institute
Het TU Delft | Reactor Institute is het Nederlandse kenniscentrum voor nucleaire technologie en aan straling gerelateerd onderzoek en onderwijs. Het beheert een unieke onderzoeksreactor (2.3 MW), bestralingsfaciliteiten en straling gerelateerde onderzoeksinstrumenten. Het TU Delft |Reactor Institute faciliteert onderzoekers en gebruikers van verschillende onderzoeksdisciplines. Het onderzoek richt zich voornamelijk op materialen voor energieconversie en opslag, en gezondheidstechnologie voor beeldvorming, diagnose en therapie met radionucliden en protonen. Het verzorgt onderwijs aan studenten van verschillende opleidingen binnen de TU Delft en professionals.

Postdoc AI-Driven Biofabrication and Process Control

Job description

Are you an ambitious researcher in applied mathematics or machine learning who wants to develop new methods, apply them in practice, and contribute to real-world impact? We invite applications for a postdoctoral position in the Numerical Analysis group at the Delft Institute of Applied Mathematics (DIAM), part of the Faculty of Electrical Engineering, Mathematics & Computer Science (EEMCS) at TU Delft. The position is embedded in the NWO Perspectief Project FAB4FUTURE, an interdisciplinary programme that develops next-generation biofabrication technologies for regenerative medicine and sustainable food production. A central goal is to create an artificial intelligence (AI)-driven toolbox for the bioprinting process, enabling accurate, efficient, and scalable control of complex biofabrication workflows.

The project brings together a broad consortium of academic partners, including Delft University of Technology, Maastricht University, UMC Utrecht, Utrecht University, and Zuyd University of Applied Sciences. It further includes industrial partners such as Axolotl, Demcon, Mosa Meat B.V., Poietis, RDInnovation, ReGEN Biomedical B.V., Scinus, and Xolo. Societal partners include Cellulaire Agricultuur Nederland, Dutch CardioVascular Alliance, Good Food Institute Europe, and Stichting AVS Proefdiervrij, ensuring strong links between fundamental research, technological development, and real-world application.

As a postdoctoral researcher, you will develop scientific machine learning methods for modeling and control of biofabrication processes, with a focus on cell and material deposition in soft, deformable biological systems. You will design approaches based on state-of-the-art techniques, such as convolutional neural networks, transformer models, operator learning, and optimization and control methods, while embedding morphoelastic and biomechanical models into the learning process. Your work will contribute directly to the AI-driven toolbox through predictive modeling, parameter optimization, and real-time control of the bioprinting process. You will apply and validate these methods on experimental data in close collaboration with leading biofabrication groups at UMC Utrecht and Maastricht University. This includes the development of surrogate models, inverse modeling, and integrated learning and control strategies. You will leverage experimental data from these partners while contributing insights to refine and improve biofabrication hardware and protocols.

This position offers a unique opportunity to advance scientific machine learning for control while contributing to impactful technologies in healthcare and sustainability. You will work in a highly interdisciplinary environment and are encouraged to actively shape the research direction, publish in leading venues, and build collaborations across disciplines.

Job requirements
You have:

• A PhD degree in applied mathematics, computational science, machine learning, or a closely related field
• Strong expertise in numerical and scientific computing, including scientific machine learning
• Strong programming skills (preferably Python or Julia) and the ability to work with additional scientific computing tools
• A background in, or strong interest in, biomechanics and the modeling of soft biological tissues

The following are considered advantages:

• Experience with operator learning methods (e.g., neural operators, DeepONet, Fourier neural operators)
• Experience with inverse problems, optimization, and control of PDE-based systems
• Experience with image data processing and modeling
• Experience in interdisciplinary collaborations

TU Delft (Delft University of Technology)
Delft University of Technology is built on strong foundations. As creators of the world-famous Dutch waterworks and pioneers in biotech, TU Delft is a top international university combining science, engineering and design. It delivers world class results in education, research and innovation to address challenges in the areas of energy, climate, mobility, health and digital society. For generations, our engineers have proven to be entrepreneurial problem-solvers, both in business and in a social context.

At TU Delft we embrace diversity as one of our core values and we actively engage to be a university where you feel at home and can flourish. We value different perspectives and qualities. We believe this makes our work more innovative, the TU Delft community more vibrant and the world more just. Together, we imagine, invent and create solutions using technology to have a positive impact on a global scale. That is why we invite you to apply. Your application will receive fair consideration.

Challenge. Change. Impact!

Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science
The Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science (EEMCS) brings together three scientific disciplines. Combined, they reinforce each other and are the driving force behind the technology we all use in our daily lives. Technology such as the electricity grid, which our faculty is helping to make completely sustainable and future-proof. At the same time, we are developing the chips and sensors of the future, whilst also setting the foundations for the software technologies to run on this new generation of equipment – which of course includes AI. Meanwhile we are pushing the limits of applied mathematics, for example mapping out disease processes using single cell data, and using mathematics to simulate gigantic ash plumes after a volcanic eruption. In other words: there is plenty of room at the faculty for ground-breaking research. We educate innovative engineers and have excellent labs and facilities that underline our strong international position. In total, more than 1000 employees and 4,000 students work and study in this innovative environment.

Click here to go to the website of the Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science.

Universitair docent Taal en Communicatie in Sociale Interactie

De huidige samenleving wordt gekenmerkt door zeer complexe uitdagingen, bijvoorbeeld op het gebied van het klimaat, de gezondheidszorg, digitalisering en AI. In al deze uitdagingen spelen taal- en communicatieprocessen een cruciale rol, soms als reflectie van de ontwikkelingen (klimaatdiscussie), soms als gevolg ervan (AI) maar ook doordat ze in sociale interactie vorm en betekenis krijgen.

We zoeken een universitair docent die expert is op het terrein van sociale interactie in maatschappelijke contexten (institutioneel of informeel) en/of digitalisering van sociale interactie (zoals human-LLM interaction, video-mediated interaction en text-based interaction).

Je beschikt over expertise op het terrein van mondelinge communicatie en sociale interactie. Daarnaast ben je in staat om geesteswetenschappelijke kennis over digitale interactie (AI, computers) en menselijke interactie te bundelen en toe te passen in verschillende maatschappelijk relevante contexten (zoals gezondheid, klimaat en technologie). Via het onderwijs draag je bij aan scriptiebegeleiding en cursussen van de opleidingen Communicatie- en Informatiewetenschappen, Taalwetenschappen, Healthcare Humanities en/of de researchmaster Linguistics and Communication Sciences. Je onderzoek verzorg je in de context van het Centre for Language Studies.