Junior Docent Aardwetenschappen

De bachelor en masteropleiding aardwetenschappen hebben verschillende studiepaden. We zijn op zoek naar een junior docent voor het studiepad aarde en klimaat, die ons op bachelor en masterniveau komt assisteren bij ons onderwijs. Als docent wordt je ingezet in verschillende nederlands- en engelstalige onderwijsvormen, waaronder hoorcolleges, werkcolleges, practica, en veldwerk. De cursussen zullen een afwisselende mix zijn van aard en klimaatwetenschappen, en meer technisch ondersteunende vakken (bijvoorbeeld wiskunde, natuurkunde, of programmeren), met oog voor je ervaring, specifieke kennis en interesses. Je wordt daarbij begeleid door ervaren docenten, met de mogelijkheid tot het behalen van een basiskwalificatie onderwijs (BKO).

Jouw taken

• het voorbereiden en onderhouden van lesmateriaal
• het verzorgen van les in de verschillende onderwijsvormen
• het beoordelen van verslagen en tentamens
• deelname aan bijeenkomsten en seminars van de afdeling om op de hoogte te blijven van ontwikkelingen in het vakgebied
• incidenteel kan het voorkomen dat je wordt ingezet voor onderwijs in gerelateerde opleidingen

Postdoc - Democratizing AI: Empowering Citizens through Transparent Decision-making

The DECIDE project is a large-scale, NWO-funded interdisciplinary and transdisciplinary research initiative coordinated by the University of Twente. It brings together over 50 academic researchers and 30 societal partners to co-develop a new generation of transparent, citizen-empowering AI systems. The project spans domains such as healthcare, mobility, education, law, ethics, and public governance.

The position
We are seeking a highly motivated Postdoctoral Researcher to join the DECIDE project. The position combines unique scientific research with a central role in project integration and coordination across the consortium.

Your research focuses on the implementation of AI tools for interdisciplinary societal impact, in particular decision-support systems (AI-DSS) and citizen-support systems (AI-CSS), and on understanding why promising AI tools often fail to translate into robust, trusted instruments in real-world citizen empowerment contexts.

What you will deliver
This position integrates scientific and managerial responsibilities and ensures scientific integration across the different WPs and use-cases of DECIDE project.

The research focuses on the co-design and implementation of AI tools for interdisciplinary societal impact, in particular the decision-support systems (AI-DSS) and citizen-support systems (AI-CSS), and on understanding why promising AI tools often fail to translate into robust, trusted instruments in real-world citizen empowerment contexts.

You will:

Advance scientific integration and outputs

• Act as a bridge between technical researchers (AI, data science) and societal researchers (philosophy, education, human factors, governance).
• Take part in, coordinate and monitor the co-design and implementation processes of AI-DSS and AI-CSS.
• Co-author integrative publications that reflect the project’s interdisciplinary nature.
• Contribute to international dissemination by presenting integrated findings at conferences and stakeholder events.

Strengthen coherence across WPs and use-cases

• Organize and lead cross-WP integration sessions, research retreats, and synthesis workshops.
• Facilitate structured cross-WP and cross-use-case dialogues to ensure that emerging findings inform each other in real time.

Support project governance and risk monitoring

• Contribute to project governance and management by monitoring scientific progress and identifying risks related to fragmentation or misalignment.

PhD Candidate in Explainable AI and Foundation Models for CT Imaging

PhD Candidate in Explainable AI and Foundation Models for CT Imaging

• Our goal: To develop novel AI methods for explainability in medical imaging, including diffusion-model-based approaches, and to advance foundation models for CT through model development, training, evaluation, and external validation.
• Your colleagues: You will join the Department of Precision Medicine at Maastricht University, embedded within GROW and the Faculty of Health, Medicine and Life Sciences. You will work in an interdisciplinary environment connecting artificial intelligence, medical imaging, and clinical translation.

What you do
As a PhD candidate, you will undertake a four-year doctoral research project leading to a PhD thesis. You will develop and evaluate new methods for explainable AI in medical imaging, with particular attention to the use of diffusion models for explanation and interpretation. You will also contribute to the design, training, adaptation, and external validation of foundation models for CT images.

Are you ready to set the course for the years ahead? Then we’d love to meet you.

What you bring
We’re not looking for checkboxes; we’re interested in who you are and what you bring. Do you recognize yourself in this?

You are an analytical and curious researcher with an interest in technically innovative research at the intersection of artificial intelligence, medical imaging and clinical translation. You enjoy tackling complex problems and working in an interdisciplinary and international environment, while taking ownership of your work and developing as an independent researcher. You approach research systematically and have experience developing well-structured, well-documented and reproducible research code and organising experiments in a way that enables results to be reproduced and your work to be understood and further developed by others. You are motivated to further develop as an independent researcher and successfully complete your PhD within the appointment period.

Furthermore, you bring:

• You hold, or will shortly obtain, a Master’s degree in Artificial Intelligence, Computer Science, Biomedical Engineering, Medical Image Analysis, Applied Mathematics, Data Science, or a closely related field.
• You have a solid theoretical and practical background in machine learning and deep learning, including experience developing, training and evaluating models, preferably for image analysis tasks.
• You have strong programming skills in Python, including the ability to develop and adapt code for machine-learning experiments, train and evaluate deep-learning models, and process and analyse experimental results. You have hands-on experience using a deep-learning framework, preferably PyTorch to develop and adapt code, train deep-learning models, and evaluate their performance.
• You have knowledge of, or a strong interest in, the principles of generative modelling and an interest in applying and further developing generative approaches, including diffusion models, for medical imaging.
• You have a C1 level of proficiency in written and spoken English, according to the Common European Framework of Reference for Languages (CEFR).

The following qualifications are considered advantageous:

• Experience with explainable AI, uncertainty estimation, trustworthy AI, or model interpretability.
• Experience with generative models, particularly diffusion models.
• Experience with foundation models, self-supervised learning, representation learning, or large-scale pretraining.
• Experience with medical imaging, particularly CT, and associated image formats or processing workflows.
• Familiarity with DICOM, NIfTI, image registration, segmentation, or radiological image-analysis pipelines.
• Experience with high-performance computing, distributed training, or working with large imaging datasets.
• Experience evaluating models on heterogeneous or multi-centre data.
• A master’s thesis, publication, research internship, or open-source project relevant to the position.

Promovendus STRONGER2GETHER 'Onderzoek naar sociale relaties en het floreren van jongeren'

Functie
Hoe kunnen scholen bijdragen aan het welzijn en floreren van jongeren? Welke interventies helpen om positieve sociale relaties in de klas te versterken? En hoe kunnen jongeren, docenten en onderzoekers samen werken aan een onderwijsomgeving waarin jongeren zich gezien, verbonden en ondersteund voelen?

Binnen het landelijke onderzoeksprogramma STRONGER2GETHER zoeken wij een promovendus die onderzoek doet naar sociale relaties, welzijn en floreren in het voorbereidend en middelbaar beroepsonderwijs (VMBO en MBO). In dit promotietraject onderzoek je hoe interventies binnen de klas kunnen bijdragen aan positieve sociale relaties tussen jongeren en hoe deze relaties samenhangen met hun welzijn, betrokkenheid en mogelijkheden om te floreren.

Als promovendus binnen STRONGER2GETHER krijg je de kans om:

• Samen te werken met jongeren als volwaardige partners in onderzoek;
• Deel te nemen aan intervisie, scholingen en methodetrainingen;
• Bij te dragen aan duurzame professionalisering en curriculumontwikkeling;
• Impact te hebben op het leven van jongeren die in onderzoek en beleid vaak onder gerepresenteerd zijn, waaronder jongeren in het VMBO, MBO en VSO.

Achtergrond en doel van het onderzoek
Positieve sociale relaties vormen een belangrijke basis voor het welzijn en floreren van jongeren. Voor jongeren in het beroepsonderwijs spelen klasgenoten, docenten en de sociale sfeer binnen de opleiding een belangrijke rol in hun dagelijkse ervaringen op school. Tegelijkertijd is nog onvoldoende bekend welke interventies effectief zijn in het versterken van sociale relaties en hoe deze bijdragen aan welzijn en floreren.

Binnen dit promotietraject onderzoek je hoe onderwijsprofessionals en scholen positieve sociale relaties kunnen bevorderen in het (V)MBO. Daarbij staat centraal hoe interventies gericht op groepsdynamiek, sociale verbondenheid en pedagogisch handelen kunnen bijdragen aan het welzijn en floreren van jongeren.

Het onderzoek bestaat uit drie samenhangende onderdelen:

Je werkt samen met jongeren, docenten en andere professionals aan onderzoek naar het versterken van sociale relaties, welzijn en floreren in het (V)MBO. In co-creatie ontwikkel, implementeer en verbeter je interventies met behulp van design-based research. Daarnaast onderzoek je met mixed-methods de impact van deze interventies en draag je bij aan de verdere ontwikkeling van het CARES-framework (Child & Adolescent Relationships & Ecological Support).