<html>
  <head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
  </head>
  <body text="#000000" bgcolor="#ffffff">
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
    <b><br>
      Machine Learning (PVL 100759)</b>: The Department of Biostatistics
    &amp;
    Medical Informatics, a vibrant and collaborative basic science
    department
    in the School of Medicine &amp; Public Health at the University of
    Wisconsin-Madison, seeks applicants for a tenure-track assistant or
    associate professor whose research focuses on machine learning with
    an
    interest in applications for healthcare and biomedical sciences. The
    successful applicant for this position will join a department with a
    long
    history of research, training, and collaborative activity in machine
    learning for basic, clinical, and population-based studies. We are
    looking
    for someone to develop new machine learning approaches, algorithms,
    and
    strategies to create more effective predictive models from growing
    data
    resources. You will have the opportunity to use electronic health
    record,
    genomic, imaging, and other relevant data sources, all of which may
    inform
    prediction for clinical outcomes or treatment strategies, as well as
    data
    on molecular structures that might guide predictions of protein
    binding or
    other molecular characteristics. This is a great opportunity for you
    if you
    are interested in machine learning and its application to questions
    of
    human health and biomedical science. If you are interested in
    applying for
    this position, please visit the UW Jobs website
    <a href="https://jobs.wisc.edu/">https://jobs.wisc.edu/</a> (PVL
    100759) to submit your application. The assured consideration date
    is
    <b>December 15, 2019</b>, although late applications may be
    considered.
    <br>
    <br>
    <div class="moz-signature">
      <hr>This employment posting is among those listed in the
      Employment section of the CMS website:<br>
           <a href="https://cms.math.ca/Employment">https://cms.math.ca/Employment</a>
    </div>
    <div class="moz-signature"><br>
    </div>
  </body>
</html>