(post unic) de Asistent de cercetare (Doctorand)

Institutul de Statistică Matematică și Matematică Aplicată “Gheorghe Mihoc-Caius Iacob” al Academiei Române (ISMMA)

 

Organizeazǎ concurs-selecție pentru ocuparea unei poziții într-un proiect de cercetare (post unic) de Asistent de cercetare (Doctorand), pe perioada determinată, în domeniul matematică – informatică.

 

 

Concursul se va organiza şi desfǎşura conform reglementǎrilor din:

 

• Legea nr. 183 din 10 iunie 2024 privind statutul personalului de cercetare, dezvoltare și inovare;
• Regulament pentru obținerea gradelor profesionale în activitatea de cercetare științifică al ISMMA (https://ismma.ro/);
• Alte reglementări în vigoare stabilite de Academia Română.

 

Condițiile de participare la concurs sunt:

• pentru postul de Asistent de cercetare (Doctorand), să fie absolvenți cu examen de licență sau de diplomă.

 

Actele necesare pentru înscrierea la concurs:

 

1. Cererea candidatului de participare la concurs adresată directorului institutului;
2. Declarație de asumare a răspunderii scrisă de mână, de confirmare a faptului că datele din dosar se referă la propriile activități şi realizări şi de luare la cunoștință a faptului că, în caz contrar, vor suporta consecințele declaraţiei în fals, conform legislaţiei în vigoare;
3. Curriculum Vitae;
4. Acte doveditoare ale studiilor (diploma de licență și foaie matricolă – copie legalizată, diploma de bacalaureat – copie legalizată);
5. Cartea de identitate – copie, certificat de naştere – copie legalizată;
6. Cazier judiciar;
7. Adeverinţă medicală.

 

Înscrierile se fac în termen de 30 de zile de la data publicării anunțului, pânǎ la 29.08.2026, între orele 9-13 la sediul ISMMA, secretariat (Calea 13 Septembrie, nr. 13, Casa Academiei, etaj 4).

 

Informații: office@ismma.ro, tartaudenisa@gmail.com,  tel. 0735 191055 (dna. Denisa Niţescu).

 

 

Concursul se va desfășura conform art. 11 (A.C.) din Regulamentul mai sus precizat, la sediul ISMMA (Calea 13 Septembrie nr. 13, sector 5, București) după următorul calendar:

 

• proba orală (interviu) în data de 3 SEPTEMBRIE 2026, ora 09:00.

 

Rezultatele concursului se vor afişa în aceeaşi zi în care a avut loc concursul, la sediu şi pe site.

 

Contestațiile se formulează în termen de 2 zile lucrătoare de la comunicarea rezultatelor și se depun la secretariatul ISMMA până în data 07.09.2026, ora 13:00. Rezultatele contestațiilor se vor publica la sediu și pe site în termen de 2 zile lucrătoare de la depunerea contestației.

 

Tematică concurs Asistent de cercetare (Doctorand)

 

1. Metode moderne de segmentare a imaginilor medicale bazate pe Deep Learning.

Studiu de caz: U-Net și TransUNet.

 

2. Funcții de cost pentru segmentarea imaginilor medicale bazată pe Deep Learning.

Studiu comparativ: Cross-Entropy, Dice Loss și Focal Loss.

 

3. Tehnici moderne de transfer al cunoștințelor în Deep Learning pentru imagistica

medicală. Transfer Learning și Domain Adaptation.

 

4. Arhitecturi moderne pentru detecția și localizarea structurilor anatomice în imagistica

medicală. Studiu de caz: Faster R-CNN și DETR.

 

 

 

Bibliografie

 

1. Goodfellow I, Bengio Y, Courville A, Bengio Y. Deep learning. Cambridge: MIT

press; 2016 Nov 18.

 

2. Ronneberger O, Fischer P, Brox T. U-net: Convolutional networks for biomedical

image segmentation. InInternational Conference on Medical image computing and

computer-assisted intervention 2015 Oct 5 (pp. 234-241). Cham: Springer

international publishing.

 

3. Chen J, Lu Y, Yu Q, Luo X, Adeli E, Wang Y, Lu L, Yuille AL, Zhou Y. Transunet:

Transformers make strong encoders for medical image segmentation. arXiv preprint

arXiv:2102.04306. 2021 Feb 8.

 

4. Wang M, Deng W. Deep visual domain adaptation: A survey. Neurocomputing. 2018

Oct 27;312:135-53.

 

5. Lin TY, Goyal P, Girshick R, He K, Dollár P. Focal loss for dense object detection.

InProceedings of the IEEE international conference on computer vision 2017 (pp.

2980-2988).

 

6. Jadon S. A survey of loss functions for semantic segmentation. In2020 IEEE

conference on computational intelligence in bioinformatics and computational biology

(CIBCB) 2020 Oct 27 (pp. 1-7). IEEE.

 

7. Ren S, He K, Girshick R, Sun J. Faster R-CNN: Towards real-time object detection

with region proposal networks. IEEE transactions on pattern analysis and machine

intelligence. 2016 Jun 6;39(6):1137-49.

 

8. Carion N, Massa F, Synnaeve G, Usunier N, Kirillov A, Zagoruyko S. End-to-end

object detection with transformers. InEuropean conference on computer vision 2020

Aug 23 (pp. 213-229). Cham: Springer International Publishing.