Doktorand i matematik med fokus på datorseende - Under tillsättning eller tillsatt, ej sökbar

Beskrivning av arbetsplatsen

Tjänsten kommer att placeras på avdelningen för Datorseende och Maskininlärning vid Matematikcentrum. Matematikcentrum är en institution som är ansluten till både den tekniska fakulteten (LTH) och den naturvetenskapliga fakulteten vid Lunds Universitet. Inom avdelningen för Datorseende och Maskininlärning finns flera disputerade forskare samt cirka 20 doktorander. Forskning inom detta område började på mitten av 1980-talet och omfattar för närvarande (i) Geometri och datorseende (inklusive analys av video, ljud, radio och radar-signaler), (ii) Medicinsk bildanalys, och (iii) Maskininlärning/artificiell intelligens. Gruppen har omfattande erfarenhet av grundforskning inom datorseende, maskininlärning och artificiell intelligens, samt en historia av att översätta sådana resultat till praktiska tillämpningar för slutanvändare. Avdelningen deltar aktivt i flera projekt, såsom WASP och ELLIIT, och upprätthåller ett robust nationellt och internationellt nätverk. Flera produkter och företag har startats av forskare inom gruppen, inklusive Decuma, Cognimatics, Polar Rose, Modcam och Spiideo. Tjänsten finansieras av Vetenskapsrådet och är en del av projektet "Beyond 3D points in Sparse Visual Mapping".

Ämnesbeskrivning

Forskningsinriktningen för denna utlysning är datorseende och maskininlärning med ett fokus på glesa metoder för lokalisering- och kartläggning. Forskningsämnet är matematik.

Arbetsuppgifter

Huvuduppgiften för en doktorand är att ägna sig åt sin forskarutbildning vilket innefattar såväl deltagande i forskningsprojekt som forskarutbildningskurser. I arbetsuppgifterna ingår det medverkan i undervisning och annat institutionsarbete, dock max 20 % av arbetstiden.

Detta projekt handlar om 3D-karteringsmetoder som används för att möjliggöra lokalisering och navigering i storskaliga miljöer. Doktoranden kommer att fokusera på glesa rekonstruktionsmetoder som tar en uppsättning bilder som in-data och producerar en karta bestående av ett 3D punktmoln. Inom ramen för projektet kommer vi att utveckla nya metoder för att integrera andra hög-nivå primitiver i rekonstruktionen. Målapplikationerna är i Structure-from-Motion (SfM), Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) och visuell lokalisering. Avhandlingsarbetet kommer att omfatta utvecklingen av nya metoder, planering och genomförande av experiment, insamling av data, programmering och implementation, författande av vetenskapliga artiklar samt presentation av resultat vid internationella konferenser.

Behörighet

Grundläggande behörighet till utbildning på forskarnivå har den som har

• avlagt examen på avancerad nivå eller
• fullgjort kursfordringar om minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå eller
• på något annat sätt inom eller utom landet förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper.

Kraven på särskild behörighet för forskarutbildningen i matematik uppfyller den som har:

• minst 90 högskolepoäng med relevans för ämnesområdet, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå samt ett fördjupningsarbete om minst 30 högskolepoäng på avancerad nivå inom ämnesområdet, eller
• examen på avancerad nivå inom relevant ämnesområde.

I praktiken betyder det att den studerande skall ha uppnått en kunskapsnivå inom matematik som åtminstone svarar mot den för civilingenjörsutbildningarna i teknisk matematik eller teknisk fysik alternativt en masterexamen i matematik eller tillämpad matematik.

Övriga krav:

• Mycket goda kunskaper i engelska, i tal och skrift.

Bedömningsgrunder

Urval till utbildning på forskarnivå sker efter bedömd förmåga att tillgodogöra sig forskarutbildningen. Bedömningen av förmågan sker främst utifrån studieresultaten på grundnivå och avancerad nivå. Följande beaktas:

1. Kunskaper och färdigheter relevanta för avhandlingsarbetet och utbildningsämnet.
2. Bedömd förmåga till självständigt arbete och förmåga att formulera och angripa vetenskapliga problem.
3. Förmåga till skriftlig och muntlig kommunikation.
4. Övriga erfarenheter relevanta för utbildningen på forskarnivå, t ex yrkeserfarenhet.

Övriga meriter:

• Goda erfarenheter i Python eller C++
• Erfarenheter av maskininlärningsramverk (PyTorch, TensorFlow eller motsvarande).
• Färdigheter inom datorseende och/eller maskininlärning som är relevanta för projektet.

Hänsyn kommer också att tas till god samarbetsförmåga, driv och självständighet samt hur den sökande genom sin erfarenhet och kompetens bedöms ha den förmåga som behövs för att klara forskarutbildningen.

Vi erbjuder

Lunds universitet är en statlig myndighet vilket innebär att du får särskilda förmåner, generös semester och en förmånlig tjänstepension. Läs mer på universitets webbplats om att Jobba hos oss.

Övrigt

Endast den som är antagen till forskarutbildning får anställas som doktorand. Forskarutbildningen är fyra år vid heltidsstudier. Vid undervisning och annat institutionsarbete förlängs anställningen i motsvarande grad, dock längst till 5 år (dvs. max 20 %). Bestämmelser gällande anställning som doktorand finns i Högskoleförordningen (1993:100), 5 kap 1-7 §§.

Så här söker du

Ansökan ska skrivas på engelska. Ansökan ska innehålla personligt brev med motivering till varför du är intresserad av anställningen och på vilket sätt forskningsprojektet matchar dina intressen och din utbildningsbakgrund. Ansökan ska även innehålla CV, examensbevis eller motsvarande, kopior av betyg samt övrigt som du önskar åberopa (uppgifter till referenser, rekommendationsbrev etc.).

Välkommen med din ansökan!