Lunds universitet, LTH, Elektro- och informationsteknik

Lunds universitet grundades 1666 och rankas återkommande som ett av världens 100 främsta lärosäten. Här finns 40 000 studenter och fler än 8 000 medarbetare i Lund, Helsingborg och Malmö. Vi förenas i vår strävan att förstå, förklara och förbättra vår värld och människors villkor.

Lunds Tekniska Högskola, LTH, är en teknisk fakultet inom Lunds universitet med forskning av hög internationell klass och stora satsningar på pedagogisk mångfald.

Wallenberg AI, Autonomous Systems and SoftwareProgram, WASP, är Sveriges största enskilda forskningsprogram i modern tid. Programmet skapar en plattform för akademisk forskning och utbildning i nära samarbete med ledande svensk teknikintensiv industri. Forskningen innefattar artificiell intelligens och autonoma system som verkar i samarbete med människor och som anpassar sig till sin omgivning med hjälp av sensorer, information och kunskap och skapar intelligenta system av system. WASPs vision är excellent forskning och kompetens inom artificiell intelligens, autonoma system och mjukvara till gagn för svensk industri.

Läs mer: https://wasp-sweden.org/

Forskarskolan inom WASP har som mål att förse framtidens forskare med nödvändig kunskap för att kunna analysera, utveckla och bidra aktivt till den tvärvetenskapliga utvecklingen av artificiell intelligens, autonoma system och mjukvara. Genom ett ambitiöst program med forskningsbesök, partneruniversitet och gästföreläsare stöder forskarskolan aktivt bildandet av ett starkt multidisciplinärt och internationellt professionellt nätverk mellan doktorander, forskare och industri.

Forskarskolan erbjuder därmed en unik möjlighet för de studenter som lockas av internationell forskning i världsklass med industriell relevans.

Mer information: https://wasp-sweden.org/graduate-school

Ämnesbeskrivning
Maskininlärning och artificiell intelligens har väckt stor uppmärksamhet under de senaste decennierna. Maskininlärningsalgoritmer har ansetts i många applikationsdomäner, inklusive IoT-system (Internet of Things). Antagandet av maskininlärning i IoT-system skapar flera nya möjligheter, t.ex. upptäckt av hälsoförändringar med bärbara enheter. Att möjliggöra maskininlärning inom IoT-domänen innebär emellertid också flera stora utmaningar som ligger i IoT-systemen, t.ex. begränsad processorkraft.

Arbetsuppgifter
Doktoranden kommer att arbeta inom området maskininlärning för IoT-system. Projektet är tvärvetenskapligt med forskare från både maskininlärning och IoT, t.ex. edge maskininlärning på IoT-system, och doktoranden kommer att arbeta i denna miljö. En viktig del av doktorandens arbete är att utveckla den teoretiska grunden för maskininlärning och nya algoritmer för att hantera utmaningarna inom i den miljö. Doktoranden kommer att validera dessa teoretiska metoder och algoritmer med experiment i testbäddar och simuleringar.

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

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 forskarutbildningsämnet Elektroteknik uppfyller den som har:

  • minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå med relevans för ämnesområdet, eller
  • civilingenjörsexamen inom datateknik, elektroteknik, informations- och
    kommunikationsteknik, medicin och teknik, teknisk fysik, teknisk matematik eller teknisk nanovetenskap.

Övriga krav:

  • Mycket goda kunskaper i engelska, i tal och skrift.
  • Mycket goda kunskaper i programmering.
  • Bra förmåga att utvecklas med forskarutbildningen samt bidra till forskargruppens verksamhet.

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.

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.

Villkor
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 §§.

Instruktioner för ansökan
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 samt övrigt som du önskar åberopa (kopior av betyg, uppgifter till referenser, rekommendationsbrev etc.).

Anställningsform Visstidsanställning längre än 6 månader
Tillträde Enligt överenskommelse
Löneform Månadslön
Antal lediga befattningar 1
Sysselsättningsgrad 100
Ort Lund
Län Skåne län
Land Sverige
Referensnummer PA2020/4043
Kontakt
  • Amir Aminifar, Biträdande universitetslektor, amir.aminifar@eit.lth.se
Facklig företrädare
  • OFR/ST:Fackförbundet ST:s kansli, 046-222 93 62
  • SACO:Saco-s-rådet vid Lunds universitet, 046-222 93 64
  • SEKO: Seko Civil, 046-222 93 66
Publicerat 2020-12-11
Sista ansökningsdag 2021-02-10

Tillbaka till lediga jobb