PhD student in Computer and Systems Sciences, with focus on Internet of Things and Machine Learning

Stockholms-Universitet; Stockholms kommun; On-site; SEK 312,000 - 379,000; Full time

Job summary

Du har behörighet enligt avancerad nivå eller motsvarande, samt särskild behörighet med 60 hp inom området och examensarbete om minst 15 hp samt engelska B2. Urvalet fokuserar på självständighet, problemformulering och tidsramar.

Anställningen är tidsbegränsad som doktorand och erbjuder forskningsstöd, konferensresor och professionell utveckling.

Qualifications

• Behörighet uppfylls efter avancerad nivå eller minst 240 hp med 60 hp på avancerad nivå
• Särskild behörighet kräver 60 hp inom huvudområdet Data- och systemvetenskap samt examensarbete om minst 15 hp
• Engelska motsvarande CEFR B2 krävs
• Urval baseras på självständighet, analysförmåga, tidsramar och forskningsplan

Skills

Engelska B2

Analysförmåga

Kommunikativ förmåga

Education

Masterexamen i Data- och systemvetenskap eller motsvarande

Job description

Doktorand i data- och systemvetenskap, med fokus på sakernas internet och maskininlärning

Institutionen för data- och systemvetenskap.Med över 200 anställda och 4 500 studenter är Institutionen för data- och systemvetenskap (DSV) en stark och dynamisk forsknings- och utbildningsmiljö. Ämnet data- och systemvetenskap rör sig mellan teknik, humaniora, samhällsvetenskap och beteendevetenskap, med stor relevans för våra liv idag och i framtiden. Vår forskning handlar om hur ny informations- och kommunikationsteknologi ska utformas för att vara till nytta för människor, organisationer och hela samhällen.

DSV erbjuder en stimulerande forskningsgemenskap i en internationell miljö. Som doktorand hos oss studerar du tillsammans med ett stort antal andra doktorander, samarbetar med seniora forskarkollegor och får goda kontaktytor mot andra forskare i Sverige och utomlands. DSV utgör Stockholms universitetscampus i Kista.

Resurseffektiv AI/ML på enheter för IoT-system

Detta doktorandprojekt undersöker resurseffektiv multimodal maskininlärning för intelligenta IoT-system. Projektet kommer att utforska modeller som integrerar sensortidsserier, bilder, ljud, video och text för att möjliggöra kontextmedvetet beslutsfattande i realtid på resursbegränsade enheter. Forskningen kommer att omfatta multimodal datafusion, kompakta vision-språkmodeller och tidsseriemodeller, kvantisering, modellkomprimering, hårdvaruanpassad optimering och adaptiv inferens. Projektet kommer även att undersöka identifiering av undergrupper, rättvisa mellan undergrupper och kontrafaktiska metoder på gruppnivå för att upptäcka och minska snedvridningar mellan användare, enheter, miljöer och driftsförhållanden. Moln- och edge-bearbetning kommer att övervägas när helt lokal bearbetning inte är praktiskt genomförbar. Intelligenta mekanismer för datautbyte och dataprotokoll ska stödja effektiv kommunikation mellan enheter. Möjliga tillämpningsområden är smarta byggnader, industriella system, analys av data från bärbara enheter, miljöövervakning samt beslutsstödsystem för assisterad och autonom körning.

Projektet är en del av en levande akademisk gemenskap med ett starkt internationellt nätverk som erbjuder möjligheter till tvärvetenskapligt samarbete, seminarier och vetenskapligt utbyte inom både akademi och industri. Förutom en konkurrenskraftig lön och friskvårdsförmåner erbjuds kandidaten ett starkt stöd för akademisk utveckling, inklusive finansiering av böcker, konferensresor och professionella utvecklingsmöjligheter.

Behörighetskrav

För att bli antagen till forskarutbildning krävs att den sökande har grundläggande och särskild behörighet. Behörigheten ska vara uppfylld senast sista ansökningsdag.

Grundläggande behörighet har du, om du avlagt examen på avancerad nivå, eller fullgjort kursfordringar om minst 240 högskolepoäng (hp), varav minst 60 hp på avancerad nivå, eller på annat sätt inom eller utom landet förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper.

Särskild behörighet beskrivs i den allmänna studieplanen för utbildning på forskarnivå inom ämnet Data- och systemvetenskap och innebär att den sökande med godkänt resultat ska ha genomgått kurser på avancerad nivå om minst 60 hp inom huvudområdet Data- och systemvetenskap eller motsvarande. Ett krav är också att den sökande med godkänt resultat genomfört ett examensarbete om minst 15 hp. För särskild behörighet krävs därutöver att den sökande har kunskaper i engelska motsvarande Common European Framework of Reference for Languages Level B2.

Urval bland de sökande görs med hänsyn till förmågan att tillgodogöra sig utbildning på forskarnivå. Kriterier som används för att bedöma denna förmåga är:

• självständighet i analys och upplägg i tidigare vetenskapliga arbeten
• förmåga till problemformulering och stringens i tidigare vetenskapliga arbeten och i forskningsplan
• tidigare visad förmåga att hålla angivna tidsramar
• metodmässig och vetenskaplig mognad
• kommunikations- och samarbetsförmåga
• för utbildningen relevanta ämnesspecifika kunskaper.

Vi erbjuder en tidsbegränsad anställning som doktorand enligt 5 kap. högskoleförordningen (1993:100). Anställningstiden får inte vara längre än vad som motsvarar utbildning på forskarnivå på heltid under fyra år. Som doktorand ska du främst ägna dig åt din egen utbildning på forskarnivå, men i anställningen kan arbete med utbildning, forskning och administration ingå i begränsad omfattning (högst 20 %).

En ny anställning som doktorand gäller för högst ett år, anställningen förnyas därefter med högst två år i taget.

Stockholms universitet värnar om att vara en arbetsplats som är fri från diskriminering och ger lika rättigheter och möjligheter för alla.

Stockholms universitet bidrar till det hållbara demokratiska samhällets utveckling genom kunskap, upplysning och sanningssökande.

Anställningsform Tidsbegränsad anställning

Anställningens omfattning

Antal lediga befattningar

Sysselsättningsgrad

Referensnummer

Facklig företrädare