Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi

Institutionen för informationsteknologi har en ledande position inom såväl forskning som utbildning på alla nivåer. Institutionen har i dag ca 280 anställda varav 120 lärare och 110 doktorander. Drygt 4000 studenter läser en eller flera kurser vid institutionen varje år och ett 30-tal forskargrupper är kopplade hit. Mer info: http://www.it.uu.se

Avdelningen för systemteknik bedriver verksamhet inom maskininlärning, reglerteknik, signalbehandling, och systemidentifiering. Forskningsämnet är maskininlärning och handlar om att utveckla och analysera modeller och/eller beräkningsintensiva inlärningsmetoder.

Arbetsuppgifter/Projektbeskrivning:

Den exakta inriktningen på doktorandarbetet bestäms i samråd mellan doktorand och handledare utgående från de två problemställningar som beskrivs nedan. Information om vår forskning finns i följande populärvetenskapliga reportage http://www.teknat.uu.se/nyheter/nyhetsdetaljsida/?id=9990&area=5,16,17,50&typ=artikel&lang=sv och även på gruppens hemsida: http://www.it.uu.se/research/systems_and_control

Det är framförallt följande två problemställningar som är relevanta för denna utlysning:

  1. Statistiska maskininlärningsmetoder för kausal inferens. I studiet av fysikaliska, biomedicinska och ekonomiska processer är det av intresse att förstå orsakssamband. Exempelvis vill vi veta effekten av en medicin på patienter eller en intervention på en population. Konventionella maskininlärningsmetoder lär sig prediktiva modeller av dessa processer  men är sällen kapabla att prediktera utfall under kontrafaktiska förhållanden. För att tackla sådana begränsningar siktar vi på att utveckla nya metoder  som kan lära sig kausala modeller med data från stora och heterogena populationer. Tillämpningarna av sådana metoder är vida utbredda och inkluderar bl.a. medicinsk analys och policy utvärdering.
  2. Deep probabilistic programming. Detta projekt fokuserar på design och utveckling av metoder och algoritmer som kombinerar djupa neurala nätverk (deep learning) med probabilistisk programmering (ett relativt nytt paradigm inom maskininlärning). Forskningen har relevans i tillämpningsområden där kvantifiering av osäkerhet är särskilt viktig, till exempel olika tillämpningar inom medicin. Doktoranden ska arbeta med ämnen såsom modeller, probabilistiska inferensalgoritmer och eventuellt optimering. Projektet kommer att ske i samarbete Prof. David Broman som arbetar med programmeringsspråk på KTH. Det kommer även att finnas en doktorand i projektet vid KTH. Det här projektet kommer att finansieras av Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP). De högst rankade kandidaterna kommer att att nomineras till WASP-bedömningsgruppen, som tar det slutgiltiga beslutet om en kandidat blir finansierad i projektet.

    Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP) är Sveriges största enskilda forskningsprogram och utgör ett viktigt nationellt initiativ för strategisk grundforskning, utbildning och rekrytering av forskare/lärare. Programmet initieras och finansieras generellt av Knut och Alice Wallenberg Foundation (KAW) med 2,6 miljarder kronor. Utöver detta får programmet stöd från samarbetsindustrin och deltagande universitet för att bilda en sammanlagd budget på 3,5 miljarder SEK. Huvudmålet är mer än 50 nya professorer och mer än 300 nya doktorander inom AI, autonoma system och programvara. Visionen med WASP är att generera utmärkt forskning och säkerställa kompetens inom artificiell intelligens, autonoma system och programvara till förmån för svensk industri. För mer information om forskning och andra aktiviteter som genomförs inom WASP, besök: http://wasp-sweden.org/

Kvalifikationskrav:

En doktorand ska ha civilingenjörsexamen, magisterexamen eller motsvarande kunskaper i ett ämne som är relevant för forskningsområdet, goda kommunikationsfärdigheter och utmärkta studiemeriter, samt goda färdigheter i engelska i tal och skrift. Erfarenhet inom maskininlärning eller statistiska beräkningsmetoder är meriterande. En doktorandanställning ges upp till fem år. Doktoranden ska främst ägna sig åt den egna forskarutbildningen. Övrig tjänstgöring vid institutionen, som avser undervisning och administrativt arbete, ingår inom ramen för anställningen (max 20 %). 

Ansökningsförfarande: Ansökan ska innehålla ett brev (max 2 sidor) där den sökande beskriver sig själv, sina forskningsintressen, vilket av de två problemställningarna ni finner mest intressant, anledningen till varför du söker denna tjänst, samt tidigare erfarenheter. Ansökan ska också innehålla en meritförteckning (CV), kopia av relevanta betygshandlingar, en kopia av examensarbete (eller en sammanfattning om examensarbetet inte är avslutat), relevanta publikationer och övriga dokument (t ex förteckning över referenspersoner). Det är inget krav att den sökande har relevant grundexamen vid ansökans inlämnande, men samtliga sökande skall ange tidigaste möjliga datum för anställning.

Bestämmelser för doktorander återfinns i Högskoleförordningen 5 kap §§1-7 samt i universitetets regler och riktlinjer http://regler.uu.se/

Uppsala universitet värdesätter de kvaliteter som jämn könsfördelning och mångfald tillför verksamheten. Vi ser därför gärna sökande av alla kön och med olika födelsebakgrund, funktionalitet och livserfarenhet.

Lön: Enligt lokalt avtal (Lokalt kollektivavtal för doktorander och amanuenser).

Tillträde: Snarast, tidsbegränsad anställning t.o.m. max 5 år.

Anställningens omfattning: 100 %

Upplysningar om anställningen finns på http://www.it.uu.se/ (institutionen) eller via kontakt: Prof. Thomas Schön (thomas.schon@it.uu.se) och Dr Dave Zachariah (dave.zachariah@it.uu.se).

Välkommen med din ansökan senast den 28 oktober 2018, UFV-PA 2018/3295.

Anställningsform Tidsbegränsad anställning
Anställningens omfattning Heltid
Tillträde Snarast
Löneform Fast lön
Antal lediga befattningar 2
Sysselsättningsgrad 100 %
Ort Uppsala
Län Uppsala län
Land Sverige
Referensnummer UFV-PA 2018/3295
Facklig företrädare
  • Ellena Papaioannou, Seko, 018-471 3315
  • Suzanne Borén Andersson, TCO/ST, 018-471 6251
  • Per Sundman, Saco-rådet, 018-471 1485
Publicerat 2018-09-25
Sista ansökningsdag 2018-10-28

Tillbaka till lediga jobb