Postdoktor inom storskalig konvex optimering med tillämpningar inom strålterapi - Under tillsättning eller tillsatt, ej sökbar

Institutionen för informationsteknologi har en ledande position inom såväl forskning som utbildning på alla nivåer. Institutionen har i dag ca 300 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 information om oss hittar du på institutionen för informationsteknologis webbplats.

På avdelningen för systemteknik utvecklar vi både teori och konkreta verktyg för inlärning, resonerande och agerande utifrån data. Ett viktigt mål är att utveckla matematiska modeller som möjliggör för maskiner och människor att agera effektivt i den verkliga världen. Optimeringsmetoder är av central betydelse eftersom de är hörnstenar i båda våra kärnområden: maskininlärning och reglerteknik

Vi har ett brett nätverk av starka internationella samarbetspartners över hela världen, till exempel vid University of Cambridge, University of Oxford, Harvard University och Aalto University. Det finns också stora möjligheter till samarbeten med andra ledande maskininlärningsgrupper i Sverige och Europa, genom vårt deltagande i WASP och ELLIS.

Läs mer om våra förmåner och hur det är att jobba inom Uppsala universitet.

Arbetsuppgifter  
Forskning inom grundläggande modeller och metoder för storskalig konvex optimering, i synnerhet för multikriterieoptimering inom strålbehandling. Vid planering av en strålbehandling behöver en kliniker i dagsläget ofta göra manuella utforskningar av vilka avvägningar som är möjliga mellan exempelvis tumörkontroll, risk för biverkningar, och behandlingens komplexitet. Det är ett arbetsintensivt och ineffektivt moment i arbetsflödet eftersom man behöver lösa ett storskaligt konvext optimeringsproblem för varje avvägning som utvärderas. Syftet med detta projekt är att utveckla nya optimeringsmetoder som drar full nytta av problemets struktur för att (1) nå hög beräkningseffektivitet, och (2) underlätta en effektiv utforskning av möjliga avvägningar (Paretoytan). Valet av specifik metod och teori görs i samråd med den framgångsrika sökande. Utöver ett tätt samarbete med forskningsgruppen på universitetet så förväntas den sökande också samarbeta med domänexperter på strålterapiföretaget Elekta.

Potentiellt relevanta tekniska nyckelord för tjänsten innefattar konvex optimering, multikriterieoptimering, storskalig (första ordningens) optimering, randomiserad linjär algebra och maskininlärning.

Kvalifikationskrav
Doktorsexamen i matematisk optimering, beräkningsmatematik, reglerteknik, maskininlärning, signalbehandling, datorseende, beräkningsstatistik eller annat närliggande relevant fält,  eller en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen i matematisk optimering, beräkningsmatematik, reglerteknik, maskininlärning, signalbehandling, datorseende, beräkningsstatistik eller annat närliggande relevant fält. Examen ska vara uppfyllt senast vid tidpunkten då anställningsbeslutet fattas. Främst bör den komma ifråga som har avlagt examen för högst tre år sedan. Vid beräkning av ramtiden om tre år är utgångspunkten sista ansökningsdag. Om det finns särskilda skäl kan sådan examen ha avlagts tidigare. Med särskilda skäl avses ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet, förtroendeuppdrag inom fackliga organisationer, etc.

Publikationer på ledande konferenser inom maskininlärning och/eller ledande konferenser eller tidskrifter i optimering (eller relaterad gren av beräkningsmatematik) är ett starkt plus.

Du förväntas kunna undervisa på engelska. Utmärkta kunskaper i engelska, både muntligen och skriftligen, är ett krav. Svenskakunskaper är ett plus men inte ett krav.

Önskvärt/meriterande i övrigt
Som person är du kreativ, noggrann och har ett strukturerat förhållningssätt. Vid urval bland de sökande kommer vi att bedöma deras förmåga att självständigt driva sitt arbete framåt, att samarbeta med andra, att ha ett professionellt förhållningssätt och att analysera och arbeta med komplexa problem. Stor vikt kommer att läggas vid personliga egenskaper och personlig lämplighet.

Ansökan bör innehålla:

1. En meritförteckning (CV)
2. Publikationslista
3. Upp till fem utvalda publikationer i elektronisk form
4. Beskrivning av din nuvarande och tidigare forskning (max 1 sida) och förslag på framtida forskning (max 1 sida)
5. Kontaktinformation till två referenser
6. Ett personligt brev där du kort motiverar varför du söker denna tjänst samt ange tidigast möjliga anställningsdatum (max 1 sida)

Om anställningen 
Anställningen är tidsbegränsad  i 2 år enligt centralt kollektivavtal. Omfattningen är heltid. Tillträde enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala.

Upplysningar om anställningen lämnas av: Biträdande universitetslektor Jens Sjölund, jens.sjolund@it.uu.se

Välkommen med din ansökan senast den 3 maj 2023, UFV-PA 2023/1042.