Doktorand i Datavetenskap

Blekinge Tekniska Högskola, BTH, är en av Sveriges tydligast profilerade högskolor med visionen att vara en globalt attraktiv kunskapscommunity inom tillämpad IT och innovation för hållbar tillväxt. Här samsas teknik med ekonomi, samhällsvetenskap, hälsa och vård samt kultur och kommunikation. BTH bedriver utbildning och forskning på hög internationell nivå där lärandet står i centrum för såväl studenten, läraren som forskaren.

Blekinge Tekniska Högskola startade 1989 och har idag fler än 8 000 registrerade studenter och drygt 550 anställda. BTH fick 1999 universitetsstatus inom vetenskapsområdet teknik, och bedriver forskarutbildning inom områdena ”IT med tillämpningar” och ”Planering och management”.

Vårt huvudcampus ligger i Karlskrona där verksamheten inryms i nya lokaler med havet som närmaste granne. BTH:s campus i Karlshamn ligger även det vid havet.

Utmärkande för BTH är det nära samarbetet med näringsliv och samhälle vilket genomsyrar både forskning och utbildning på såväl regional, nationell som internationell nivå. Forskning utgör en tredjedel av vår verksamhet.

Sedan den 1 september 2008 är BTH en klimatneutral högskola.

Besök oss gärna på www.bth.se



ARBETSUPPGIFTER

For an English version of this advertisement see www.bth.se.

Doktoranden kommer att tillhöra forskargruppen Distribuerade och Intelligenta System (DISL) vid Sektionen för datavetenskap och kommunikation vid Blekinge Tekniska Högskola och bedriva forskning inom forskarutbildningsämnet datavetenskap. Regler och förmåner för doktorander i Sverige gäller för denna tjänst. Doktoranden kommer att ha en individuell studieplan i datavetenskap.

Den aktuella tjänsten är inriktad mot informationssystem för beslutstöd inom produktutveckling. Ämnet är fokuserat kring teori, implementation och analys av informationsutvinningsalgoritmer (data mining algorithms) för datadrivna beslutstödssystem (data-driven decision support systems). Doktoranden kommer att delta i flertalet projekt inom ramen för profilen Model-driven Development and Decision

KVALIFIKATIONER
Kvalifikationer:
• Magister- eller Masterexamen i datavetenskap eller annat relevant område
• En stark bakgrund inom informationsutvinning (data mining) eller lärande system (machine learning)
Meriterande är:
• Erfarenhet inom ett eller flera av områdena: artificiell intelligens, informationsteori, programanalys eller statistik
• Stark kompetens inom akademiskt skrivande och presentation
• Förmågan att arbeta självständigt såväl som i grupp
Behörighet:
För tillträde till doktorandanställning krävs att den sökande är eller blir antagen till forskarutbildning.