Doktorand i datavetenskap

Karlstads universitet präglas av aktiv samverkan med det omgivande samhället i kombination med akademisk excellens. Karlstads universitet har cirka 16 000 studerande och 1 300 anställda. Ett demokratiskt synsätt, jämställdhet och mångfald är grunden för vår verksamhet. Vi strävar efter en mångfald av bakgrunder och kompetenser som berikar verksamheten. Läs mer om att arbeta på Karlstads universitet på https://www.kau.se/jobba-hos-oss




Beskrivning
Fakulteten för hälsa, natur- och teknikvetenskap utlyser en plats inom forskarutbildningen med avslutning doktorsexamen i datavetenskap med inriktning kvalitetssäkring för data science och maskininlärning till forskningsgruppen Software Quality and Digital Modernisation, (SQuaD), vid Institutionen för matematik och datavetenskap på Karlstads universitet.

Gruppens målsättning är att utveckla metoder och tekniker för att kontinuerligt bevara, förbättra och förändra kvalitetsattribut i långlivade mjukvarusystem. Detta möjliggör underhåll och utveckling av sådana system på ett mer effektivt sätt.

Institutionen för matematik och datavetenskap består av två forskningsämnen: matematik och datavetenskap. Institutionen har drygt 60 anställda forskare och lärare. Datavetenskaps utbildning och forskning är inriktad mot datanätverk och distribuerade system, datasäkerhet och integritet, samt programutveckling. Forskning och utbildning erbjuds i nära samverkan med internationella, nationella och regionala samarbetspartners från både universitet och näringsliv.

Arbetsuppgifter
En doktorand ska främst ägna sig åt egen forskarutbildning. Forskarutbildningen består av 240 hp, inklusive avhandlingen vid doktorsexamen.

Doktorandplatsen är kopplad till det nya IMPAQCDT-projektet, som är ett tvärvetenskapligt industrisamarbete finansierat av KK-stiftelsen. Projektet syftar till att kombinera existerande kunskapsbas med maskininlärning för att utveckla nya metoder för kvalitetssäkring och kunna tidigt utvärdera tillverkningsprocessen av korta DNA-sekvenser (oligonukleotider).

Doktoranden kommer att bidra till IMPAQCDT-projektets övergripande målsättning att utveckla modeller för bearbetning och utformning av kromatografisk data och interaktionsdata från biosensorer. Modellerna kommer att användas för att möjliggöra snabbare analytiska och förberedande separationer. Doktoranden kommer att bidra till att utveckla matematiska modeller för simulering och optimering av kromatografisk rening av oligonukleotider. Utöver att tillämpa maskininlärning i projektet, så kommer doktoranden att ansvara för design av kvalitetssäkrings- och teststrategier för att bedöma graden av korrekthet i de implementerade lösningarna, baserade på automatiserade tester. Eftersom projektet är tätt knutet till läkemedelsutveckling, så är kvalitetssäkring en mycket framträdande del. Detta inkluderar även implementering av kontinuerlig testgenerering, exekvering och buggrapportering för djup maskininlärning, där den interna algoritmstrukturen tas i beaktande.

Kandidaten bör ha en gedigen bakgrund inom och ett stort intresse för maskininlärning (inklusive djup maskininlärning och förstärkningsinlärning) och kvalitetssäkring av mjukvara. Det krävs att kandidaten har utmärkta kunskaper i programmering och goda kunskaper i både talad och skriven engelska. Eftersom projektet är tvärvetenskapligt så ingår forskargrupper från både Institutionen för ingenjörs- och kemivetenskaper och Institutionen för matematik och datavetenskap. Således förväntas doktoranden både arbeta självständigt, men också i arbetslag och tillsammans med de andra grupperna. Majoriteten av arbetet sker i samarbete med andra forskare och ingenjörer från industrin. Därför är det önskvärt att kandidaten besitter god samarbetsförmåga och har erfarenhet av att jobba med projekt.

Doktoranden kommer att utföra formell analys och experimentvalidering av koncept i kontexten nästa generations läkemedel. Detta inkluderar biologiskt inspirerade molekyler som oligonukleotider, för att utveckla digitala inlärningssystem och kvalitetssäkringsmetoder för separationsprocesser, för att möjliggöra kontinuerlig inlärning. Resultaten kommer att publiceras och presenteras i vetenskapliga publikationer, på konferenser och i workshops.

En doktorand arbetar självständigt och är beredd att på olika sätt bidra i ämnets och institutionens arbete samt delta i undervisning och administration. Sådant arbete kan omfatta maximalt 20 procent av full arbetstid. För att bidra till en god arbetsmiljö och utveckling av verksamheten är doktoranden på plats och deltar i det dagliga arbetet och gemenskapen.

Ansökan
Se fullständig annons på: https://www.kau.se/jobba-hos-oss/jobb/lediga-anstallningar

Sista ansökningsdag: 2021-10-30

Välkommen med din ansökan!

Karlstads universitet har gjort medieval för denna rekrytering och vi undanber oss därför kontakter med annonsförsäljare av rekryteringstjänster.

HR Excellence in Research
Karlstads universitet mottog i september 2020 utmärkelsen HR Excellence in Research. Utmärkelsen ges till arbetsgivare som har en stimulerande arbetsmiljö och goda villkor för forskare och kontinuerligt arbetar för att utveckla dessa. Utmärkelsen visar lärosätets engagemang för rättvis och transparent rekrytering samt gynnsam professionell utveckling för forskare. Läs mer på https://www.kau.se/jobba-hos-oss/karlstads-universitet-som-arbetsgivare/human-resources-strategi-forskare-hrs4r