Doktorand i informationsteknologi

Om oss

Institutionen för ingenjörsvetenskap vid Högskolan i Skövde kännetecknas av en kreativ och dynamisk miljö, som inbegriper ett mycket gott samarbetsklimat, moderna faciliteter och utmärkt industriell samverkan. Institutionen för ingenjörsvetenskap har under mer än ett decennium visat hur ett ”mindre” lärosäte kan åstadkomma excellent tillämpad forskning och utbildning av hög kvalitet, samt generera de medel och tekniska innovationer som kännetecknar en framgångsrik forskningsmiljö. Vi arbetar med en integrerad utbildningsvärdekedja med kända mervärden för studenten, där våra nya ingenjörsprogram är CDIO-anpassade och studenterna har goda möjligheter till praktik och arbete hos våra industripartners. Rätt kandidat kommer att ingå i ett team vars arbete är av stor vikt för industri, samhället och akademin.

Forskarstudierna bedrivs inom ämnet informationsteknologi som vid Högskolan i Skövde definieras som det ämne som behandlar hur information representeras, bearbetas och kommuniceras i artificiella och naturliga system samt hur informationstekniska system används och utvecklas i syfte att åstadkomma användbara systemlösningar för individ, organisation eller samhälle.

Högskolan i Skövde är medlem i INGENIUM European University med partners från nio andra europeiska länder, vilket ger våra doktorander en unik möjlighet att besöka andra partneruniversitet och delta i gemensamma forskarskolor och andra forskningsaktiviteter. Stipendier finns även för kortvariga forskningsvistelser. För mer information, besök https://ingenium-university.eu/.

Din roll

Forskningen kommer att fokusera på utveckling och användning av simuleringsmodeller, AI/ML-tekniker och optimeringsmetoder inom tillverkningssystem för att förbättra energieffektiviteten, minska slöserier och öka både produktiviteten och operatörens ergonomi. Arbetet innebär att tillägna sig den kunskap och de färdigheter som krävs för att använda simuleringsverktyg, tillämpa datamining-metoder, träna/använda ML-modeller och implementera simuleringsbaserade optimeringsarbetsflöden. Detta kan inkludera att lära sig använda programvara för diskret händelsessimulering och ergonomisimulering, maskininlärning eller djupinlärningsbibliotek i Python/MATLAB/R, samt implementering av flermålsoptimeringsalgoritmer i Python eller andra högnivåprogrammeringsspråk. Det övergripande målet är att utveckla metoder och verktyg som hjälper beslutsfattare att finna människocentrerade och hållbara lösningar som gör framtidens produktionssystem mer resurseffektiva, produktiva och ergonomiska.

Forskarstudierna kommer att genomföras i nära samarbete med industrin och som en del av forskningsprojekt. Som doktorand kommer du att samarbeta med våra industriella partners och kan även komma att ha en biträdande handledare från industrin. På grund av detta kan det krävas att du reser och spenderar tid med våra industriella partners i Sverige.

Vi söker dig som har:


• avlagt examen på avancerad nivå, eller fullgjorda kursfordringar om minst 240 hp, varav minst 60 hp på avancerad nivå, eller på något annat sätt inom eller utom Sverige förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper.
• fullgjort kursfordringar om minst 60 hp, inklusive självständigt uppsatsarbete omfattande minst 15 hp på avancerad nivå, inom ämnet informationsteknologi, näraliggande tillämpningsområden eller andra ämnesområden som bedöms som direkt relevanta för avhandlingsarbete inom ämnet informationsteknologi såsom maskinteknik, industriteknik, produktionsteknik, etc.
• dokumenterade språkkunskaper i engelska motsvarande den svenska gymnasiekursen Engelska 6. Detta kan även visas genom ett internationellt erkänt prov såsom IELTS (totalpoäng 6,5), TOEFL (totalpoäng 90), PTE (totalpoäng 62), etc.

Vi kommer också att värdera följande bedömningsgrunder vid anställningen:


• God förmåga att tillgodogöra sig utbildning på forskarnivå.
• Dokumenterad god förmåga att uttrycka sig i tal och skrift på engelska, samt valfritt svenska.
• Dokumenterad god samarbetsförmåga och god förmåga att arbeta såväl självständigt som i grupp.
• Dokumenterad god förmåga att planera, organisera och nå uppsatta mål.
• Dokumenterat goda kunskaper i programmeringsspråk såsom Python, MATLAB, R, och C/C++/C#.
• Dokumenterad god förmåga inom statistisk analys, maskininlärning, optimering och AI-metoder.
• Dokumenterad god erfarenhet av att arbeta med olika simuleringsprogram som används inom industrin.

Vid denna anställning kommer stor vikt att fästas vid dokumenterad god förmåga inom statistisk analys, maskininlärning, optimering och AI-metoder, samt dokumenterad god erfarenhet av att arbeta med olika simuleringsprogram som används inom industrin.

Anställningsform:

Anställningen är en visstidsanställning fram till och med avlagd doktorsexamen, dock längst 5 år. Anställningens omfattning är 100 %, varav 80 % forskarstudier och 20 % institutionstjänstgöring. Lön utgår enligt lokalt avtal om lönestege för forskarstuderande. Endast den som antas eller redan har antagits till en utbildning på forskarnivå får anställas som doktorand.

Sista ansökningsdatum: 30 september 2024

Diarienummer: HS 2024/545

Kontaktuppgifter: Upplysningar om anställningen lämnas av avdelningschef Kristens Gudfinnsson (kristens.gudfinnsson@his.se) och biträdande professor Sunith Bandaru (sunith.bandaru@his.se). Facklig information lämnas av Anders Johansson (Saco-S) eller Sonja Nohlgren (ST). Samtliga personer nås via Högskolans växel 0500-44 80 00.

Ansökan
Du söker anställningen via vår hemsida, www.his.se/jobb genom att klicka på ”Ansök” längst ned i annonsen. Där kan du även läsa mer oss Högskolans rekryteringsprocess samt vilka förmåner du har som medarbetare hos oss. Välkommen med din ansökan!

Till din ansökan ska följande dokument bifogas:


• Personligt brev
• CV
• Intyg/betyg och övriga merithandlingar du som sökande vill åberopa
• Intressebeskrivning där du redogör på engelska för dina forskningsintressen och förväntningar på forskarutbildningen
• Examensarbete på magisternivå/mastersnivå

Kontakta HR-avdelningen på hr-specialister.hr@his.se om du har publikationer som inte kan bifogas elektroniskt direkt i ansökan. Publikationerna ska vara högskolan tillhanda senast en vecka efter sista ansökningsdatum.