Doktorand inom datavetenskap

Blekinge Tekniska Högskola är en av Sveriges tydligast profilerade högskolor, där samhällets digitalisering och hållbarhet står i fokus. Närhet är ett utmärkande drag för BTH; nära till näringsliv och samhälle, nära till studenterna och nära till högskoleledningen. Närheten till havet är också mycket påtaglig på båda våra campus, och staden såväl som bostadsområden finns inom bekvämt cykelavstånd. BTH står för kvalitet och nytänkande och vill upplevas som ett öppet, spännande och kreativt lärosäte. Vi utvecklar ny kunskap genom vår forskning, som oftast sker i samverkan med omgivningen och med en tillämpning i sikte. Forskningen bidrar till en hållbar framtid, såväl direkt genom forskningsresultat som indirekt genom våra forskarutbildade och genom en forskningsanknuten grundutbildning. För att nå våra mål krävs motiverade och engagerade medarbetare som ges förutsättningar att leverera forskning och utbildning av högsta möjliga kvalitet. Arbetsmiljö och jämställdhet är självklara frågor på agendan och vi strävar efter ständiga förbättringar. Låter det som din framtid?

Institutionen för datavetenskap (DIDA) är en av tre institutioner vid Datavetenskapliga fakulteten. Avdelningen är BTH:s största avdelning på BTH med 70 personer. Vid institutionen bedrivs forskning inom två huvudområden datavetenskap och teknik samt visuell och interaktiv datavetenskap. Det finns en rad olika forskningsprojekt inom båda områdena.

Arbetsbeskrivning:
Doktorandtjänsten är en del av ett externt finansierat EU-forskningsprojekt inom området datavetenskap. Forskningsfokus ligger på distribuerad artificiell intelligens för storskaliga distribuerade system, motståndskraftiga och cybersäkrade komplexa adaptiva system och internetbaserade infrastrukturer.

Med framväxten av nya teknikparadigm, såsom Cloud computing, BigData, A.I. (Artificiell intelligens), Machine Learning och IoT (Internet of Things) leder till frågor om hur man säkerställer cybersäkerhet samtidigt som man utvecklar och driver automatiserade eller autonoma system som kan appliceras på komplexa system som logistiksystem. Avhandlingen kommer att fokusera på tillämpade forskningsfrågor med industripartners, såsom:
• Smart Logistics vid hantering av last och data
• Security as a Service ska utökas och utvärderas under olika scenarier
• Förbättrat smart beslutsfattande med hjälp av tekniker från datavetenskap (d.v.s. maskininlärning och A.I.).

Forskningsarbetet kommer att studera konceptet Security as a Service-lösningar för att hjälpa till att förbättra motståndskraft, prestanda och hållbarhet hos komplexa system, resultaten av examensarbetet kommer att bidra till att utöka vetenskapen. Dessutom kan det förväntade forskningsresultatet vara:

• Utforska hur teknik kan implementeras för förbättrad prestanda i komplexa adaptiva system.
• Utveckla analysförmågan hos automationsteknikernas bidrag till den rådande driftledningen.
• Undersök tillämpningen av automation, autonomi och A.I och dess potentiella inverkan på operativ praxis.

De huvudsakliga uppgifterna för doktoranden är att ägna sig åt sina forskningsstudier som inkluderar deltagande i forskningsprojekt och forskarutbildningskurser (minst 80 %). Arbetsuppgifterna kan även omfatta undervisning och andra institutionsuppgifter (högst 20 %). Projektet innebär regelbundna affärsresor till möten med våra projektpartners och till internationell konferens.

Information om doktorandstudier: https://www.bth.se/eng/research/third-cycle-studies/


Behörighetskrav:
För antagning till doktorandanställning krävs att den sökande är eller kommer att antas till forskarutbildning. Behörig till antagning till forskarutbildning är den som avlagt examen på avancerad nivå, genomgått kursfordringar om minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå, eller på annat sätt inom eller utom. landet förvärvat väsentligen motsvarande kunskaper (7 kap. 39 § högskoleförordningen (1993: 100)).

Ansökningar välkomnas från kandidater som innehar en magisterexamen i antingen: datavetenskap, mjukvaruteknik, industriell teknik.

Meriterande kompetenser och erfarenheter:

• Objektorienterad programmering
• Erfarenhet av dator- och informationssäkerhetsteknik & arkitektur
• Arbeta med databaser (Cloud Computing är ett plus)
• Artificiell intelligens
• Algoritmer och beräkningsteori
• Programmeringsspråk och metodik, inklusive tillämpad logik och automatiserade resonemang.

Tjänstgöringsort: Karlskrona

Tjänstgöringsomfattning: 100 %

Lön: En enhetlig lönetrappa gäller för doktorander, vilket innebär att lönen anpassas efter de framsteg som gjorts under doktorsexamen. 

Varaktighet: Tidsbegränsad anställning i upp till 4 år forskningstid. I ett första skede omfattar anställningen ett år, varpå den förnyas med högst två år i taget under förutsättning att den individuella studieplanen följs. Tjänsten får innehålla upp till 20% annan tjänstgöring varvid tiden kan förlängas till maximalt 5 år.

Tillträde: Efter överenskommelse, men helst så snart som möjligt. Projektet startar vintern 2022.

Sista ansökningsdag: Välkommen med din ansökan senast 2021-12-28.

Ansökan ska innehålla följande:
• En intresseanmälan, inklusive en redogörelse för den sökandes bakgrund och erfarenhet/kunskap inom de riktade områdena.
• CV
• Bestyrkta kopior av intyg och diplom.
• Kontaktinformation för 2 referenser.
• Det tidigaste datum då kandidaten kan börja arbeta.
• Bilaga med aktuella publikationer (om tillämpligt).
• Länk till ditt examensarbete (senaste/högsta examen).


Du ansöker via vårt rekryteringssystem genom att klicka på knappen ”ansök”.

Du som sökande ansvarar för att ansökan är komplett i enlighet med annonsen och anvisningarna.

Anvisningar till sökande finns på https://www.bth.se/om-bth/lediga-tjanster/#section-anvisningar-till-sokande.

BTH välkomnar sökande med olika bakgrund och erfarenheter. Vi arbetar aktivt för att ta tillvara de kvaliteter som mångfald och jämn könsfördelning tillför verksamheten.

Vi har valt medier för denna rekrytering och undanber oss därför kontakt med annonssäljare eller andra säljare för rekryteringstjänster.