Postdoktor i mekanistiskt styrda tillämpningar av maskininlärningsmetoder

vid Institutionen för naturgeografi. Sista ansökningsdag: 2020-10-30.

Projektbeskrivning
Projektet omfattar mekanistiskt styrda tillämpningar av maskininlärnings- (ML) metoder för hydroklimat- och sötvattensystemets dynamik på land. Projektet syftar till att utnyttja de enorma möjligheter som öppnats av den snabba tillväxten av öppet tillgängliga data och ML-metoder för att systematiskt och signifikant avancera vår kapacitet för relevant datatolkning, modellering och förutsägbarhet för storskaliga förhållanden och förändringar i vattenklimat och sötvattensresurser i olika delar av världens landområden upp till global skala.

Projektet kommer att kombinera mekanistiskt styrda processbegränsningar och modeller med relevanta ML-metoder. Kombinationen behövs för att utnyttja kompletterande kunskaps- och metodologiska styrkor och undvika falska vetenskapliga upptäckter som enbart black-box-användning av ML ofta kan leda till i dataintensiva undersökningar. Relevanta data för beaktande, hantering, tolkning sträcker sig från mätningar på plats, fjärranalys och reanalysis-data, liksom simuleringsdata från Earth-System- och andra typer av storskaliga modeller, till exempel från hydrologisk modellering i avrinningsområdes-/regional/global skala. Relevanta variabler att analysera och modellera för hydro-klimat och sötvattensresurser inkluderar t.ex. interaktiva land-atmosfärsflöden, markvattenhalter, vattenflöden/nivåer/kvalitetsförhållanden och huvuddrivkrafter för förändringar i dessa, inklusive klimatförändringar och mänsklig mark- och vattenanvändning.

Arbetsuppgifter
Arbetsuppgifterna omfattar forskning om mekanistiskt styrda tillämpningar och testning av relevanta ML-metoder för systematisk utveckling och förbättring av datatolkningar, modellering och förutsägelseförmåga för förhållanden, variationer och förändringar i hydroklimat och sötvattenssystem i olika delar av världens landområden upp till global skala.

Behörighetskrav
Med postdoktor avses en arbetstagare som anställs i huvudsak för forskning och som har avlagt doktorsexamen eller har en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen.

Bedömningsgrunder
Examen ska vara avlagd högst tre år före ansökningstidens utgång. Om det finns särskilda skäl kan doktorsexamen ha avlagts tidigare. Sådana skäl är ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet, klinisk tjänstgöring, förtroendeuppdrag inom fackliga organisationer eller andra liknande omständigheter.

Vid tillsättningen kommer särskild vikt att fästas vid vetenskaplig skicklighet, forskningsfärdigheter och erfarenheter av hantering, syntes och modellbaserad tolkning av stora mängder av olika typer av data med relevans för storskaliga förhållanden, variationer och förändringar i hydroklimat, hydrologi och sötvattensresurser och deras drivkrafter över och på land, ML-metoder och deras tillämpningar för vetenskapliga upptäckter, samt kombinationer av ovanstående.

Anställningsvillkor
Anställningen avser heltid och gäller tills vidare, dock längst två år, med möjlighet till förlängning om det finns särskilda skäl. Tillträde 2021-01-01 eller enligt överenskommelse.

Stockholms universitet strävar efter att vara en arbetsplats som är fri från diskriminering och ger lika möjligheter för alla.

Kontakt
Upplysningar om anställningen lämnas av Georgia Destouni, tfn 08-16 47 85, georgia.destouni@natgeo.su.se.

Fackliga företrädare
Ingrid Lander (Saco-S), tfn 0708-16 26 64, saco@saco.su.se, Alejandra Pizarro Carrasco (Fackförbundet ST/Lärarförbundet), tfn 08-16 34 89, alejandra@st.su.se, samt seko@seko.su.se (SEKO).

Ansökan
Du söker anställningen via Stockholms universitets rekryteringssystem. Du som sökande ansvarar för att ansökan är komplett i enlighet med annonsen och att den är universitetet tillhanda senast sista ansökningsdag.

Anvisningar för sökande finns på webbsidan: anvisningar – sökande.

OBS! Den fullständiga annonsen hittar du på Stockholms universitets webbplats www.su.se/jobb, under Lediga jobb.

Välkommen med din ansökan!


Stockholms universitet bidrar till det hållbara demokratiska samhällets utveckling genom kunskap, upplysning och sanningssökande.