Postdoktor inom informationsteori och statistisk inferens

Postdoktor inom informationsteori och statistisk inferens

Arbetsbeskrivning

KTH är ett av Europas ledande tekniska universitet och en viktig arena för kunskapsutveckling. Som Sveriges största universitet för teknisk forskning och utbildning samlar vi studenter, forskare och fakultet från hela världen. Vår forskning och utbildning omfattar såväl naturvetenskap som alla grenar inom teknik samt arkitektur, industriell ekonomi, samhällsplanering, historia och filosofi.




Arbetsuppgifter
Grundläggande forskning kommer att bedrivas inom området informationsteori och statistisk inferens/inlärning.

Målet är att studera hur informationsteoretiska koncepter kan tillämpas på statistisk inferens och inlärningsproblem. Hur kan kodningssatser och optimalt resultat användas för att fastställa grundläggande gränser för statistisk inferens och inlärningsproblem? Hur kan koncepter från distribuerat beslutsfattande i nätverk med icke-klassiska informationsmönster tillämpas på traditionella lösningar för maskininlärning? Det är en fördel om kandidaten har en doktorsexamen i informationsteori och/eller statistisk inferens eller lärande tillsammans med en stark publikationslista.

Utöver det nära samarbetet med handledarna, kommer kandidaten att få möjlighet att engagera sig i handledning av master- och/eller doktorander, samarbeta med kollegor inom miljön samt internationella forskningssamarbeten. I synnerhet kommer forskningssamarbete att göras med Dr Maël Le Treust, CNRS. Den dynamiska miljön kommer att erbjuda andra möjligheter att stödja utvecklingen av kandidatens akademiska karriär.

Vi erbjuder
- En anställning på ett ledande tekniskt universitet som skapar kunskap och kompetens för en hållbar framtid
- Engagerade och ambitiösa kollegor samt en kreativ, internationell och dynamisk miljö

https://www.kth.se/om/work-at-kth/kth-your-future-workplace-1.49050

Kvalifikationer
Krav

- Avlagd doktorsexamen eller utländsk examen som bedöms motsvara en doktorsexamen, och som har avlagts högst tre år före ansökningstidens utgång (med vissa undantag för särskilda skäl såsom perioder av sjuk- eller föräldraledighet, vänlige ange om sådant skäl föreligger i ditt CV).
- Grundläggande forskningserfarenhet inom informationsteori och/eller statistisk inferens och lärande.
- Väl utvecklad analytisk förmåga och goda kunskaper i engelska i tal och skrift.

Meriterande

- Doktorsexamen i informationsteori och/eller statistisk inferens eller lärande.
- Publikationslista som visar en stark forskningsförmåga.
- Kreativitet, självständighet och motivation samt välutvecklad förmåga att samarbeta.
- Det är meriterande om du kan visa pedagogisk förmåga och en medvetenhet om mångfald och jämställdhetsfrågor, med särskilt fokus på jämställdhet.

Vi kommer att lägga stor vikt vid personliga egenskaper.

Fackliga representanter
Du hittar kontaktuppgifter till fackliga representanter på https://www.kth.se/om/work-at-kth/fackrepresentanter-1.500898.

Ansökan
Du ansöker via KTH:s rekryteringssystem. Du som sökande har huvudansvaret för att din ansökan är komplett när den skickas in. Ansökan ska innehålla:

- CV inklusive relevant yrkeserfarenhet och kunskap. Kopia av examensbevis och betyg från dina tidigare universitetsstudier. Översättningar till engelska eller svenska om de ursprungliga dokumenten inte utfärdas på något av dessa språk.
- Länk till doktorsavhandling.
- Upp till tre akademiska referensbrev är meriterande.

Ansökan ska vara KTH tillhanda senast sista ansökningsdagen vid midnatt, CET/CEST (Central European Time/Central European Summer Time).

Om anställningen
Anställningen gäller tillsvidare dock längst två år.

En anställning som postdoktor är en tidsbegränsad meriteringsanställning med huvudinriktning mot forskning avsedd som ett första karriärsteg efter disputation.

Övrigt
Strävan efter jämställdhet, mångfald och lika villkor är både en kvalitetsfråga och en självklar del av KTH:s värdegrund.

För information om behandling av personuppgifter i samband med rekrytering läs mer här.


Vi undanber oss direktkontakt med bemannings- och rekryteringsföretag samt försäljare av platsannonser.

Sammanfattning

Liknande jobb


21 november 2024

Researcher SSF (757102)

Researcher SSF (757102)

20 november 2024

Research Scientist - Embedded SW systems

Research Scientist - Embedded SW systems

19 november 2024

Forskningsledare inom virtuell provning

Forskningsledare inom virtuell provning

18 november 2024