Doktorand i elektronik inom AI-baserade avbildningsmätsystem - Under tillsättning eller tillsatt, ej sökbar

Forskningscentret STC (Sensible Things that Communicate, www.miun.se/stc) söker en doktorand inom ljudavbildande system. Forskningen kommer att genomföras tillsammans med industriella partners i ett större projekt som integrerar teknologiutmaningar inom sensorteknik för industriella och medicinska tillämpningar.

Arbetsuppgifter

Egen forskarutbildning innefattande forskning. Vi erbjuder en doktorandtjänst inom AI-baserade avbildningsmätsystem med fokus på att studera hur AI-metoder kan integreras med mätsystem så att tillräckligt med information kan genereras för att möjliggöra automatisering av prestationshinder i en både fjärr- och direktstyrning av, t ex timmerlastare. Tjänsten är relaterad till samverkande forskargrupper med verksamhet inom maskininlärning, ljudanalys och bildanalys samt artificiell intelligens. Forskningen bedrivs i nära samarbete med Skogforsk (www.skogforsk.se).

Arbetet kommer att innefatta utvärdering av sensorsystem (kamera, LIDAR och annat), maskininlärningsmetoder och osäkerhetsanalys av den integrerade lösningen. Dessutom kommer doktoranden att konfigurera metoderna till ett mer generellt problem. Arbetet kan vara experimentellt och teoretiskt till sin natur och innefatta datainsamling, utveckling och verifiering av modeller samt generalisering av lösningar.

Doktorandtjänsten leder till dubbla examina, där du får en examen från både Mittuniversitetet och University of Salerno. De två första åren genomförs vid universitetet i Salerno (Campus Fisciano), och de två sista åren är vid Mittuniversitetet (Sundsvall).

Behörighet

Grundläggande behörighet har den som avlagt en examen på avancerad nivå eller fullgjort kursfordringar om minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå eller på något annat sätt inom eller utom landet förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper. Särskild behörighet har den som har minst 90 högskolepoäng i elektroteknik, datateknik eller ämnen närstående till dessa eller på något annat sätt inom eller utom landet förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper.

Urvalskriterier

Utöver de formella behörighetskraven kommer urvalet även att baseras på förkunskapernas relevans för arbete med avbildande system, bildbehandling, autonoma fordon, osäkerhetsuppskattning och maskininlärning, relevans i examensarbete, projektarbete, kurser och intervjuer med de sökande. Personliga egenskaper som samarbetsförmåga, initiativförmåga och lämplighet för forskarstudier kommer att vägas mot de formella ämneskunskaperna. En kortfattad beskrivning av den sökandes visioner och mål ska ingå i ansökan.

Handläggning

Beredningen av anställningen följer de former som anges i högskoleförordningens 5 kap och fortgår i enlighet med Mittuniversitetets anställningsordning.

Anställning

Doktorandanställningen avser en anställning som motsvarar fyra års heltidsstudier och beräknas leda fram till en doktorsexamen. Tillträde enligt överenskommelse.

En ny anställning som doktorand gäller för högst ett år, anställningen får därefter förnyas med högst två år i taget. Bestämmelser gällande anställning som doktorand finns i Högskoleförordningen (1993:100), 5 kap 1-7 §§.

Anställningsort: Placeringen för tjänsten är i Fisciano vid University of Salerno de första 2 åren och i Sundsvall vid Mittuniversitetet under de följande 2 åren. Under hela anställningen är du anställd av Mittuniversitetet. Första året kommer du att arbeta under förutsättningar givna vid University of Salerno och vara tjänstledig från Mittuniversitetet.

Information

Ytterligare information lämnas av Patrik Österberg patrik.osterberg@miun.se, telefon, +46 (0) 10 142 86 14, mobil, +46 (0) 70 540 86 14 och docent Jan Lundgren jan.lundgren@miun.se eller Ass. Prof. Marco Carratú (mcarratu@unisa.it). Mer information finns också på STC:s hemsida www.miun.se/stc.

Ansökan

Ansökningshandlingar ska vara på svenska eller engelska. Ansökan måste innehålla ditt CV, intyg från tidigare utbildning och en redogörelse för dina forskningsintressen.

Ansökningar ska lämnas in via vårt rekryteringssystem senast 27:e november 2023.