Doktorand inom maskininlärning -Teoretiskt motiverad deep learning.

Kungliga Tekniska Högskolan / Högskolejobb / Stockholm
Observera att sista ansökningsdag har passerat.

Prenumerera på nya jobb hos Kungliga Tekniska Högskolan

Visa alla högskolejobb i Stockholm, Solna, Lidingö, Sundbyberg, Danderyd eller i hela Sverige
Visa alla jobb hos Kungliga Tekniska Högskolan i Stockholm, Solna, Huddinge, Sollentuna, Södertälje eller i hela Sverige

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.

Projektbeskrivning
Avdelningen för beräkningsvetenskap och beräkningsteknik vid KTH söker en ny doktorand i området maskininlärning/datorseende för att hantera skalberoende information i bilddata.

I vår forskning utvecklar vi djupa nätverk för att bearbeta bilddata som hanterar skalningstransformationer och andra bildtransformationer på ett teoretiskt välgrundat sätt.
Vår forskning omfattar såväl teoretisk modellering av inverkan av bildtransformationer på olika arkitekturer för djupa nätverk, som experimentell utvärdering av sådana nätverk på kvantifierande testdatamängder för att utröna deras egenskaper. Arbetet omfattar även skapandet av nya testdatamängder med syfte att möjliggöra karaktäriseringar av egenskaper hos djupa nätverk på sätt som inte täcks av existerande testdatamängder.

För tidigare arbeten, se:
https://www.kth.se/profile/tony/page/deep-networks

I doktorandtjänsten så kommer du arbeta med samt bidra till forskningen gällande skalkovarianta eller skalekvivarianta djupa nätverk och/eller djupa nätverk parametriserade i termer av gaussderivator, gällande specifika forskningsuppgifter som vi sedan väljer tillsammans utifrån det forskningsprojekt "Kovarianta och invarianta djupa nätverk" som finansierar doktorandtjänsten.
Ett övergripande mål är att utveckla nya arkitekturer för djupa nätverk som kan generalisera till skalningsvariationer som inte spänns upp av träningsdata och som kan uppnå större robusthet mot variabiliteter i testdata, samt möjliggöra mer effektiv träning med lägre krav på mängden träningsdata.

Forskarutbildningsämne: Datalogi

Handledning: Prof. Tony Lindeberg

Vi erbjuder
- Möjligheten att doktorera i en dynamisk, internationell forskarmiljö i samarbete med industrin och framstående universitet världen över https://www.kth.se/en/studies/phd/why-1.521017
- En arbetsplats med https://www.kth.se/om/work-at-kth/en-arbetsplats-med-manga-formaner-1.467932 och månadslön enligt https://intra.kth.se/anstallning/anstallningsvillkor/lon/doktorandstegen-1.572915
- Forskarutbildning vid ett lärosäte som är aktivt och stöttande i frågor som rör t.ex. arbetsvillkor, jämställdhet och mångfald samt studiemiljö.

Behörighet för antagning
För att bli antagen till forskarutbildning (kap 7 39 § högskoleförordningen) krävs grundläggande behörighet:

- 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.
- godkända kurser om minst 60 högskolepoäng på lägst avancerad nivå i ämnet datalogi eller andra ämnen som bedöms vara direkt relevanta för den aktuella inriktningen av doktorandstudierna.

Utöver ovanstående finns också ett obligatoriskt krav på engelska motsvarande Engelska B/6, https://www.kth.se/en/studies/phd/admission-requirements-1.520175

Urval
För att lyckas med dina doktorandstudier på KTH behöver du vara målinriktad och ihärdig i ditt arbete. Vid urval bedöms förmågan att:

- självständigt driva sitt arbete framåt,
- kunna samarbeta med andra,
- ha ett professionellt förhållningssätt,
- analysera och arbeta med komplexa frågor och

Du har mycket goda kunskaper i matematik (analys och linjära system som används för att modellera faltningstransformationer och geometriska bildtransformationer) samt inom strukturerad programmering för att skriva kod som är lätt att använda för experiment, underhålla, vidareutveckla samt dela med kollegor. Du måste ha goda kunskaper i programmering av djupa nätverk i Python, PyTorch är meriterande.

Kunskaper inom datorseende och bildanalys är starkt meriterande.

Efter behörighetskraven kommer stor vikt läggas vid personliga egenskaper.

Målexamen: Doktorsexamen

Information om antagning och anställning
Endast den som antagits till forskarutbildning får anställas som doktorand. Den sammanlagda anställningstiden får inte vara längre än vad som motsvarar utbildning på forskarnivå på heltid under fyra år. En anställd doktorand kan i begränsad omfattning (högst 20 %) utföra vissa arbetsuppgifter inom t.ex. utbildning och administration. En ny anställning som doktorand gäller för högst ett år, anställningen får därefter förnyas med högst två år i taget.

Fackliga representanter
Kontaktuppgifter https://www.kth.se/om/work-at-kth/fackrepresentanter-1.500898.

Doktorandsektionen (Tekniska högskolans studentkår)
Kontaktuppgifter https://www.dr.kth.se/.

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

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

Ansökan ska innehålla:

- CV med relevanta professionella erfarenheter och kunskaper.
- Ansökningsbrev med en kortfattad redogörelse om varför du vill bedriva forskarstudier, om dina akademiska intressen och hur de relaterar till dina tidigare studier och framtida mål. (Max 2 sidor)
- Kopior av examensbevis och betyg från tidigare universitetsstudier och intyg på uppfyllda https://www.kth.se/en/studies/phd/admission-requirements-1.520175. Översättningar till engelska eller svenska om originaldokumentet inte är utfärdade på ett av dessa språk. Kopior av original ska https://www.kth.se/student/program/examen/verifiering/vidimering-av-handlingar-1.55190
- Representativa publikationer eller tekniska rapporter. För längre dokument, bifoga gärna en sammanfattning (abstract) och en webblänk till den fullständiga texten.

Publiceringsdatum
2022-12-01

Övrig information
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 https://www.kth.se/om/work-at-kth/processing-of-personal-data-in-the-recruitment-process-1.823440

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

Ersättning
Månadslön enligt KTH:s avtal för doktorandlöner

Så ansöker du
Sista dag att ansöka är 2023-01-16
Klicka på denna länk för att göra din ansökan

Arbetsgivarens referens
Arbetsgivarens referens för detta jobb är "J-2022-2884".

Omfattning
Detta är ett heltidsjobb.

Arbetsgivare
Kungliga Tekniska Högskolan (org.nr 202100-3054)

Arbetsplats
Skolan för elektroteknik och datavetenskap vid KTH

Kontakt
Professor Tony Lindeberg
tony@kth.se

Jobbnummer
7219754

Observera att sista ansökningsdag har passerat.

Prenumerera på jobb från Kungliga Tekniska Högskolan

Fyll i din e-postadress för att få e-postnotifiering när det dyker upp fler lediga jobb hos Kungliga Tekniska Högskolan: