Doktorand i cybersäkerhet och artificiell intelligens
Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi / Högskolejobb / Uppsala
2026-03-10
Visa alla högskolejobb i Uppsala,
Östhammar,
Sigtuna,
Österåker,
Håbo eller i
hela Sverige Visa alla jobb hos Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi i Uppsala,
Gotland eller i
hela Sverige Observera att detta är en förkortad version av annonsen.
För att se den fullständiga annonsen vänligen klicka på "Ansök här" eller se Uppsala universitets hemsida:
https://uu.se/jobb/Vill du arbeta med cybersäkerhet och artificiell intelligens, med stöd av kompetenta och trevliga kollegor i en internationell miljö? Vill du ha en arbetsgivare som satsar på ett hållbart medarbetarskap och erbjuder trygga, förmånliga arbetsvillkor? Välkommen att söka anställning som doktorand vid Institutionen för informationsteknologi, Uppsala universitet.
Institutionen för informationsteknologi har en ledande position inom såväl forskning som utbildning på alla nivåer. Vi är Uppsala universitets tredje största institution och har i dag drygt 350 anställda varav 120 lärare och 120 doktorander. C:a 5000 grundutbildningsstudenter läser en eller flera kurser vid institutionen varje år. Mer information om oss hittar du på institutionens webbplats.
Tjänsten kommer att vara placerad i forskargruppen Emerging Communication Systems (ECoS), som studerar skärningspunkten mellan trådlös kommunikation, maskininlärning, energieffektiv design och säkerhet. Vår forskning undersöker synergier mellan dessa områden för att möjliggöra framtida distribuerade kommunikationssystem som är energieffektiva, robusta och säkra. Som doktorand blir du en del av en ledande och växande forskningsmiljö. Vi publicerar i ledande internationella tidskrifter och konferenser och samarbetar internationellt.
Projektbeskrivning
Projektet undersöker lätta, robusta och förklarbara AI-baserade metoder för intrångsdetektion i resursbegränsade Internet of Things (IoT)-miljöer. Eftersom många IoT-enheter har strikta begränsningar vad gäller beräkningskapacitet, minne och energiförbrukning kommer forskningen att utforska resurseffektiva maskininlärningsmetoder som möjliggör lågfördröjd detektion av skadlig aktivitet direkt på enheten eller vid nätverkets kant. Arbetet kommer också att behandla utmaningar såsom föränderliga angreppsstrategier och skiftande datadistributioner, samt behovet av transparenta och tillförlitliga detektionsmekanismer. Projektet ligger i skärningspunkten mellan cybersäkerhet, maskininlärning och inbyggda system och syftar till att utveckla praktiska metoder och programvaruverktyg som stärker säkerheten i IoT-system som används i resursbegränsade och dynamiska miljöer.
Arbetsuppgifter
Doktoranden kommer främst att ägna sig åt den egna forskarutbildningen. Övrig tjänstgöring vid institutionen, som avser undervisning och administrativt arbete, kan ingå inom ramen för anställningen (max 20%).
Kvalifikationskrav
Grundläggande behörighet till utbildning på forskarnivå har den som:
avlagt examen på avancerad nivå inom datavetenskap, datateknik, maskininlärning eller ett närliggande område, eller
fullgjort minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå inklusive ett självständigt arbete om minst 15 högskolepoäng, eller
på något annat sätt inom eller utom landet förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper.
Högskolan får för en enskild sökande medge undantag från kravet på grundläggande behörighet, om det finns särskilda skäl. (7 kap. 39 § HF). För särskild behörighet, se studieplanen för ämnet.
Därutöver krävs:
Goda studieresultat från tidigare högre utbildning.
Kunskap eller erfarenhet inom ett eller flera av följande områden: cybersäkerhet, maskininlärning, inbyggda system, datorsystem eller nätverk.
Programmeringsvana, till exempel i Python och C/C++.
God kvalité på examensarbetet på avancerad nivå (eller motsvarande) eller annat självständigt skriftligt arbete.
God förmåga att uttrycka sig i tal och skrift på engelska.
Önskvärt/meriterande i övrigt
Väl dokumenterad analytisk förmåga.
Personliga egenskaper såsom initiativförmåga, samarbetsförmåga och förmåga att kommunicera effektivt med både internationella och nationella projektparter, samt förmåga att arbeta både självständigt och i grupp.
Erfarenhet av experimentella utvärderingsmetoder.
Visat intresse för forskning i skärningspunkten mellan artificiell intelligens, säkerhet och resursbegränsade system.
Bestämmelser för doktorander återfinns i Högskoleförordningen 5 kap §§ 1-7 samt i universitetets regler och riktlinjer.
Om anställningen
Anställningen är tidsbegränsad, enligt HF 5 kap § 7. Omfattningen är heltid. Tillträde 15 augusti 2026 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala.
Upplysningar om anställningen lämnas av: Professor Christian Rohner,
christian.rohner@it.uu.se, +46701679361
Välkommen med din ansökan senast den 31 mars 2026, UFV-PA 2026/739.
Uppsala universitet är ett brett forskningsuniversitet med stark internationell ställning. Det yttersta målet är att bedriva utbildning och forskning av högsta kvalitet och relevans för att göra skillnad i samhället. Vår viktigaste tillgång är alla 7 600 anställda och 53 000 studenter som med nyfikenhet och engagemang gör Uppsala universitet till en av landets mest spännande arbetsplatser.
Läs mer om våra förmåner och hur det är att jobba inom Uppsala universitet
https://uu.se/om-uu/jobba-hos-oss/Anställningen kan komma att säkerhetsprövas. Vid säkerhetsprövning är en förutsättning för anställning att sökande blir godkänd.
Vi undanber oss erbjudanden om rekryterings- och annonseringshjälp.
Ansökan tas emot i Uppsala universitets rekryteringssystem.
Fackliga företrädare: Saco-S -
saco-s@uu.se, Seko -
seko@uadm.uu.se, ST (OFR/S) -
ofr@uu.se Ersättning Fast lön
Så ansöker du Sista dag att ansöka är 2026-03-31
Klicka på denna länk för att göra din ansökan Arbetsgivarens referens Arbetsgivarens referens för detta jobb är "UFV-PA 2026/739".
Omfattning Detta är ett heltidsjobb.
Arbetsgivare Uppsala Universitet (org.nr 202100-2932)
Arbetsplats Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi
Jobbnummer 9787451