Doktorand i matematisk statistik
Lunds Universitet, LTH, Matematikcentrum / Högskolejobb / Lund
Observera att sista ansökningsdag har passerat.
Visa alla högskolejobb i Lund,
Lomma,
Staffanstorp,
Burlöv,
Kävlinge eller i
hela Sverige Visa alla jobb hos Lunds Universitet, LTH, Matematikcentrum i Lund Lunds universitet grundades 1666 och rankas återkommande som ett av världens främsta lärosäten. Här finns cirka 45 000 studenter och mer än 8 000 medarbetare i Lund, Helsingborg och Malmö. Vi förenas i vår strävan att förstå, förklara och förbättra vår värld och människors villkor.
Lunds universitet välkomnar sökande med olika bakgrund och erfarenheter. Jämställdhet, lika villkor och mångfald är grundläggande principer för alla delar av vår verksamhet.
Doktorand i matematisk statistik med inriktning mot grundvalar för vetenskaplig maskininlärning
Ämnesbeskrivning
Matematisk statistik omfattar sannolikhetsteori och statistisk teori med tillämpningar inom alla delar av samhället med tonvikt på naturvetenskap, teknik, medicin och ekonomi.
Sannolikhetsteorins huvuduppgift är att utveckla matematiska modeller för beskrivning och analys av slumpmässiga förlopp, och att studera de matematiska egenskaperna hos sådana modeller. Inom den statistiska teorin studeras bl a principer och metoder för att med hjälp av empiriska fakta och data bygga och pröva modellerna.
Projektbeskrivning
Målet med det här projektet är att utveckla teori, metoder och mjukvara för modellering och inferens inom ramverket för vetenskaplig maskininlärning. Särskild uppmärksamhet ges åt stokastiska dynamiska system. Arbetet bygger på koncept och metoder från ämnen såsom Bayesiansk inferens, stokastiska differential- och differensekvationer, Gaussiska processer, variationskalkyl och Monte Carlo metoder. Målet är att utveckla kraftfulla statiska metoder för skattning och prediktion i stokastiska system men viss uppmärksamhet kommer även ägnas åt algoritmutveckling för praktiskt genomförbar inferens.
Publiceringsdatum2023-07-06Dina arbetsuppgifterHuvuduppgiften för en doktorand är att ägna sig åt sin forskarutbildning vilket innefattar såväl deltagande i forskningsprojekt som forskarutbildningskurser. I arbetsuppgifterna kan det även ingå att medverka i undervisning och annat institutionsarbete, dock max 20 % av arbetstiden.
Behörighet
Grundläggande behörighet till utbildning på forskarnivå har den som har
- avlagt 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.
Kraven på särskild behörighet för Matematisk Statistik uppfyller den som har:
- minst 90 högskolepoäng med relevans för ämnesområdet, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå samt ett fördjupningsarbete om minst 30 högskolepoäng på avancerad nivå inom ämnesområdet eller
- examen på avancerad nivå inom ett relevant ämnesområde.
Övriga krav
- minst en kurs i programmering
- minst en kurs på avancerad nivå i stokastiska processer, maskininlärning, eller liknande ämnen såsom: Tidsserieanalys, Spatial statistik, Probablistisk maskininlärning, Bayesiansk tillståndsskattning, Monte Carlo-baserade statistiska metoder, Finansiell statistik.
- mycket goda kunskaper i engelska, i tal och skrift.
Bedömningsgrunder
Urval till utbildning på forskarnivå sker efter bedömd förmåga att tillgodogöra sig forskarutbildningen. Bedömningen av förmågan sker främst utifrån studieresultaten på grundnivå och avancerad nivå. Följande beaktas:
- Kunskaper och färdigheter relevanta för avhandlingsarbetet och utbildningsämnet.
- Bedömd förmåga till självständigt arbete och förmåga att formulera och angripa vetenskapliga problem.
- Förmåga till skriftlig och muntlig kommunikation.
- Övriga erfarenheter relevanta för utbildningen på forskarnivå, t ex yrkeserfarenhet.
Övriga meriter:
- Förmåga (t.ex. i examensarbetet) att utveckla, implementera och tillämpa relevanta statistiska metoder till data och kritiskt utvärdera resultatet.
- Erfarenheter av Bayesiansk estimering, stokastiska differentialekvationer, Gaussiska processer, optimering, probabilistisk maskininlärning.
- Programmeringserfarenhet (föredragsvis i Julia, Python, Matlab, eller R)
Hänsyn kommer också att tas till god samarbetsförmåga, driv och självständighet samt hur den sökande genom sin erfarenhet och kompetens bedöms ha den förmåga som behövs för att klara forskarutbildningen.
Vi erbjuder
Lunds universitet är en statlig myndighet vilket innebär att du får särskilda förmåner, generös semester och en förmånlig tjänstepension. Läs mer på universitets webbplats om att
https://www.lu.se/om-universitetet/jobba-hos-oss. Övrig informationEndast den som är antagen till forskarutbildning får anställas som doktorand. Forskarutbildningen är fyra år vid heltidsstudier. Vid undervisning och annat institutionsarbete förlängs anställningen i motsvarande grad, dock längst till 5 år (dvs. max 20 %). Bestämmelser gällande anställning som doktorand finns i Högskoleförordningen (1993:100), 5 kap 1-7 §§.
Så här söker du
Ansökan ska skrivas på engelska. Ansökan ska innehålla personligt brev med motivering till varför du är intresserad av anställningen och på vilket sätt forskningsprojektet matchar dina intressen och din utbildningsbakgrund. Ansökan ska även innehålla CV, examensbevis eller motsvarande samt övrigt som du önskar åberopa (kopior av betyg, uppgifter till referenser, rekommendationer, etc.).
Välkommen med din ansökan!
Lunds Tekniska Högskola, LTH, är en teknisk fakultet inom Lunds universitet med forskning av hög internationell klass och stora satsningar på pedagogisk mångfald.
Vi undanber oss alla kontakter från annonsförsäljare, rekryterings- och bemanningsföretag på grund av statliga upphandlingsregler.
Ersättning Månadslön
Så ansöker du Sista dag att ansöka är 2023-08-16
Klicka på denna länk för att göra din ansökan Arbetsgivarens referens Arbetsgivarens referens för detta jobb är "PA2023/2258".
Omfattning Detta är ett heltidsjobb.
Arbetsgivare Lunds Universitet (org.nr 202100-3211)
Arbetsplats Lunds universitet, LTH, Matematikcentrum
Kontakt Filip Tronarp, Universitetslektor
filip.tronarp@matstat.lu.se Jobbnummer 7945721
Observera att sista ansökningsdag har passerat.