Doktorand i tillämpad matematik med fokus på datorseende
Lunds Universitet, 009999 Lunds Universitet, 100000 Lth / Högskolejobb / Lund
2025-05-05
Visa alla högskolejobb i Lund,
Lomma,
Staffanstorp,
Burlöv,
Kävlinge eller i
hela Sverige Visa alla jobb hos Lunds Universitet, 009999 Lunds Universitet, 100000 Lth i Lund Lunds universitet grundades 1666 och rankas återkommande som ett av världens främsta lärosäten. Här finns omkring 47 000 studenter och mer än 8 800 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.
Beskrivning av arbetsplatsen
Tjänsten kommer att placeras på Avdelningen för datorseende och maskininlärning (CVML) vid Matematikcentrum.
Matematikcentrum är en institution som är ansluten till både den tekniska fakulteten (LTH) och den naturvetenskapliga fakulteten vid Lunds Universitet. Inom CVML finns flera disputerade forskare samt cirka 20 doktorander. Forskning inom området började på mitten av 1980-talet och omfattar för närvarande (i) Geometri och datorseende (inklusive analys av video, ljud, radio och radar-signaler), (ii) Medicinsk bildanalys, och (iii) Maskininlärning/artificiell intelligens. Gruppen har omfattande erfarenhet av grundforskning inom datorseende, maskininlärning och artificiell intelligens, samt en historia av att översätta sådana resultat till praktiska tillämpningar för slutanvändare.
Projektet som utlysningen sker inom är kopplad till ELLIIT, ELLIIT (Excellenscentrum i Linköping-Lund i informationsteknologi) är en strategisk forskningsmiljö finansierad av den svenska regeringen sedan 2010, som en del av dess satsning på att stödja stark forskning inom informationsteknologi och mobil kommunikation. Det övergripande målet för ELLIIT är att stödja vetenskaplig excellens i kombination med branschrelevans och genomslagskraft. ELLIIT har fyra partners: Linköpings universitet, Lunds universitet, Högskolan i Halmstad och Blekinge Tekniska Högskola. ELLIIT utgör en plattform för både grundläggande och tillämpad forskning, och för korsbefruktning mellan discipliner och mellan akademiska forskare och branschexperter. ELLIIT utmärker sig genom kvaliteten och synligheten hos sina publikationer, och dess förmåga att attrahera och behålla toppforskare, och strävar efter att bli erkänd som en internationell forskningsorganisation i toppklass. ELLIIT uppnår sina mål genom ett klokt val av finansierade fokusprojekt, en strukturerad process för internationell rekrytering, ett balanserat sätt att stimulera samarbete mellan forskningsområden och mellan berörda platser samt ett proaktivt förhållningssätt för att främja och upprätthålla samarbetet med svenskt näringsliv. Läs mer:
https://elliit.seÄmnesbeskrivning
Forskningsämnet är tillämpad matematik och forskningsinriktningen är metoder för datorseende och maskininlärning. Utlysningen sker inom projektet " RADICAL - A Novel Framework for Radar and Image Calibration".
De senaste åren har vi sett ett förnyat intresse i radar-tillämpningar, speciellt i kombination med bild-data. Det intressanta med denna kombination är att sensor-modaliteterna kompletterar varandra väldigt väl. Kameror och lidar-sensorer fungerar väldigt dåligt i tuffa miljöer med snö och regn. Radarns längre våglängd gör att den penetrerar snö och regn lättare. I dagens läge monterar man också radar-sensorer på många mobila plattformar, för att minska sensorvikten. Det ger dem allt större roller i tillämpningar där man traditionellt använt kameror, såsom inom robotik, monitorering och autonoma fordon.
I detta projekt kommer vi att titta på metoder för att automatiskt kalibrera system av radar-sensorer och kameror. Detta involverar allt från att göra relevant signalbehandling, extrahera särdrag, modellera geometrin till att utveckla robusta optimerings- och skattningsmetoder. Detta arbete kommer att ske med moderna metoder inom matematisk modellering, optimering och maskininlärning. Läs mer om projektet här:
https://elliit.se/project/radical-a-novel-framework-for-radar-and-image-calibration/Avhandlingsarbetet inom projektet kommer att omfatta utveckling av nya metoder, teoretisk analys, algoritmdesign, planering och genomförande av experiment, insamling av data, författande av vetenskapliga artiklar samt presentation av resultat vid internationella konferenser.
Publiceringsdatum2025-05-05Dina arbetsuppgifterHuvuduppgiften för en doktorand är att ägna sig åt sin forskarutbildning vilket innefattar såväl deltagande i forskningsprojekt som forskarutbildningskurser. I arbetsuppgifterna ingår det även medverkan i undervisning och annat institutionsarbete, dock max 20 % av arbetstiden.
Arbetsuppgifterna innefattar:
Arbete i forskningsprojekt, inklusive författa artiklar, resa till konferenser och delta i seminarier.
Läsa forskarutbildningskurser, som kan vara lokala, nationella och internationella.
Undervisning genom labbhandledning, övningsledning och rättning av inlämningsuppgifter och tentamina.
För annonsen i sin helhet vg se Lunds Universitets hemsida.
LTH - Lunds Tekniska Högskola - är den tekniska fakulteten vid Lunds universitet. På LTH utbildar vi människor, bygger kunskap för framtiden och arbetar hårt för att utveckla samhället. Vi skapar utrymme för briljant forskning och inspirerar till kreativ utveckling av teknik, arkitektur och design. Här läser närmare 10 000 studenter. Varje år publicerar våra forskare - varav många verkar inom världsledande profilområden - omkring 100 avhandlingar och 2 000 vetenskapliga rön. En rad forskningsresultat och studentarbeten förädlas till innovationer. Tillsammans utforskar och skapar vi - till nytta för världen.
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 2025-05-26
Klicka på denna länk för att göra din ansökan Arbetsgivarens referens Arbetsgivarens referens för detta jobb är "PA2025/1414".
Omfattning Detta är ett heltidsjobb.
Arbetsgivare Lunds Universitet (org.nr 202100-3211)
Arbetsplats Lunds Universitet, 009999 Lunds Universitet, 100000 Lth
Kontakt Magnus Oskarsson
magnus.oskarsson@math.lth.se Jobbnummer 9319591