Forskare för koppling av maskininlärning och vegetationsmodellering
Lunds universitet, Naturvetenskapliga fakulteten, / 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, Naturvetenskapliga fakulteten, i Lund Lunds universitet grundades 1666 och rankas återkommande som ett av världens 100 främsta lärosäten. Här finns cirka 46 000 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.
Publiceringsdatum2022-09-05Dina arbetsuppgifterDen anställde förväntas leda/bidra till forskning som kopplar algoritmer för maskininlärning till den dynamiska globala vegetationsmodellen LPJ-GUESS.
Arbetsuppgifterna kommer att inkludera planering av modellutveckling, träning av lämpliga algoritmer och deras koppling till LPJ-GUESS, design av protokoll for experiment, genomförande av modellsimuleringar och analyser, och ha en ledande roll i skrivandet av fackgranskade artiklar baserade på resultaten. Exakta arbetsuppgifter kommer att bestämmas i diskussion med projektledaren, men det är troligt att fokus kommer att vara på torka. Den anställde förväntas bidra väsentligt till den intellektuella utvecklingen av arbetet och vid behov bidra till eller leda ansökningar om extern finansiering. Den anställde förväntas även delta i nationella och internationella möten och workshops relaterade till ovanstående, och utföra relaterade administrativa uppgifter och kommunikation.
Kvalifikationer - Utbildning: Doktorsexamen i naturvetenskap
- Goda kunskaper i matematik och fysik.
- Mycket bra muntliga och skriftliga kunskaper i engelska.
- Betydande tidigare erfarenhet av att utveckla och tillämpa den globala dynamisk vegetationsmodellen LPJ-GUESS.
- Erfarenhet av tillämpning av tekniker för maskininlärning för miljöproblem.
- Dokumenterade färdigheter inom programmering, inklusive lågnivåspråk som C++
- Dokumenterad framgång med att leda och bidra till högkvalitativa vetenskapliga publikationer.
Övriga meriter:
- Specialkunskaper inom skogsdynamik eller trädekofysiologi, särskilt relaterat till torka.
- Bevis på förmåga att utveckla och genomföra egna forskningsidéer och att agera på eget initiativ.
- Erfarenhet av att arbeta med högpresterande datorkluster.
- Starka organisatoriska färdigheter, inklusive förmåga och vilja att bidra till aktiviteter inom forskargruppen.
- Betoning kommer att läggas på akademiska prestationer som bevisar ökande självständighet som forskare och förmåga att kommunicera i vetenskapliga och uppsökande sammanhang.
Vi kommer att lägga stor vikt vid personlig lämplighet. Hänsyn kommer att tas till potentialen att utveckla en framtida oberoende forskarkarriär, på samarbetsförmåga, och på hur den sökande genom sin erfarenhet och kompetens bedöms komplettera och stärka det administrativa arbetet inom avdelningen/institutionen.
AnställningsvillkorVisstidsanställning på två månader. Önskat startdatum 1 oktober 2022.
För mer information kontakta
thomas.pugh@nateko.lu.seInstruktioner för ansökan
Ansökan ska skrivas på engelska och innehålla:
- ett personligt brev som beskriver din motivation för denna position, en allmän beskrivning av tidigare forskning och framtida forskningsintressen (max en sida),
- Meritförteckning/CV inklusive publikationslista.
- Kontaktuppgifter till minst två referenser.
- Kopia av intyg/betyg som du önskar åberopa.
Vid Naturvetenskapliga fakulteten bedrivs forskning och utbildning inom biologi, astronomi, fysik, geovetenskap, kemi, matematik och miljövetenskap. Verksamheten bedrivs vid nio institutioner samlade inom norra universitetsområdet. Fakulteten har ca 1 500 studenter, 330 forskarstuderande och 700 anställda.
Vi undanber oss alla kontakter från annonsförsäljare, rekryterings- och bemanningsföretag på grund av statliga upphandlingsregler.
Varaktighet, arbetstid
100. Tillträde: 1 oktober, varaktighet två månader Visstidsanställning till
ErsättningMånadslön
Så ansöker duSista dag att ansöka är 2022-09-19
Klicka på denna länk för att göra din ansökanFöretagLunds universitet, Naturvetenskapliga fakulteten,
Arbetsgivarens referens Arbetsgivarens referens för detta jobb är "PA2022/2906".
Omfattning Detta är ett heltidsjobb.
Arbetsgivare Lunds Universitet (org.nr 202100-3211)
Arbetsplats Lunds universitet, Naturvetenskapliga fakulteten,
Kontakt Thomas Pugh
thomas,pugh@nateko.lu.se Jobbnummer 6946710
Observera att sista ansökningsdag har passerat.