Forskningsingenjör i maskininlärning för nätverksoptimering

Kungliga Tekniska högskolan, / Matematikerjobb / Stockholm
Observera att sista ansökningsdag har passerat.

Visa alla matematikerjobb i Stockholm, Solna, Lidingö, Sundbyberg, Danderyd eller i hela Sverige
Visa alla jobb hos Kungliga Tekniska högskolan, i Stockholm, Solna, Huddinge 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.

Avdelningen för nätverk- och systemteknik består av ca 35 lärare, forskare och doktorander som bidrar till en högprofessionell standard av intensivt arbete och kvalitetsresultat, samt till en trevlig och öppen miljö.

Personalen har en internationell bakgrund och arbetsspråket är engelska. Avdelningen är internationellt väletablerat, har många forskningssamarbeten med excellenta partner över hela världen och är delaktig i flera europeiska och nationella projekt.

Publiceringsdatum
2019-02-26

Dina arbetsuppgifter
Vi söker en forskningsingenjörs för en tidsbegränsad anställning under sommaren 2019 inom området för inlärningsbaserad optimering av nätverkssystem. Arbetet fokuserar på att utveckla programvara för simuleringsbaserad utvärdering av inlärningsbaserade schemaläggningsalgoritmer för nätverkstrafik och eventuellt för andra typer av last, såsom applikationer i kantmoln.

KTH erbjuder en attraktiv arbetsmiljö, generös lön och andra anställningsförmåner. Som anställd på KTH har du möjlighet att delta vid workshops, i projekt och i andra relevanta aktiviteter som kan utvidga ditt professionella nätverk och gynna din framtida karriär.

Kvalifikationer
Sökande måste vara studerande mot en masterexamen eller en civilingenjörsexamen inom datalogi, elektro eller ICT. Specialisering inom mjukvaruutväckling, nätverksteknik och/eller maskininlärning är en merit.

Den valda kandidaten behöver ha en utmärkt akademisk meritlista, väl utvecklade analytiska färdigheter, samt färdigheter i problemlösning. Vi söker en starkt motiverad kandidat som kan arbeta självständigt. Goda kunskaper i engelska i tal och skrift är ett krav.

Fackliga representanter

Du hittar kontaktuppgifter till fackliga representanter på KTH:s webbsida.

Så ansöker du
Du ansöker via KTH:s rekryteringssystem. Du som sökande har huvudansvaret för att din ansökan är komplett när den skickas in. Din kompletta ansökan ska vara KTH tillhanda senast sista dagen för ansökningsperioden.

Ansökan ska innehålla följande:

- CV inklusive relevanta professionella erfarenheter och kunskaper.
- Kopior av examensbevis och betyg från dina tidigare universitetsstudier. Översättningar till engelska eller svenska om originaldokumenten inte är utfärdade på ett av dessa språk.
- Kortfattad redogörelse om varför du vill bedriva forskningsstudier, om dina akademiska intressen och hur relaterar de till dina tidigare studier och framtida mål; max 2 sidor lång.
- Representativa publikationer eller tekniska rapporter: Dokument inte längre än 10 sidor vardera. För längre dokument (t.ex. avhandlingar), bifoga en sammanfattning (abstract) och en webblänk till den fullständiga texten.
- Rekommendationsbrev och kontaktinformation till två referenspersoner.

Övrig information
Anställningen är tidsbegränsad till tre till fyra månader.

Jämställdhet, mångfald och avståndstagande från alla former av diskriminering är både en kvalitetsfråga och en självklar del av KTH:s värdegrund.

För information om Behandling av personuppgifter i samband med rekrytering läs mer här.

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

Varaktighet, arbetstid
100 %. Tillträde: Enligt överenskommelse Visstidsanställning till 2019-09-01

Ersättning
Månadslön

Så ansöker du
Sista dag att ansöka är 2019-03-08
Ange följande referens när du ansöker: J-2019-0533
Klicka på denna länk för att göra din ansökan

Kontakt
György Dan, Professor gyuri@kth.se , +46 8 790 42 53
Anna Mård, HR-handläggare rekrytering@eecs.kth.se

Företag
Kungliga Tekniska högskolan,

Adress
Kungliga Tekniska högskolan,
Brinellvägen 8
10044 Stockholm

Kontorsadress
Brinellvägen 8

Jobbnummer
4634526

Observera att sista ansökningsdag har passerat.

Forskningsingenjör i maskininlärning för nätverksoptimering

Prenumerera på jobb från Kungliga Tekniska högskolan,