Universitetslektor i datavetenskap med inriktning mot maskininlärning
Linnéuniversitetet / Högskolejobb / Växjö
Observera att sista ansökningsdag har passerat.
Visa alla högskolejobb i Växjö,
Alvesta,
Uppvidinge,
Lessebo,
Hylte eller i
hela Sverige Visa alla jobb hos Linnéuniversitetet i Växjö,
Uppvidinge,
Nybro,
Kalmar,
Västervik eller i
hela Sverige Institutionen för datavetenskap och medieteknik ansvarar för ett stort antal utbildningar på grund och avancerad nivå inom datavetenskap, mjukvaruutveckling och medieteknik. Institutionen har en stark koppling till andra institutioner vid Linnéuniversitetet.
Tjänsten är kopplad till Linnaeus University Centre for Data Intensive Sciences and Applications (DISA,
https://lnu.se/disa) och är inriktad mot datautvinning och oövervakad maskininlärning. DISA är Linnéuniversitetets spetsforskningsmiljö som arbetar med insamling, analys och nyttogörande av stora datamängder. Centrat har sin tyngdpunkt inom datavetenskap, men har ett mångvetenskapligt perspektiv genom ett samarbete mellan forskare från universitetets samtliga fakulteter.
Ämnesområde för befattningen: Datavetenskap
Placeringsort tillsvidare: Växjö
Anställningens omfattning: 100%
Tillträde: Tillträde enligt överenskommelse. I normalfallet tillämpas provanställning.
Publiceringsdatum2022-12-07Dina arbetsuppgifterArbetsuppgifterna omfattar hela forskningscykeln, d.v.s. från litteraturöversikter och identifiering av forskningsutmaningar, genom implementering av verktyg för datautvinning och maskininlärning till rapportering av resultat och publicering i högt rankade tidskrifter och konferenser inom datautvinning och oövervakad maskininlärning.
I tjänsten ingår att undervisa i kurser på olika nivåer (inklusive kursadministration och handledning av examensarbeten), vara delaktig i kursplaner och kursplansutveckling samt vara ansvarig lärare för kurser. Undervisningsuppgifterna avser datautvinning och maskininlärning samt mer allmänna kurser inom datavetenskap och mjukvaruutveckling.
Tjänsten innebär också medhandledning av doktorander, aktivt deltagande i det operativa arbetet och utvecklingen av forskningsgruppen samt att attrahera externa forskningsmedel.
Behörighet
Behörig att anställas som lektor är den som dels har visat pedagogisk skicklighet, dels har avlagt doktorsexamen i datavetenskap eller har motsvarande vetenskaplig kompetens, eller någon annan yrkesskicklighet som är av betydelse med hänsyn till anställningens ämnesinnehåll och de arbetsuppgifter som ska ingå i anställningen. (HF 4 kap 4 §).
Det krävs att den pedagogiska skickligheten, den vetenskapliga kompetensen och yrkesskickligheten är relevant för datautvinning och oövervakad maskininlärning, och de arbetsuppgifter som ska ingå i anställningen.
Bedömningsgrunder
Som bedömningsgrunder vid anställning av en lektor ska graden av sådan skicklighet som är ett krav för behörighet för anställning gälla. Prövningen av den pedagogiska skickligheten ska ägnas lika stor omsorg som prövningen av andra behörighetsgrundande förhållanden.
Vägledande för bedömningen av den vetenskapliga skickligheten är den egna forskningens självständighet, omfattning och kvalitet.
Den pedagogiska skickligheten ska ha visats genom undervisning och avser såväl utveckling, planering, genomförande och utvärdering av undervisning, som handledning och examination. Den pedagogiska skickligheten ska visa på ett reflekterande förhållningssätt till studenters lärande och till den egna lärarrollen.
Den sökande skall ha dokumenterad forskning/utbildningserfarenheter från en eller fler av följande:
• Analys av stora och komplexa datauppsättningar av olika källor, såsom tidsrumsdata, nätverk och/eller ostrukturerade data.
• Datautvinning eller maskininlärning tillämpat inom följande applikationsdomäner: industri 4.0, IoT, skog och bygg, ehälsa eller mjukvaruteknik.
• State-of-the-art tekniker för oövervakad (djup) inlärning, t.ex. autoencoders och normaliserande flöden, kluster- och dimensionsreduktionstekniker.
• Kvalitetsbedömning och validering av oövervakade inlärningstekniker.
• Integration av visual analytics och beräkningsmodeller inkl. eXplainable AI.
Erfarenhet av programmering med bibliotek såsom Python, Scikit-Learn, TensorFlow och PyTorch är särskilt meriterande, liksom en gedigen utbildning i matematik och statistik.
Erfarenhet av utveckling av arbetsflöden och pipelines för maskininlärning är meriterande. Erfarenhet av utveckling för Unix-baserade serverarkitekturer eller molnplattformar är också meriterande.
Mycket god skriftlig och muntlig kommunikationsförmåga på engelska är ett krav. Detta kan t. ex. dokumenteras i form av publicerade artiklar inom maskininlärning och / eller datautvinning. Dokumenterade erfarenheter från arbete i team, exempelvis arbete i nationella / internationella forskningsprojekt, bör också redovisas i ansökan.
Eftersom ämnet datavetenskap är mansdominerat uppmuntrar vi kvinnliga sökande. Sökande kommer att väljas genom en kvalitativ och omfattande bedömning av färdigheter och kompetenser med fokus på bidraget till en framgångsrik utveckling av forskargruppen och institutionen.
I den sammanlagda bedömningen av skickligheten läggs särskild vikt vid en bedömning av de sökandes potential till en framgångsrik karriär som lärare och forskare
Välkommen med din ansökan enligt instruktion via detta rekryteringsverktyg senast, 9 januari 2023
KontaktPrefekt, Morgan Ericsson, +46 470 767872,
morgan.ericsson@lnu.se Ämnesföreträdare, Welf Löwe, +46470708495,
welf.lowe@lnu.seHR-partner, Emmy Andersson, +46 480 446108,
emmy.andersson@lnu.seFackliga företrädare nås via universitetets växel: 0772-28 80 00.
Linnéuniversitetet har ambitionen att tillvarata de kvaliteter som en jämn könsfördelning och mångfald tillför organisationen.
Registrera din ansökan via knappen "Ansök" längst ned i annonsen. Din ansökan ska utformas enligt Mall för ansökan som du hittar i Kompletterande riktlinjer -
Anställningsordning under rubriken "viktiga dokument" längst ned under annonsen. De meriter Du åberopar ska Du styrka med intyg och de ska bifogas digitalt i din ansökan. Övriga handlingar, t ex olika typer av vetenskapliga arbeten, ska skickas in digitalt tillsammans med ansökan. Ansökan och övriga handlingar ska märkas med anställningens diarienummer. Alla handlingar som åberopas ska vara inkomna till universitetet senast kl. 24.00 sista ansökningsdagen.
Vi undanber oss telefonsamtal från försäljare av jobbannonser.
Ersättning Månadslön
Så ansöker du Sista dag att ansöka är 2023-01-09
Klicka på denna länk för att göra din ansökan Omfattning Detta är ett heltidsjobb.
Arbetsgivare Linnéuniversitetet (org.nr 202100-6271),
http://www.lnu.se Jobbnummer 7239149
Observera att sista ansökningsdag har passerat.