Denna annons är inte tillgänglig!
Avdelningen för nätverks- och systemteknik vid Institutionen för datavetenskap söker en postdoktoral forskare inom inlärning och optimering för kantmoln. Med fokus på multi-agent inlärning i samband med kantmoln, är vi särskilt intresserade av att utforska grundläggande problem relaterade till resurshantering, distribuerad detektering, inlärning av jämvikt i spelteoretiska modeller och lärande under fientlig beteende. Av intresse är också metoder som utnyttjar moderna neurala arkitekturer, inklusive grafiska modeller och federerat lärande. Vi kommer att använda de utvecklade modellerna för design av topologier och inlärningsalgoritmer som är resilienta mot brus och fientlig beteende. De metodologiska resultaten kommer att tillämpas i en mängd olika kritiska infrastrukturer, från smarta nät till byggautomatisering till järnvägar.
Läs mer om hur det är att arbeta på KTH.
Krav
Meriterande
Vi kommer att lägga stor vikt vid personliga egenskaper.
Du hittar kontaktuppgifter till fackliga representanter på KTH:s webbsida.
Du ansöker via KTH:s rekryteringssystem. Du som sökande har huvudansvaret för att din ansökan är komplett när den skickas in.
Ansökan ska vara KTH tillhanda senast sista ansökningsdagen vid midnatt, CET/CEST (Central European Time/Central European Summer Time).
Anställningen gäller tillsvidare, dock längst två år
En anställning som postdoktor är en tidsbegränsad meriteringsanställning med huvudinriktning mot forskning avsedd som ett första karriärsteg efter disputation.
Strävan efter jämställdhet, mångfald och lika villkor 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.
Anställningsform | Tidsbegränsad anställning |
---|---|
Anställningens omfattning | Heltid |
Tillträde | According to agreement |
Löneform | Monthly salary |
Antal lediga befattningar | 1 |
Sysselsättningsgrad | 100% |
Ort | Stockholm |
Län | Stockholms län |
Land | Sverige |
Referensnummer | J-2023-1831 |
Kontakt |
|
Publicerat | 2023-06-29 |
Sista ansökningsdag | 2023-08-21 |