Denna annons är inte längre tillgänglig!
Vid avdelningen för beräkningsvetenskap och beräkningsteknik, CST på EECS-skolan, KTH arbetar vi med att utveckla deep learning-metoder som hanterar skalvariationer i indata på ett teoretiskt välgrundade sätt. Se https://www.kth.se/profile/tony/page/deep-networks för exempel på våra tidigare arbeten.
Vi söker en forskningsingenjör för att medverka i denna forskning genom att utveckla nya nätverksarkitekturer med syfte att utföra systematiska experiment med dessa. Arbetet omfattar att generera datamängder som testar skalvariationer i testdata som inte spänns upp av träningsdata, samt att undersöka hur annan a priori-information till nätverken kan få dessa att generalisera till nya skalor som inte spänns upp av träningsdata. Som förkunskaper till tjänsten förutsätts du ha erfarenhet av- och kunna arbeta självständigt med moderna ramverk för deep learning, företrädesvis PyTorch. Du förutsätts också ha grundläggande kunskaper i matematik för att modellera faltningsoperationer på kontinuerlig bilddata. En lämplig bakgrund kan vara studier i teknisk fysik eller datavetenskap.
Arbetet kan utföras på heltid eller deltid enligt överenskommelse. Anställningen är tänkt att pågå i tre månader men det finns möjlighet till eventuell förlängning.
Läs mer om hur det är att arbeta på KTH.
Krav
Meriterande
Kunskaper och färdigheter som är meriterande för anställningen:
Som person har du god kunskap inom strukturerad programmering. Vi önskar att du innehar goda kunskaper i att programmera djupa nätverk i Python, företrädesvis i PyThorch.
Vidare bör du ha god samarbetsförmåga i kombination med självständighet. Du kan också sätta dig in i nya teorier och genomföra implementationer och göra experimentella undersökningar, i nära samarbete med den forskningsmiljö där du verkar. Du innehar också medvetenhet om mångfalds- och likabehandlingsfrågor med särskilt fokus på jämställdhet.
Vi kommer 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 innehålla:
Ansökan ska vara KTH tillhanda senast sista ansökningsdagen vid midnatt, CET/CEST (CentralEuropean Time/Central European Summer Time).
Anställningen gäller tidsbegränsat enligt avtal - i upp till 3 mån, med tillträde enligt överenskommelse.
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 | Särskild visstidsanställning |
---|---|
Anställningens omfattning | Heltid |
Tillträde | Enligt överenskommelse |
Löneform | Månadslön |
Antal lediga befattningar | 1 |
Sysselsättningsgrad | 50-100% |
Ort | Stockholm |
Län | Stockholms län |
Land | Sverige |
Referensnummer | J-2022-1735 |
Kontakt |
|
Publicerat | 2022-06-29 |
Sista ansökningsdag | 2022-09-26 |