Sökresultat för "Maskininlärning"

Malmö universitet Malmö universitet är ett nyskapande, urbant och internationellt lärosäte som tack vare engagerade och erfarna medarbetare bidrar till samhällsutveckling. Hos oss arbetar lärare, forskare och andra medarbetare med olika kompetenser tillsammans för att bedriva utbildning och forskning av hög kvalitet. Alla yrkeskategorier och roller är viktiga. Du är välkommen att söka jobb hos oss!   Här kan du läsa mer om hur det är att arbeta på Malmö universitet: https://mau.se/om-oss/jobba-hos-oss/     För att se annonsen i sin helhet samt ansöka, vänligen gå till https://mau.se/om-oss/jobba-hos-oss/lediga-jobb/   Malmö University Malmö University is an innovative, urban, and internationally-oriented academic institution that, thanks to its committed and experienced staff, contributes to societal development. Here, teachers, researchers, and other employees with various competencies work together to conduct high-quality education and research. All professional categories and roles are important. You are welcome to apply for a job with us! Here you can learn more about what it's like to work at Malmö University: https://mau.se/en/about-us/job-offers/ To see the advertisement and apply, please visit https://mau.se/en/about-us/job-offers/current-vacancies/

Vill du ha en roll där ditt arbete verkligen gör skillnad? Hos oss blir du en viktig del av en internationell kunskapsmiljö där du stöttar forskning och utbildning i framkant. Du får trygga villkor, generösa förmåner och goda möjligheter att utvecklas i din yrkesroll, samtidigt som du bidrar till något större. Luleå tekniska universitet (LTU) genomför en strategisk satsning inom artificiell intelligens (AI) med målet att stärka utbildning och forskning med hjälp av AI. Inom ramen för satsningen anställs tio amanuenser fördelade på universitetets institutioner (två per institution). Arbetet samordnas centralt inom LTU:s AI-satsning och sker i nära samverkan med övriga amanuenser samt rektors rådgivare inom AI, Marcus Liwicki. I rollen som amanuens bidrar du till utvecklingen av utbildning och forskningsnära aktiviteter med koppling till AI. Du får möjlighet att arbeta i en dynamisk akademisk miljö med nära anknytning till aktuell forskning samt samverkan med industri och samhälle. Läs mer om LTU:s satsning: https://www.ltu.se/aktuellt/nyheter/nyhetsarkiv/2025-04-14-lulea-tekniska-universitet-storsatsar-pa-ai.  ArbetsuppgifterI rollen som amanuens kommer du att bidra till att stödja och stärka användningen av AI inom utbildning, forskning och verksamhetsstöd vid universitetet. Arbetet sker i nära samverkan med universitetets institutioner, lärare, forskare och administrativ personal.Dina arbetsuppgifter omfattar bland annat att delta i och bidra till workshops, seminarier och diskussioner om användningen av AI inom utbildning, forskning och administrativa processer. Du kommer att samverka med nyckelpersoner vid institutionen, exempelvis huvudutbildningsledare (HUL), lärare, forskare och chefer inom verksamhetsstödet, för att identifiera behov och möjligheter kopplade till AI. Arbetet innefattar även att kartlägga och sprida goda exempel på AI-användning inom universitetet samt att bidra till planering och genomförande av aktiviteter som stärker AI-kompetensen vid institutionen. I rollen ingår också att bidra till dokumentation, erfarenhetsutbyte och rapportering av genomförda aktiviteter.  Du kommer även att stödja institutionens deltagande i universitetets gemensamma AI-initiativ. Detta inkluderar bland annat medverkan i planering och genomförande av LTU AI-dagen, som arrangeras den 3–4 november 2026.  Kompetens och erfarenhetDu ska vara antagen till ett utbildningsprogram vid Luleå tekniska universitet inom datateknik, artificiell intelligens eller närliggande område, exempelvis Tillämpad AI, Datateknik eller Civilingenjör Datateknik. Även studenter på relevanta masterprogram är välkomna att söka. Du ska ha genomfört minst fyra terminers heltidsstudier, varav minst två terminer vid LTU.Du ska kunna uppvisa goda studieresultat inom relevanta områden såsom datavetenskap, artificiell intelligens eller maskininlärning samt ha genomfört kurser med tydlig koppling till AI.Det är meriterande om du har erfarenhet av generativ AI, stora språkmodeller (LLM), AI-agenter eller relaterade tekniker. Erfarenhet av programmering, exempelvis i Python, samt kunskap om relevanta verktyg och ramverk är också meriterande. Vidare ses erfarenhet av projektarbete, studentengagemang eller arbete med kunskapsspridning och utbildningsinsatser som positivt.För att lyckas i rollen är du initiativtagande, ansvarstagande och har god samarbetsförmåga. Du trivs med att kommunicera med olika målgrupper, arbetar självständigt och bidrar aktivt till verksamhetens utveckling.VillkorAnställning som amanuens regleras i Högskoleförordningen 5 kap. Bara den som är antagen till utbildning på grundnivå eller avancerad nivå får anställas som amanuens (HF 5 kap §10).  Timlön/ersättningFör alla uppdrag får du timlön samt värdefull arbetslivserfarenhet för ditt CV. Timlön beroende på arbetsuppgiftens svårighetsgrad:Nivå 1: 156 kr/timme (motsvarar ca 25 700 kr/månad vid heltidsarbete).   Nivå 2: 171 kr/timme (motsvarar ca 28 200 kr/månad vid heltidsarbete). Nivå 3: Beslut för annan lön tas i samråd med chef enligt arbets- och beslutsordningen.        InformationTjänsten omfattar 10 % av heltid, under 6 månader, från den 1 augusti 2026 till den 31 januari 2027 eller enligt överenskommelse. Tjänstgöringsort är Luleå.Arbetsbelastningen kan komma att variera över tid och enligt överenskommelse men målsättningen är att den fördelas på ett sätt som gör det förenligt med studier vid universitetet.  För ytterligare information är du välkommen att kontakta: Professor/ämnesföreträdare Marcus Liwicki, 0920–49 1006, mailto:marcus.liwicki@ltu.se.  Fackliga företrädareSACO-S Diana Chroneer, 0920-49 2037 mailto:diana.chroneer@ltu.se%0b och OFR-S Marika Vesterberg, 0920-49 1721 mailto:marika.vesterberg@ltu.se.AnsökanVi ser helst att du söker befattningen via ansökningsknappen nedan där du bifogar personligt brev samt CV/meritförteckning och kopior av verifierade examensbevis. Var vänlig och märk din ansökan med referensnumret nedan. Både ansökan och examensbevis ska vara skrivna på svenska eller engelska.  Referensnummer: 3357-2026 Sista ansökningsdag: 6 augusti 2026

Vill du arbeta med maskininlärning, optimering och reaktorfysik, med stöd av kompetenta och trevliga kollegor i en internationell miljö? Vill du bidra till utvecklingen av avancerade beräkningsmetoder för framtidens kärnkraftssystem? Vill du ha en arbetsgivare som satsar på ett hållbart medarbetarskap och erbjuder trygga, förmånliga arbetsvillkor? Välkommen att söka anställning som doktorand vid Uppsala universitet. Som doktorand kommer du att vara en del av en forskargrupp som arbetar med reaktorfysik, bränslecykelanalys och beräkningsmetoder för härd- och bränsleoptimering. Gruppen kombinerar fysikbaserade beräkningsmodeller med moderna optimerings- och dataanalysmetoder. Arbetsmiljön är internationell och tvärvetenskaplig, med nära koppling mellan grundläggande metodutveckling och tekniskt relevanta tillämpningar. Projektet är en fortsättning på ett pågående doktorandprojekt om härd- och bränsleoptimering för små modulära reaktorer, SMR, inom kompetenscentrumet ANItA (Academic-industrial Nuclear technology Initiative to Achieve a sustainable energy future). Kompetenscentrumet samlar akademi och industri för att stärka svensk kärnteknisk kompetens och bidra till en hållbar energiomställning. Det tidigare doktorandprojektet har utvecklat metoder för optimering av jämviktscykler, där målet är att hitta återkommande bränslehanteringsstrategier som ger god bränsleekonomi samtidigt som reaktorfysikaliska säkerhetsmarginaler uppfylls. Särskilt fokus har legat på att kombinera avancerade optimeringsalgoritmer med maskininlärningsbaserade surrogatmodeller, inklusive grafbaserade representationer av härdladdningsmönster. Du kommer att vidareutveckla denna forskningsinriktning. Projektet kan till exempel omfatta cykel-till-cykel-optimering, utveckling av nya maskininlärningsmodeller, förbättrade optimeringsstrategier, osäkerhetskvantifiering, effektivare hantering av fysikaliska begränsningar samt utökad analys av bränsledesign, laddningsmönster och säkerhetsrelaterade storheter. Målet är att ta fram metoder som gör det möjligt att snabbare och mer tillförlitligt utforska stora designrum inom härd- och bränsleoptimering. Arbetsuppgifter Arbetsuppgifterna består huvudsakligen av forskarutbildning, där du bedriver forskning inom projektet och följer kurser inom forskarutbildningen. Arbetet innefattar utveckling, implementering och utvärdering av beräkningsmetoder för härd- och bränsleoptimering med hjälp av maskininlärning och optimeringsalgoritmer. I arbetsuppgifterna ingår att: utveckla och tillämpa maskininlärningsbaserade surrogatmodeller för reaktorfysikaliska beräkningar, utveckla och utvärdera optimeringsmetoder för bränsleladdningsmönster och bränslesammansättning, analysera säkerhetsrelaterade parametrar såsom reaktivitet, effektfördelningar, bränsleutnyttjande och marginaler till tekniska begränsningar, arbeta med stora datamängder från reaktorfysikaliska simuleringar, implementera och dokumentera beräkningsverktyg, exempelvis i Python, sammanställa och publicera forskningsresultat i vetenskapliga artiklar, presentera resultat vid nationella och internationella konferenser, delta i forskargruppens seminarier, projektmöten och övriga vetenskapliga aktiviteter. Undervisning och annan institutionstjänstgöring kan komma att ingå med högst 20 procent av heltid. Kvalifikationskrav Behörig till utbildning på forskarnivå är den som har avlagt examen på avancerad nivå inom teknisk fysik, kärnteknik, energiteknik, maskininlärning, datavetenskap, tillämpad matematik eller annat för projektet relevant område, eller fullgjort minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå inklusive ett självständigt arbete om minst 15 högskolepoäng, eller på något annat sätt förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper. För anställningen krävs dessutom: goda kunskaper i fysik, numeriska metoder och/eller maskininlärning, god programmeringsförmåga, exempelvis i Python, Julia, C++ eller motsvarande, god förmåga att arbeta självständigt och strukturerat, god samarbetsförmåga, god förmåga att uttrycka sig i tal och skrift på engelska. Stor vikt kommer att läggas vid personliga egenskaper såsom analytisk förmåga, initiativförmåga, noggrannhet och motivation att bedriva forskarstudier inom ett tvärvetenskapligt område. Önskvärt/meriterande i övrigt Det är meriterande med erfarenhet av ett eller flera av följande områden: reaktorfysik, kärnteknik eller neutrontransport, härdoptimering, bränslecykelanalys eller bränslehantering, maskininlärning, särskilt neurala nätverk, grafneurala nätverk eller surrogatmodellering, optimeringsalgoritmer, exempelvis evolutionära algoritmer, stokastisk optimering eller flermålsoptimering, osäkerhetskvantifiering eller statistisk modellering, arbete med vetenskapliga beräkningsprogram och högpresterande beräkningar, erfarenhet av versionshantering och reproducerbara beräkningsflöden. Bestämmelser för doktorander återfinns i Högskoleförordningen 5 kap §§ 1–7 samt i universitetets regler och riktlinjer. Om ansökan Vänligen bifoga betygsutdrag, kopia av examensarbete samt eventuella övriga handlingar som du vill åberopa. Om anställningen Anställningen är tidsbegränsad, enligt HF 5 kap § 7. Omfattningen är heltid. Tillträde 1 januari 2027, eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala. Upplysningar om anställningen lämnas av: Andreas Solders, 018-471 26 31, andreas.solders@physics.uu.se I denna rekrytering har vi ersatt det personliga brevet med frågor som du besvarar i samband med din ansökan. Svaren kommer att användas som en del i urvalsprocessen. Välkommen med din ansökan senast den 30 september 2026, UFV-PA 2026/2129 Observera att detta är en förkortad version av annonsen. För att se den fullständiga annonsen vänligen klicka på ”Ansök här” eller se Uppsala universitets hemsida för jobbannonser

Institutionen för biokemi och biofysik. SciLifeLab (SciLifeLab) är ett nationellt center för molekylära biovetenskaper med fokus på forskning inom hälsa och miljö. Centret kombinerar ledande teknisk expertis med avancerat kunnande inom translationell medicin och molekylära biovetenskaper. SciLifelab är en nationell resurs som drivs av Karolinska Institutet, KTH, Stockholms universitet och Uppsala universitet. Centret samarbetar med flera andra lärosäten.  Administrativt kommer anställningen att placeras vid Institutionen för biokemi och biofysik, Stockholms universitet. För mer information om vår verksamhet, se vår webbplats: www.dbb.su.se. Arbetsuppgifter SciLifeLab och Wallenberg National Program for Data-Driven Life Science (DDLS) är ett 12-årigt initiativ som fokuserar på datadriven forskning, med syftet att utbilda och rekrytera nästa generation av livsvetare samt skapa stark och globalt konkurrenskraftig kompetens inom beräkningsvetenskap och datavetenskap för svensk livsvetenskap. Programmet syftar till att stärka nationella samarbeten mellan universitet, överbrygga forskningsmiljöerna inom livs- och datavetenskap samt skapa partnerskap med industri, hälso- och sjukvård och andra nationella och internationella aktörer. Vi söker nu framstående experter inom datavetenskap, maskininlärning och artificiell intelligens för att stödja excellenta forskningsprojekt samt medverka i avancerad handledning och forskarutbildning på nationell nivå. Som en del av våra nationella stödteam blir du en fullt integrerad medlem av SciLifeLabs bioinformatikplattform (National Bioinformatics Infrastructure Sweden: www.nbis.se), en unik nationell infrastruktur med över 120 experter som erbjuder avancerat stöd, infrastruktur och utbildning inom bioinformatik och datavetenskap till det svenska livsvetenskapliga forskarsamhället, med ett starkt nationellt och internationellt samarbetsnätverk. De huvudsakliga arbetsuppgifterna är att: Genomföra avancerade dataanalyser inom nationellt prioriterade datadrivna forskningsprojekt inom livsvetenskap, med fokus på avancerad maskininlärning och AI. Utveckla och implementera nödvändiga verktyg och arbetsflöden för sådana analyser. Utbilda andra forskare runt om i Sverige genom samverkan inom projektstöd, konsultationer, mentorskap och avancerade nationella forskarutbildningskurser. Medverka i den strategiska utvecklingen av avancerad maskininlärning och AI vid bioinformatikplattformen, inom DDLS-programmet och inom SciLifeLab som helhet, i nära samarbete med externa partners. Kvalifikationer Vi söker framstående experter inom maskininlärning och AI med erfarenhet inom områden som avancerad bildanalys, datastrukturering och dataintegration samt stora språkmodeller (LLM:er) med tillämpningar inom biologisk och biomedicinsk forskning. De framgångsrika kandidaterna ska ha: doktorsexamen eller motsvarande arbetslivserfarenhet inom bildanalys, bioinformatik, datavetenskap, ingenjörsvetenskap, fysik eller motsvarande. omfattande erfarenhet (3+ år) av att tillämpa och/eller utveckla avancerade metoder inom maskininlärning och AI med relevans för internationellt konkurrenskraftig livsvetenskaplig forskning. mycket god muntlig och skriftlig kommunikationsförmåga på engelska. stark samarbets- och kommunikationsförmåga.  Ytterligare kvalifikationer Relevanta postdoktorala studier eller motsvarande erfarenhet från industrin är en stark merit men inget krav. Programmeringskunskaper i Python samt erfarenhet av data science-verktyg såsom NumPy, Pandas eller Matplotlib är meriterande, liksom erfarenhet av moderna deep learning-ramverk såsom PyTorch och TensorFlow. ”Reproducerbar forskning” och ”FAIR-data” är centrala begrepp för oss, och vi värdesätter erfarenhet av utveckling av reproducerbar kod genom plattformar för koddelning, versionshantering, workflowspråk och containerlösningar. Dokumenterad förmåga att ansvarsfullt och i enlighet med lagar och regler använda maskininlärnings-/AI-metoder för känsliga personuppgifter är meriterande, liksom erfarenhet av validering och/eller tolkningsbarhet av AI-modeller. Om anställningen Anställningen gäller tills vidare på heltid med sex månaders provanställning. Stockholms universitet tillämpar individuell lönesättning. Tillträde enligt överenskommelse. Vi erbjuder Hos oss får du dynamiken i samspelet mellan högre utbildning och forskning som gör Stockholms universitet till en spännande och kreativ miljö. Du arbetar i en internationell miljö och får förmånliga villkor. Arbetsplatsen är förlagd till SciLifeLab’s Stockholm campus i Solna. Stockholms universitet värnar om att vara en arbetsplats som är fri från diskriminering och ger lika rättigheter och möjligheter för alla. Kontakt Ytterligare information lämnas av Björn Nystedt, bjorn.nystedt@scilifelab.se eller Pär Engström, par.engstrom@scilifelab.se. Ansökan Du söker anställningen via Stockholms universitets rekryteringssystem. Du som sökande ansvarar för att ansökan är komplett och att den är universitetet tillhanda senast sista ansökningsdag. Anvisningar för sökande finns på webbsidan: att söka en anställning. Stockholms universitet bidrar till det hållbara demokratiska samhällets utveckling genom kunskap, upplysning och sanningssökande.

Vill du arbeta med moderna metoder för maskininlärning med stöd av kompetenta kollegor i en ledande internationell miljö? Vill du ha en arbetsgivare som satsar på ett hållbart medarbetarskap och erbjuder trygga, förmånliga arbetsvillkor? Välkommen att söka anställning som postdoktor på Uppsala universitet. Uppsala universitet har en lång tradition av framgångsrik forskning – bland alumnerna återfinns 16 nobelpristagare, nu senast Svante Pääbo. Universitetet är unikt när det gäller att kombinera IT med bredare forskning, från livsvetenskaperna till humaniora. Institutionen för informationsteknologi har en ledande position inom såväl forskning som utbildning på alla nivåer. Vi är idag Uppsala universitets tredje största institution och har i dag drygt 350 anställda varav 120 lärare och 120 doktorander. C:a 5000 grundutbildningsstudenter läser en eller flera kurser vid institutionen varje år. Mer information om oss hittar du på institutionen för informationsteknologis webbplats. Vid avdelningen för avdelningen för Systemteknik utvecklar vi både teori och konkreta verktyg för att designa system som lär sig, resonerar och agerar i den verkliga världen baserat på en sömlös kombination av data, matematiska modeller och algoritmer. Vår forskning integrerar expertis från maskininlärning, optimering, reglerteori och tillämpad matematik, och spänner över olika tillämpningsområden som medicin, energisystem, biomedicinska system, neurovetenskap och säkerhet. Vid avdelningen har vi ett brett nätverk av långvariga internationella samarbetspartners över hela världen, till exempel vid University of Cambridge, University of Oxford, Imperial College London, University of Sydney, University of Newcastle och Aalto University. Arbetsuppgifter Forskning om grundläggande modeller och metoder inom maskininlärning och deras tillämpningar inom medicin. Vi kommer att fortsätta vårt arbete med att utvinna kunskap från storskaliga EKG-datauppsättningar och eventuellt även relaterade data. Syftet är att kunna undersöka användningen av dessa modeller för beslutsstöd och tjänsten kan även innefatta arbete med beslutsalgoritmer. Den postdoktorala forskaren kommer att samarbeta med våra kollegor vid den medicinska fakulteten här i Uppsala och sannolikt även med våra samarbetspartners i Brasilien. Tekniska nyckelord för tjänsten inkluderar: probabilistiska modeller, djupinlärning, beslutsalgoritmer, Bayesiansk slutledning och precisionsmedicin.  Tjänsten kan innehålla undervisning upp till 20% beroende på tillgänglighet och intresse. Kvalifikationskrav Doktorsexamen i maskininlärning, reglerteknik, signalbehandling, beräkningsintensiv statistik eller närliggande relevant område eller en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen i maskininlärning, reglerteknik, signalbehandling eller beräkningsintensiv statistik. Examen ska vara uppfyllt senast vid tidpunkten då anställningsbeslutet fattas. Främst bör den komma ifråga som har avlagt examen för högst tre år sedan. Vid beräkning av ramtiden om tre år är utgångspunkten sista ansökningsdag. Om det finns särskilda skäl kan sådan examen ha avlagts tidigare. Med särskilda skäl avses ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet, förtroendeuppdrag inom fackliga organisationer, etc. Vi söker kandidater med: ett stort intresse för och erfarenhet av att utveckla nya metoder inom maskininlärning, förmåga att använda djupinlärning (deep learning) på stora dataset, förmåga att kommunicera tekniskt material effektivt i muntlig och skriftlig form (engelska), goda arbetskunskaper inom programmering (helst i Python). personliga egenskaper, såsom en hög nivå av kreativitet, noggrannhet och/eller ett strukturerat tillvägagångssätt för problemlösning är avgörande. Publikationer vid ledande konferenser inom maskininlärning är ett stort plus. Du förväntas kunna undervisa på svenska eller engelska. Önskvärt/meriterande i övrigt Erfarenhet av tvärvetenskaplig forskning är bra. Som person är du kreativ, noggrann och har ett strukturerat förhållningssätt. Vid urval bland de sökande kommer vi att bedöma deras förmåga att självständigt driva sitt arbete framåt, att samarbeta med andra, att ha ett professionellt förhållningssätt och att analysera och arbeta med komplexa problem. Stor vikt kommer att läggas vid personliga egenskaper och personlig lämplighet. Ansökan ska innehålla: En meritförteckning (CV), Publikationslista, Beskrivning av din nuvarande och tidigare forskning (max 1 sida) och förslag på framtida forskning (max 1 sida), Kontaktinformation till två referenser. Om anställningen  Anställningen är tidsbegränsad i 2 år enligt centralt kollektivavtal. Omfattningen är heltid. Tillträde 1 oktober, 2026 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala. Upplysningar om anställningen lämnas av: Professor Thomas Schön, 018 - 471 25 94, thomas.schon@uu.se  I denna rekrytering har vi ersatt det personliga brevet med frågor som du besvarar i samband med din ansökan. Svaren kommer att användas som en del i urvalsprocessen. Välkommen med din ansökan senast den 28 augusti, 2026, UFV-PA 2026/2006. Uppsala universitet är ett brett forskningsuniversitet med stark internationell ställning. Det yttersta målet är att bedriva utbildning och forskning av högsta kvalitet och relevans för att göra skillnad i samhället. Vår viktigaste tillgång är alla 7 500 anställda och 53 000 studenter som med nyfikenhet och engagemang gör Uppsala universitet till en av landets mest spännande arbetsplatser. Läs mer om våra förmåner och hur det är att jobba inom Uppsala universitet https://uu.se/om-uu/jobba-hos-oss/ Anställningen kan komma att säkerhetsprövas. Vid säkerhetsprövning är en förutsättning för anställning att sökande blir godkänd. Vi undanber oss erbjudanden om rekryterings- och annonseringshjälp. Ansökan tas emot i Uppsala universitets rekryteringssystem. Fackliga företrädare: Saco-S - saco-s@uu.se, Seko - seko@uadm.uu.se, ST (OFR/S) - ofr@uu.se

Vid avdelningen för avdelningen för Systemteknik utvecklar vi både teori och konkreta verktyg för att designa system som lär sig, resonerar och agerar i den verkliga världen baserat på en sömlös kombination av data, matematiska modeller och algoritmer. Vår forskning integrerar expertis från maskininlärning, optimering, reglerteori och tillämpad matematik, och spänner över olika tillämpningsområden som medicin, energisystem, biomedicinska system, neurovetenskap och säkerhet. Vid avdelningen har vi ett brett nätverk av långvariga internationella samarbetspartners över hela världen, till exempel vid University of Cambridge, University of Oxford, Imperial College London, University of Sydney, University of Newcastle och Aalto University. Arbetsuppgifter Detta projekt fokuserar på att utveckla, analysera och tillämpa nya metoder inom förstärkningsinlärning och modellprediktiv styrning (MPC), både stokastiska och deterministiska formuleringar. Fokus kommer att ligga på att utveckla metoder för robust förstärkningsinlärning och/eller MPC-formuleringar. Vi är särskilt intresserade av miljöer där kostnads- eller belöningsfunktionen är icke-ergodisk. I dessa situationer fångar de förväntade kostnaderna/belöningarna inte beteendet hos individuella utrullningar, vilket kräver nya konstruktioner. Vi kommer att utveckla och analysera generellt tillämpliga algoritmer och modeller tillsammans med våra samarbetspartners. Den postdoktorala forskaren kommer att gemensamt handledas av Assistant Professor Dominik Baumann (Aalto-universitetet) och när det gäller MPC-aspekterna kommer vi att samarbeta med Assistant Professor Johannes Köhler vid Imperial College London. Tekniska byggstenar kan inkludera förstärkningsinlärning, tillståndsmodeller, MPC, djupinlärning, och probabilistisk modellering i allmänhet. Tjänsten kan innehålla undervisning upp till 20% beroende på tillgänglighet och intresse. Du förväntas kunna undervisa på svenska eller engelska. Kvalifikationskrav Doktorsexamen i maskininlärning, reglerteknik, signalbehandling, eller närliggande relevant område eller en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen i maskininlärning, reglerteknik eller signalbehandling. Examen ska vara uppfyllt senast vid tidpunkten då anställningsbeslutet fattas. Främst bör den komma ifråga som har avlagt examen för högst tre år sedan. Vid beräkning av ramtiden om tre år är utgångspunkten sista ansökningsdag. Om det finns särskilda skäl kan sådan examen ha avlagts tidigare. Med särskilda skäl avses ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet, förtroendeuppdrag inom fackliga organisationer, etc. Vi söker kandidater med: ett stort intresse för och erfarenhet av att utveckla nya metoder inom förstärkningsinlärning och/eller modellprediktiv reglering, förmåga att kommunicera tekniskt material effektivt i muntlig och skriftlig form (engelska), goda arbetskunskaper inom programmering (helst i Python). personliga egenskaper, såsom en hög nivå av kreativitet, noggrannhet och/eller ett strukturerat tillvägagångssätt för problemlösning är avgörande. Publikationer vid ledande konferenser inom maskininlärning och/eller ledande tidskrifter inom reglerteknik är ett stort plus. Önskvärt/meriterande i övrigt Erfarenhet av samarbete med företag är bra. Som person är du kreativ, noggrann och har ett strukturerat förhållningssätt. Vid urval bland de sökande kommer vi att bedöma deras förmåga att självständigt driva sitt arbete framåt, att samarbeta med andra, att ha ett professionellt förhållningssätt och att analysera och arbeta med komplexa problem. Stor vikt kommer att läggas vid personliga egenskaper och personlig lämplighet. Ansökan ska innehålla: En meritförteckning (CV), Publikationslista, Beskrivning av din nuvarande och tidigare forskning (max 1 sida) och förslag på framtida forskning (max 1 sida), Kontaktinformation till två referenser. I denna rekrytering har vi ersatt det personliga brevet med frågor som du besvarar i samband med din ansökan. Svaren kommer att användas som en del i urvalsprocessen. Om anställningen  Anställningen är tidsbegränsad i 2 år enligt centralt kollektivavtal. Omfattningen är heltid. Tillträde 1 oktober, 2026 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala. Upplysningar om anställningen lämnas av: Professor Thomas Schön, 018 - 471 25 94, thomas.schon@uu.se  Välkommen med din ansökan senast den 21 augusti, 2026, UFV-PA 2026/1965. Uppsala universitet är ett brett forskningsuniversitet med stark internationell ställning. Det yttersta målet är att bedriva utbildning och forskning av högsta kvalitet och relevans för att göra skillnad i samhället. Vår viktigaste tillgång är alla 7 500 anställda och 53 000 studenter som med nyfikenhet och engagemang gör Uppsala universitet till en av landets mest spännande arbetsplatser. Läs mer om våra förmåner och hur det är att jobba inom Uppsala universitet https://uu.se/om-uu/jobba-hos-oss/ Anställningen kan komma att säkerhetsprövas. Vid säkerhetsprövning är en förutsättning för anställning att sökande blir godkänd. Vi undanber oss erbjudanden om rekryterings- och annonseringshjälp. Ansökan tas emot i Uppsala universitets rekryteringssystem. Fackliga företrädare: Saco-S - saco-s@uu.se, Seko - seko@uadm.uu.se, ST (OFR/S) - ofr@uu.se

Umeå universitet är ett av Sveriges största lärosäten med över 41 500 studenter och cirka 4 600 anställda. Vid universitetet finns en mångfald av utbildningar av hög kvalitet och världsledande forskning inom flera vetenskapsområden, och här gjordes den banbrytande upptäckten av gensaxen CRISPR-Cas9 som tilldelats Nobelpriset i kemi. Vid Umeå universitet är allt nära. Våra sammanhållna campus gör det lätt att mötas, samarbeta och utbyta kunskap, något som gynnar en dynamisk och öppen kultur. Är du intresserad av att veta mer? Läs mer om Umeå universitet som arbetsplats. Till vår institution, som bedriver forskning på högsta internationella nivå och tillhandahåller ett flertal högkvalitativa utbildningsprogram, söker vi nu en postdoktor som ska arbeta med datasekretess metoder för datadrivna modeller. Anställningen avser heltid under två år med tillträde 8 januari 2027 eller enligt överenskommelse. Institutionen för datavetenskap vid Umeå universitet är en internationell miljö för forskning och utbildning inom ett brett spektrum av det datavetenskapliga området. Institutionen är internationellt välkänd för excellent forskning och undervisning. Läs mer på Institutionen för datavetenskap  Projektbeskrivning och arbetsuppgifter Projektet kommer att utveckla integritetsmedvetna modeller för maskininlärning (ML). Vi är intresserade av datadrivna modeller för komplexa data, inklusive temporala data. Vi är intresserade av både datadrivna modeller och modeller som bygger på syntetiska data. Inom integritet fokuserar vi på olika typer av integritetsmått och modeller (differentiell och integral integritet, k-anonymitet), samt olika scenarier (centraliserade och decentraliserade data; lokal och global integritet). För decentraliserade data beaktar vi federerad inlärning. Vi är intresserade av integritetsbevarande maskininlärning i stor skala. Forskningsgrupp Forskningsgruppen Privacy-aware transparency decisions, ledd av professor Vicenç Torra, forskar om dataintegritet för data som ska användas för maskininlärning och statistisk. Det är välkänt att data kan vara mycket känsliga och att naiv anonymisering inte är tillräckligt för att undvika avslöjande. Modeller och aggregat kan också leda till avslöjande eftersom de kan innehålla spår av de data som används vid beräkningen. Vi vill förstå de grundläggande principer som gör det möjligt för oss att bygga integritetsmedvetna AI-system och utveckla algoritmer för detta ändamål. För mer information se: umu.se/en/research/groups/nausica-privacy-aware-transparent-decisions-group-/ Postdoktorsanställningen finansieras av Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program, WASP, är Sveriges största enskilda forskningsprogram i modern tid. Programmet skapar en plattform för akademisk forskning och utbildning i nära samarbete med ledande svensk teknikintensiv industri. Forskningen innefattar artificiell intelligens och autonoma system som verkar i samarbete med människor och som anpassar sig till sin omgivning med hjälp av sensorer, information och kunskap och skapar intelligenta system av system. WASPs vision är excellent forskning och kompetens inom artificiell intelligens, autonoma system och mjukvara till gagn för Sveriges industri och samhälle. Läs mer: https://wasp-sweden.org/ Kvalifikationer För att anställas med stöd av avtal om tidsbegränsad anställning som postdoktor krävs avlagd doktorsexamen eller utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen. Detta behörighetskrav ska vara uppfyllt senast vid tidpunkten då anställningsbeslutet fattas. För att anställas med stöd av postdoktoravtalet bör främst den komma ifråga som har avlagt examen enligt föregående stycke för högst tre år sedan. Om det finns särskilda skäl kan den komma i fråga som avlagt doktorsexamen tidigare. Med särskilda skäl avses ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet, förtroendeuppdrag inom fackliga organisationer, tjänstgöring inom totalförsvaret, eller andra liknande omständigheter samt klinisk tjänstgöring eller för ämnesområdet relevant tjänstgöring/uppdrag.   En kvalificerad sökande ska ha en doktorsexamen eller en utländsk examen som bedöms likvärdig inom datavetenskap eller annat ämne av relevans för projektet. Dokumenterad kunskap och beprövad forskningserfarenhet inom området design av algoritmer och metoder för dataskydd och maskininlärning krävs. Det är mycket meriterande med publikationer på ledande konferenser inom maskininlärning, säkerhet och integritet (NeurIPS, ICML, S&P, PETs, ESORICS eller liknande konferenser). En framgångsrik kandidat förväntas ha ett vetenskapligt och resultatorienterat förhållningssätt till ditt arbete. Mycket goda kunskaper i engelska språket, både i tal och skrift, är nyckelkrav. Ansökan En fullständig ansökan ska innehålla: Personligt brev som beskriver dina forskningsintressen och varför du söker den utlysta anställningen. Sammanfatta dina kvalifikationer, forskningsintressen, motivation för att söka och beskriver kopplingen mellan din tidigare forskning och position (max 2 sidor), Meritförteckning - CV med publikationslista, Styrkt kopia av doktorsexamensbevis eller dokumentation som styrker när doktorsexamen förväntas erhållas, Styrkta kopior av andra examensbevis, akademiska kursintyg och/eller betyg, Kopia av doktorsavhandling och maximalt 5 relevanta artiklar, Övriga handlingar som den sökande vill åberopa. Kontaktuppgifter till två vidtalade referenser. Ansökan ska vara skriven på engelska eller svenska. Ansökan görs genom vårt elektroniska rekryteringssystem. Handlingar som skickas elektroniskt ska vara i formaten Word eller PDF. Logga in på systemet och ansök via knappen i slutet av denna sida. Sista ansökningsdag är 9 augusti. Närmare upplysningar lämnas av Vicenç Torra, vtorra@cs.umu.se Till bemannings- och rekryteringsföretag och till dig som är försäljare: Vi undanber oss vänligen men bestämt direktkontakt med bemannings- och rekryteringsföretag samt försäljare av ytterligare jobbannonser.

Vi söker nu en doktorand inom maskininlärning med inriktning mot generativ modellering och data-centrerade strategier för dataeffektiv maskininlärning med hänsyn till rättvise- och integritetsaspekter. Tjänsten är en del i Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP), och du kommer att tillhöra WASPs forskarskola och kunna dra nytta av programmets gedigna nätverk av doktorander och seniora forskare. Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program, WASP, är Sveriges största enskilda forskningsprogram i modern tid. Programmet skapar en plattform för akademisk forskning och utbildning i nära samarbete med ledande svensk teknikintensiv industri. Forskningen innefattar artificiell intelligens och autonoma system som verkar i samarbete med människor och som anpassar sig till sin omgivning med hjälp av sensorer, information och kunskap och skapar intelligenta system av system. WASPs vision är excellent forskning och kompetens inom artificiell intelligens, autonoma system och mjukvara till gagn för Sveriges industri och samhälle. Läs mer: https://wasp-sweden.org/   Dina arbetsuppgifter   Maskininlärning, och i synnerhet djupinlärning, kräver stora mängder data och energiresurser för träning. Samtidigt finns det betydande utmaningar med att hantera datasetbias och integritetsproblem, särskilt i applikationer som hanterar känsliga data, såsom medicinska diagnoser. Fokus för detta doktorandprojekt är att utveckla metoder för att minska datamängden utan att signifikant påverka prestandan hos en modell som tränas på den datan, för att främja effektiv optimering och minska beräkningskraven, samtidigt som det tas hänsyn till rättvise- och integritetsaspekter. Målet är att främja resurseffektiv och tillförlitlig maskininlärning i ett gemensamt ramverk. I ditt arbete kommer du att utforska generativ modellering för att skapa syntetiska representativa datapunkter med ett högt träningsvärde, samtidigt som du beaktar datasetbias och säkerställer att känslig information inte läcker från den verkliga datasetet. Du kommer att arbeta med olika typer av dataset (från lågdimensionella punktmängder till högdimensionella bilddata) och rikta in dig på olika typer av applikationer (t.ex. medicinsk bild). Arbetet kommer att vara både teoretiskt inriktat och fokuserat på implementering av experiment med maskininlärningsalgoritmer för empirisk testning. Som doktorand ägnar du dig åt din forskarutbildning och forskningsprojekt där du ingår. I ditt arbete kan även ingå att undervisa eller att delta i andra institutionsuppdrag, upp till 20% av heltid. Dina kvalifikationer   Du har avlagt examen på avancerad nivå inom datavetenskap, statistik, matematik, elektroteknik eller ett relaterat område, alternativt slutfört kurser om minst 240 högskolepoäng varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå (inom de nämnda områdena) eller på något annat sätt förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper. Det krävs att du kan kommunicera flytande i muntlig och skriftlig engelska. Det anses meriterande om du har gedigna programmeringskunskaper i Python, har goda kunskaper i LaTeX och versionshanteringssystem (git), och är bekväm med att arbeta med GNU/Linux-system. Dessutom anses det meriterande om du har ett starkt intresse för effektiv maskininlärning, rättvis AI och integritet (differential privacy). Det är starkt meriterande om du har utmärkta studieresultat och en stark bakgrund inom matematik. Du är skicklig på att implementera nya modeller och algoritmer i en lämplig programvarumiljö, med dokumenterad erfarenhet. Du har en stark drivkraft att utföra grundforskning, förmåga och intresse att arbeta tillsammans. Dessutom värderas starka kommunikationsförmågor högt. Projektet omfattar både teoretiskt och tillämpat arbete. Stor vikt kommer att läggas vid personliga egenskaper och lämplighet. Din arbetsplats Linköpings universitet är en av de ledande AI-institutionerna i Sverige. Vi har starka kopplingar till framstående nationella forskningsinitiativ, såsom https://wasp-sweden.org/ och https://elliit.se/. Du kommer att ha tillgång till toppmodern datorinfrastruktur för maskininlärning, t.ex. genom https://liu.se/en/news-item/sveriges-snabbaste-superdator-for-ai-ar-invigd.   Projektet kommer att genomföras som ett samarbete mellan https://liu.se/forskning/medie-och-informationsteknik-mit vid institutionen för teknik och naturvetenskap på Campus Norrköping (huvudhandledare https://liu.se/medarbetare/gabei62) och https://liu.se/organisation/liu/ida/stima vid institutionen för datavetenskap på Campus Valla i Linköping (bihandledare https://smair.github.io/).   För full annons se: Lediga jobb - Linköpings universitet   Om anställningen I samband med tillträde till anställningen kommer du att antas till forskarutbildningen. Läs mer om respektive fakultets forskarutbildning https://liu.se/forskning/forskarutbildning Anställningen är tidsbegränsad till normalt fyra år heltid. Förlängning av anställning upp till fem år sker utifrån grad av undervisnings- och institutionsuppdrag. Vid särskilda skäl kan ytterligare förlängning ske. Du anställs till en början på ett år, och därefter förnyas anställningen med högst två år i taget, utifrån uppnådd studieplan.  Tillträde enligt överenskommelse. Befattningen kan komma att placeras i säkerhetsklass. Om så är fallet kommer säkerhetsprövning med registerkontroll att genomföras innan beslut om anställning fattas. Lön och förmåner Doktorandlönen regleras utifrån en lokalt avtalad lönestege. Läs mer om förmåner för anställda https://liu.se/jobba-pa-liu/formaner. Fackliga kontaktpersoner     Information om fackliga kontaktpersoner, se https://liu.se/jobba-pa-liu/hjalp-for-sokande. Ansökan     Du söker denna anställning genom att klicka på knappen ”Ansök” nedan. Din ansökan ska vara Linköpings universitet tillhanda senast den 21 augusti 2026. Ansökan som inkommer efter sista ansökningsdag beaktas inte.   Vi välkomnar sökande med olika bakgrund, erfarenheter och perspektiv, det berikar och utvecklar vår verksamhet. För oss är det självklart att värna om allas lika värde, rättigheter och möjligheter. Läs om vårt arbete med https://liu.se/artikel/lika-villkor/.     Välkommen med din ansökan!       Linköpings universitet har upphandlade avtal och undanber oss direktkontakt från bemannings- och rekryteringsföretag samt försäljare av platsannonser.

Umeå universitet är ett av Sveriges största lärosäten med över 41 500 studenter och cirka 4 600 anställda. Vid Umeå universitet är allt nära. Våra sammanhållna campus gör det lätt att mötas, samarbeta och utbyta kunskap, något som gynnar en dynamisk och öppen kultur. Den samhällsomvandling och de stora gröna investeringar vi ser i norra Sverige skapar enorma möjligheter och komplexa utmaningar. För Umeå universitet handlar det om att bedriva forskning om – och mitt i – ett samhälle i omvandling. Men också om att leverera utbildningar för regioner som behöver expandera fort och hållbart. Det är helt enkelt här framtiden skapas. IceLab och Institutionen för datavetenskap Umeå universitets tvärvetenskapliga forskningsmiljö, IceLab (Integrated Science Lab, www.icelab.se), har beviljats anslag av Vetenskapsrådet för att etablera ett excellenscenter: Center för modellering av adaptiva mekanismer i levande system under stress. Vi öppnar nu en meriteringsanställning som biträdande universitetslektor inom maskininlärning med anställning vid Institutionen för datavetenskap. Anställningen erbjuder möjlighet att etablera din forskargrupp och bygga en självständig forskningsprofil i linje med centrumets tema. Bli en del av vår stödjande miljö och arbeta i framkant av tvärvetenskaplig forskning. Vi integrerar matematisk modellering och datadriven vetenskap med en rad discipliner, bland annat ekologi, växtfysiologi och molekylärbiologi. Vi värdesätter olika perspektiv och ett samarbetsinriktat arbetssätt, och erbjuder mentorskap och dedikerat stöd för att hjälpa dig bygga ditt självständiga forskningsprogram. Din forskning kommer att fördjupa vår förståelse av hur levande system svarar på miljöförändringar och stress. Tjänsten inkluderar ett rekryteringspaket. Vi välkomnar intresserade kandidater att ansöka senast den 10 augusti 2026 och bli en del av IceLab och Institutionen för datavetenskap. Läs mer om IceLab och Institutionen för datavetenskap. Arbetsuppgifter Meriteringsanställningen ger sex år att bygga en konkurrenskraftig forskningsprofil och forskargrupp, med 75% forskning och 25% undervisning eller andra meriterande uppgifter. I slutet av perioden kan du ansöka om befordran till universitetslektor (se nedan). Den framgångsrika kandidaten kommer att meritera sig pedagogiskt genom handledning av doktorander och postdoktorer samt undervisning på grund- och avancerad nivå. Undervisningen kommer i huvudsak att fokusera på att i samarbete med andra lärare utveckla och ge kurser inom maskininlärning och AI, samt på handledning av examensarbeten. Den framgångsrika kandidaten kan också komma att undervisa på grundläggande kurser inom datavetenskap. Vi förväntar oss att den framgångsrika kandidaten aktivt söker externa medel för att finansiera sin forskning och bidrar till institutionen och den bredare akademin genom att delta i arbetsgrupper och samverka med det omgivande samhället. Behörighetskrav Behörig att anställas som biträdande universitetslektor är den som har avlagt doktorsexamen eller har motsvarande vetenskaplig kompetens. Främst bör den komma i fråga som har avlagt doktorsexamen eller har nått motsvarande kompetens högst sju år innan tiden för ansökan av anställningen som biträdande universitetslektor har gått ut. Även den som har avlagt doktorsexamen eller har uppnått motsvarande kompetens tidigare kan dock komma i fråga om det finns särskilda skäl. Med särskilda skäl avses ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet eller andra liknande omständigheter. Den sökande ska ha erfarenhet av att bedriva självständig forskning inom maskininlärning. Bedömningsgrunder Som bedömningsgrunder vid anställningen av en biträdande universitetslektor ska gälla graden av sådan skicklighet som är ett krav för behörighet för anställning. Därutöver ska beaktas graden av pedagogisk skicklighet samt administrativ och annan skicklighet av betydelse med hänsyn till anställningens ämnesinnehåll och de arbetsuppgifter som skall ingå i anställningen.  För beskrivning av bedömningsgrunder, se den fullständiga annonsen på Lediga jobb vid Umeå universitet Avvägning mellan de olika bedömningsgrunderna Vid urval av sökande till befattningen ska graden av vetenskaplig skicklighet vara avgörande. Därutöver ska beaktas graden av pedagogisk skicklighet samt administrativ och annan skicklighet av betydelse med hänsyn till anställningens ämnesinnehåll och de arbetsuppgifter som skall ingå i anställningen.  Övrigt Vi erbjuder dig ett flertal personalförmåner som främjar en bra balans mellan arbetsliv och privatliv samt goda utvecklingsmöjligheter, läs mer om förmåner här.  Anställningen är en del av en större strategisk satsning fokuserad på hur levande system svarar på miljöförändringar eller yttre stress. Arbetet kommer därför primärt att bedrivas vid IceLab, där den framgångsrika kandidaten förväntas bidra till tvärvetenskapliga samarbeten och stärka banden mellan IceLab och Institutionen för datavetenskap genom att samverka med institutionens befintliga forskargrupper.  Ansökan Instruktion för ansökan hittar du i den fullständiga annonsen på Lediga jobb vid Umeå universitet Ansökan ska göras via e-rekryteringssystemet Varbi och vara inkommen senast 2026-08-10. Prövning för befordran till universitetslektor En biträdande universitetslektor ska, efter ansökan, befordras till universitetslektor om han eller hon har behörighet för en anställning som universitetslektor och vid en prövning bedöms uppfylla kraven för en sådan anställning, enligt de bedömningsgrunder som ska tillämpas vid befordran till universitetslektor. En sådan befordran innebär en tillsvidareanställning som universitetslektor. Ansökan om prövning för befordran ska vara inlämnad sex månader innan den tidsbegränsade anställningen upphör. Om en biträdande universitetslektor efter prövning inte befordras avslutas den tidsbegränsade anställningen. Till bemannings- och rekryteringsföretag och till dig som är försäljare: Vi undanber oss vänligen men bestämt direktkontakt med bemannings- och rekryteringsföretag samt försäljare av ytterligare jobbannonser.

Är du intresserad av att utveckla nya metoder för bildanalys och maskininlärning för precisionsmedicin och kliniskt beslutsstöd? Vill du vara en del av ett forskarteam med skickliga och inspirerande kollegor i en internationell miljö? Söker du en arbetsgivare som erbjuder trygga och förmånliga arbetsförhållanden? Välkommen att söka en doktorandtjänst vid Institutionen för informationsteknologi, Uppsala universitet. Institutionen för informationsteknologi har en ledande position inom såväl forskning som utbildning på alla nivåer. Vi är idag Uppsala universitets tredje största institution, med drygt 350 anställda varav 120 lärare och 120 doktorander. Cirka 5000 grundutbildningsstudenter läser en eller flera kurser vid institutionen varje år. Mer information om oss hittar du på institutionens webbplats. Projektet leds av professor Nataša Sladoje, inom forskargruppen MIDA – Methods for Image Data Analysis – vid Institutionen för informationsteknologi och genomförs tillsammans med andra forskare vid Centrum för bildanalys som utvecklar beräkningsmetoder med särskilt fokus på djupinlärning och bildanalys. Projektet bygger på ett nära samarbete med forskare vid Institutionen för immunologi, genetik och patologi (IGP) vid Uppsala universitet samt SciLifeLab, den nationella infrastrukturen för life science. Projektbeskrivning Immunterapi har blivit ett livräddande alternativ för patienter med långt framskriden cancer. Det är dock bara en minoritet av patienterna som utvecklar ett varaktigt svar. Många forskare arbetar för att bättre förstå komplexiteten i anti-cancerimmunitet och utveckla diagnostiska metoder som exakt förutsäger behandlingens nytta och möjliggör individanpassad cancerbehandlingsplanering. Moderna AI-baserade metoder är essentiella för att föra denna forskningsfront framåt. Detta projekt är en viktig del av vårt bredare initiativ för att utveckla och använda innovativa, tolkningsbara datadrivna analysmetoder för att avsevärt öka vår förståelse för hur immuncellers inbördes relationer påverkar cancerns mikromiljö. Vi kommer att tillämpa dessa analysmetoder på höginformativa multimodala mikroskopidata och utveckla tekniker för att integrera korrelerad strukturell och molekylär analys i den tredimensionella vävnadsrymden. Denna integration kommer att möjliggöra förbättrad prediktion av sjukdomsprogression och respons på specifika behandlingar. Arbetsuppgifter Doktoranden kommer främst att ägna sig åt den egna forskarutbildningen. Övrig tjänstgöring vid institutionen, som avser undervisning och administrativt arbete, kan ingå inom ramen för anställningen (max 20%). Kvalifikationskrav Grundläggande behörighet har den som: avlagt examen på avancerad nivå inom datavetenskap, bildanalys och maskininlärning, teknisk fysik, dataanalys, tillämpad matematik, molekylär bioteknik eller ett annat relaterat område, eller fullgjort minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå inklusive ett självständigt arbete om minst 15 högskolepoäng, eller på något annat sätt inom eller utom landet förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper. Högskolan får för en enskild sökande medge undantag från kravet på grundläggande behörighet, om det finns särskilda skäl. (7 kap. 39 § HF). För särskild behörighet, se studieplanen för ämnet. De specifika kraven uppfylls genom att ha godkända kurser inom områden relevanta för ämnena bildanalys och maskininlärning, omfattande minst 90 högskolepoäng. Relevanta kurser innefattar, till exempel, bildbehandling, datorseende, maskininlärning, djupinlärning och neurala nätverk, samt kurser i Python, GPU-programmering, matematisk modellering och statistik eller motsvarande. Vi söker kandidater med: En stark akademisk bakgrund och en gedigen förståelse för beräkningar och analys; Goda kunskaper i programmering i Python och ramverk för djupinlärning som PyTorch och TensorFlow; Utmärkta kommunikationsfärdigheter i både tal och skrift på engelska; Kreativitet, noggrannhet och ett strukturerat tillvägagångssätt för problemlösning; God samarbetsförmåga, driv och självständighet. Önskvärt/meriterande i övrigt Meriterande är: Intresse för biomedicinsk forskning och erfarenhet av tillämpning av bildanalys inom medicin; Erfarenhet av versionshantering med Git, typsättning med LaTeX och användning av Linux-datorer; Erfarenhet av faltnings- och transformer-baserade neuronnät för bildanalys; Erfarenhet av grafbaserade metoder och graf-neuronnät; Erfarenhet av förklarlig och tolkningsbar AI (XAI). Bestämmelser för doktorander återfinns i Högskoleförordningen 5 kap §§ 1-7 samt i universitetets regler och riktlinjer. Ansökan Ansökan ska innehålla: Meritförteckning (CV); Kopia av examen/examensbevis och utskrift av kursprotokoll med betyg; Examensarbete (eller ett utkast till detta, och/eller annan egenproducerad teknisk eller vetenskaplig text), vetenskapliga publikationer och andra relevanta dokument i elektronisk form; Kontaktuppgifter (namn, e-postadresser och telefonnummer) till minst två referenser, med angivelse av sammanhanget, varaktigheten och arten av relationen till kandidaten. Referensbrev kan bifogas som stödjande dokument men är inte ett krav vid ansökningstillfället. Ett personligt brev (högst en sida) som inkluderar: Din motivering för att söka denna tjänst; En kort punktlista med tre huvudsakliga akademiska eller vetenskapliga prestationer; Tidigast möjliga startdatum (med skäl om tillämpligt). Om anställningen Anställningen är tidsbegränsad, enligt HF 5 kap § 7. Omfattningen är heltid. Tillträde: 1 oktober 2026 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala Upplysningar om anställningen lämnas av: Prof. Nataša Sladoje (e-post: natasa.sladoje@it.uu.se). Välkommen med din ansökan senast 20 augusti 2026, UFV-PA 2026/2366.

Arbetsuppgifter Avdelningen för Väg- och banteknik söker en motiverad och samarbetsinriktad postdoktor till ett projekt som fokuserar på att utveckla maskininlärningsverktyg för beläggningsförvaltning. Projektet genomförs i samarbete med Trafikverket och partners från vägindustrin. Projektets mål är att ta fram datadrivna beslutsstödsverktyg för att förutsäga beläggningars prestanda samt planera underhåll och förstärkning. Det kommer att bygga på omfattande dataset över beläggningars prestanda och använda avancerade metoder inom maskininlärning och statistik för att generera prognoser och utvärdera effekten av olika underhålls- och förstärkningsstrategier. Postdoktorn kommer att leda arbetet med att extrahera och analysera beläggnings- och trafikdata, integrera dessa med klimat- och miljödata samt utveckla validerade prediktiva modeller för beläggningsnedbrytning. Anställningen är forskningsfokuserad och ger möjlighet att stärka självständighet och bygga meriter för framtida akademisk eller industriell karriär. Undervisning på olika akademiska nivåer kan också ingå. Arbetet bedrivs i en tvärvetenskaplig miljö som kombinerar expertis inom beläggningsteknik, mekanik för beläggningsmaterial och -strukturer samt maskininlärning. Rollen erbjuder möjligheter att bidra både till vetenskapliga publikationer med hög genomslagskraft och till praktiska beslutsstödsverktyg för vägtekniksektorn. Kvalifikationer Krav Avlagd doktorsexamen eller utländsk examen som bedöms motsvara en doktorsexamen. Detta behörighetskrav ska vara uppfyllt senast vid tidpunkten då anställningsbeslutet fattas. Doktorsexamen i byggvetenskap, teknisk mekanik, datavetenskap, maskininlärning eller ett närliggande område. Programmeringskunskaper i Python, R eller liknande språk för dataanalys. Meriterande Vid sista ansökningsdag högst tre år sedan doktorsexamen eller en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen avlades. Stark bakgrund inom maskininlärning, statistisk modellering och big data-analys. Erfarenhet av infrastruktur- eller transportdata (beläggning, trafik, väder eller liknande). Kunskap om beläggningsteknik och modeller för beläggningsnedbrytning är meriterande. Förmåga att arbeta både självständigt och i samarbete i en tvärvetenskaplig miljö. Goda kommunikativa färdigheter i engelska, både muntligt och skriftligt, då det behövs i det dagliga arbetet. Undervisningserfarenhet är en fördel. Medvetenhet om mångfalds- och jämställdhetsfrågor, med särskilt fokus på jämställdhet mellan könen. Vi kommer att lägga stor vikt vid personliga egenskaper. Bli en del av KTH   KTH formar framtiden genom utbildning, forskning och innovation. Som ett ledande internationellt tekniskt universitet spelar vi en aktiv roll i att driva och medverka i omställningen till ett hållbart samhälle. Här erbjuds du möjligheten att växa och utvecklas på en kreativ och dynamisk arbetsplats med goda arbetsvillkor och förmåner. Jämställdhet, mångfald och lika villkor är en kvalitetsfråga och en självklar del av KTH:s värdegrund som universitet och statlig myndighet. Läs mer om våra förmåner och hur det är att arbeta och utvecklas på KTH. Fackliga representanter Kontaktuppgifter till fackliga representanter. Ansökan Du ansöker via KTH:s rekryteringssystem. Du som sökande har huvudansvaret för att din ansökan är komplett när den skickas in. Ansökan ska innehålla:  CV inklusive relevant yrkeserfarenhet och kunskap. Kopia av examensbevis och betyg från dina tidigare universitetsstudier. Översättningar till engelska eller svenska om de ursprungliga dokumenten inte utfärdas på något av dessa språk. Kortfattad redogörelse för varför du vill bedriva forskning, dina akademiska intressen och hur de relaterar till dina tidigare studier och framtida mål. max 2 sidor lång.  Ansökan ska vara KTH tillhanda senast sista ansökningsdagen vid midnatt, CET/CEST (Central European Time/Central European Summer Time). Om anställningen 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. Övrigt För information om behandling av personuppgifter i samband med rekrytering. Det kan förekomma att en anställning hos KTH är placerad i säkerhetsklass. Om så är fallet för just denna anställning görs en säkerhetsprövning av sökande i enlighet med säkerhetsskyddslagen (2018:585) efter samtycke. I dessa fall är en förutsättning för anställning att sökande blir godkänd efter säkerhetsprövning. Vi undanber oss direktkontakt med bemannings- och rekryteringsföretag samt försäljare av platsannonser.

Om bolaget Vår kund är ett snabbväxande AI-bolag i Stockholm som använder computer vision och maskininlärning för att revolutionera hur världens infrastruktur underhålls. Deras teknik analyserar och effektiviserar processer inom vägunderhåll – en bransch där det globalt läggs över 500 miljarder dollar årligen på reparationer. Med kunder i Norden, Europa och samarbeten med internationella organisationer växer bolaget snabbt. Bolaget är kassaflödesneutralt och självfinansierat med långsiktiga investerare. Här bygger du inte bara en produkt – du bygger något som gör verklig skillnad för samhällen runt om i världen. Om rollen Vi söker en Senior Software Engineer med ledaregenskaper som vill äga backend, arkitektur och infrastruktur i ett litet, högpresterande team. Det här är en hands-on utvecklarroll där du får stort ägandeskap och frihet att forma både produkt och tech-stack. Du kommer jobba tätt med en data scientist och en frontendutvecklare, och vara den som tar lead på plattforms- och backend-utvecklingen. Du behöver inte förstå maskininlärning – men du ska kunna bygga robusta system som exponerar AI-modellernas resultat mot användare och kunder. Vad du kommer göra Designa och utveckla backend-tjänster och API:er (Python/FastAPI) Äga Infrastructure as Code (Terraform) och säkerställa skalbara deployments (Docker, Kubernetes, Helm) Bygga bryggor mellan AI/CV-modeller och kundgränssnitt Driva arkitekturbeslut och tekniska vägval Mentorera och stötta teamet – vara den som sätter standard för kodkvalitet Bidra till att bygga en skalbar plattform för internationell expansion Vem vi söker Must-haves: Erfarenhet av tungt backend-framework (Spring Boot, Django, C#/.NET, FastAPI, Symfony eller liknande) Docker, Kubernetes och Helm Terraform eller annan Infrastructure as Code PostgreSQL / stark SQL-erfarenhet Microservicearkitektur Git och CI/CD Svenska och engelska i tal och skrift Personlighet: Självgående, tar ägarskap, stöttar andra, trivs med frihet under ansvar Meriterande: Azure PostGIS / GIS-databaser Eventdriven arkitektur (AMQP, MQTT) React / frontend-förståelse AI, maskininlärning eller computer vision (nyfikenhet räcker) Erfarenhet från startup/småbolag Vad vi erbjuder Teknik som förbättrar infrastruktur globalt, inte "hållbarhetsprat" utan konkret skillnad Stor frihet i att forma produkt och tech-stack, driva arkitekturbeslut Litet team, stor påverkan, korta beslutsvägar, noll byråkrati, hög teknisk nivå Internationellt bolag med kunder i Norden, Europa och samarbeten världen över Konkurrenskraftig lön och möjlighet till equity/optioner efter provanställning Office-first i centrala Stockholm (måndag–torsdag på kontoret, fredag flexibelt) Praktisk info Plats: Stockholm (kontor i centrala stan) Anställningsform: Tillsvidareanställning Start: Så snart som möjligt Lön: Marknadsenlig, anpassas efter erfarenhet Språk: Svenska och engelska (krav) Rekryteringsprocess Första samtal med Lynqa Intervju med teamet – teknik och kultur Fördjupad teknisk intervju Referenstagning Erbjudande Om anställningen Omfattning: Heltid, tillsvidareanställning Start: Enligt överenskommelse Placering: Stockholm Detta är en direktrekrytering. Lynqa ansvarar för rekryteringsprocessen. Om Lynqa Lynqa är din karriärpartner inom tech. Vi arbetar med utvalda produktbolag och techteam i framkant – roller du sällan ser på vanliga jobbsajter. Hos oss får du snabb återkoppling, en personlig kontakt och tillgång till möjligheter innan de annonseras. Nyfiken på vad som finns? Hör av dig till mischell@lynqa.se Lynqa – we connect people

Vill du leda en av Sveriges mest avancerade forsknings- och utvecklingsmiljöer inom AI för försvar och säkerhet? Vi söker en enhetschef som vill leda och vidareutveckla en växande verksamhet där artificiell intelligens, maskininlärning och ledningssystem möts för att utveckla framtidens intelligenta informationssystem. Hos oss leder du en grupp med spetskompetens inom AI, maskininlärning, beslutsstöd och ledningssystem. Tillsammans utvecklar ni ny kunskap, avancerade metoder och tekniska lösningar som stärker totalförsvarets operativa förmåga. Om tjänsten Som enhetschef leder du en etablerad forsknings- och utvecklingsenhet med uppdrag att utveckla AI-baserade ledningssystem och intelligenta informationssystem för totalförsvaret. Enheten arbetar i forskningsfronten där ny AI-teknik utforskas, utvecklas och omsätts till avancerade metoder och lösningar. Verksamheten spänner från kunskapsuppbyggande forskning till tillämpad utveckling i nära samverkan med uppdragsgivare och användare. Du leder en grupp med hög specialistkompetens och skapar förutsättningar för teknisk excellens, innovation och tvärvetenskapligt samarbete. Ditt ansvar omfattar bland annat att: Leda och utveckla enheten samt skapa goda förutsättningar för medarbetare att utvecklas och nå gemensamma mål. Sätta den strategiska och tekniska riktningen tillsammans med uppdragsgivare, medarbetare och verksamhetsområdets ledning. Driva forskning och teknikutveckling genom att omsätta nya forskningsresultat och tekniska möjligheter till framtidens ledningssystem. Säkerställa enhetens kompetensförsörjning genom rekrytering och utveckling av medarbetare. Ansvara för verksamhetens resultat genom uppföljning av projekt, kvalitetssäkring och leveranser. Utveckla långsiktiga relationer med uppdragsgivare, forskningspartners och andra samarbetspartners. Du ingår i verksamhetsområdets ledningsgrupp och rapporterar till verksamhetsområdeschefen. Om enheten Enheten består av omkring 20 medarbetare med spetskompetens inom artificiell intelligens, maskininlärning, beslutsstöd, ledningssystem samt underrättelse- och säkerhetsområdet. Verksamheten är under fortsatt tillväxt och utvecklas kontinuerligt för att möta totalförsvarets framtida behov. Arbetet bedrivs huvudsakligen i projektform och i nära samverkan med uppdragsgivare och forskningspartners. Enheten kombinerar vetenskaplig excellens med praktisk tillämpning och utvecklar AI-metoder och intelligenta informationssystem för framtidens ledningssystem. Enheten ingår i verksamhetsområdet Ledningssystem inom avdelningen Cyberförsvar och Ledningsteknik. Har du den kompetensprofil vi behöver? Krav Minst masterexamen inom datateknik, informationsteknologi eller annat område som vi bedömer som likvärdigt och relevant, gärna med inriktning mot artificiell intelligens eller maskininlärning. Flerårig erfarenhet av chefs- eller projektledarroll med ansvar för att leda och utveckla verksamheter med hög specialistkompetens. Erfarenhet av att leda teknikutveckling i tidiga faser, exempelvis inom forskning, innovation eller förutveckling. Erfarenhet av att omsätta forskning och tekniska möjligheter till avancerade lösningar genom samverkan mellan teknik, verksamhet och användare. Dokumenterad förmåga att leda förändring, skapa engagemang och utveckla högpresterande team. Strategisk förmåga och god förståelse för hur forskning och teknikutveckling bidrar till framtidens ledningssystem. Mycket god förmåga att uttrycka dig på svenska och engelska i tal och skrift. Vi söker dig som motiveras av att leda kvalificerade experter och utveckla verksamheter där forskning, teknisk utveckling och innovation går hand i hand.Du är en trygg ledare med förmåga att leda, motivera samt skapa engagemang, delaktighet och förutsättningar för att nå verksamhetens mål. Du kommunicerar tydligt och förmedlar visioner, mål och feedback på ett effektivt sätt. Du har ett brett perspektiv på frågor och ser helheter samt tänker strategiskt och drivs av att omsätta forskning och tekniska möjligheter till lösningar som skapar verklig användarnytta. Du skapar tillitsfulla relationer internt som externt och är trygg och stabil i dig själv, har självinsikt och förhåller dig på ett sätt som är anpassat till situationen. Vi letar efter dig som trivs i gränslandet mellan forskning, teknikutveckling, produktutveckling och verksamhetsutveckling och har förmågan att skapa engagemang hos medarbetare, användare och uppdragsgivare. Vi lägger stor vikt vid dina personliga egenskaper! Meriterande Erfarenhet från försvarsmyndigheter eller annan säkerhetskritisk verksamhet. Erfarenhet av utveckling av komplexa systemprodukter eller ledningssystem. Kunskap inom artificiell intelligens, maskininlärning, beslutsstöd eller ledningssystem. Doktors- eller licentiatexamen. Vad erbjuder vi dig? Totalförsvarets forskningsinstitut (FOI) är en statlig myndighet som bedriver världsledande forskning inom försvar och säkerhet till stöd för Sveriges militära och civila försvar. Vi erbjuder en unik arbetsplats där du får möjlighet att arbeta med det som är viktigt för totalförsvaret och hela samhället. Forskningen tillämpas både inom försvarsmyndigheter och hos civila aktörer och spelar en avgörande roll i att bygga en relevant och effektiv försvarsförmåga. Tjänsten är en tillsvidareanställning, med placering i Kista som för extern sökande inleds med sex månaders provanställning. Alla chefer på FOI har en tillsvidaretjänst i verksamheten. Vi tillämpar chefsförordnande som avtalas på tre år med möjlighet till förlängning. Vi arbetar medvetet för en god arbetsmiljö med en bra balans mellan arbete och privatliv. Utöver detta erbjuder vi en rad förmåner. Läs mer om hur det är att jobba hos oss: https://www.foi.se/jobba-hos-oss.html Vill du vara med och söka svaren för en säkrare värld? Välkommen med din ansökan i form av CV och personligt brev via ansökningsknappen senast den 9 augusti 2026! För mer information om tjänsten är du välkommen att kontakta Mikael Jangelind. Fackliga företrädare är Niclas Wadströmer (Saco-S) och Anette Frid (OFR/S – ST) Samtliga nås på 08-555 030 00. Då anställningen är placerad i säkerhetsklass krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före anställning enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Inför säkerhetsprövning efterfrågas vidimerade kopior på de utbildningar och tjänstgöringsintyg som är relevanta för tjänsten. Erbjudanden från rekryteringsföretag undanbedes.

Vill du arbeta i skärningspunkten mellan avancerad statistik, programmering och affärsverksamhet? Har du ett genuint intresse för prediktiv modellering och maskininlärning, och vill omsätta komplex data till konkreta strategiska beslut. Kreditfunktionen inom PayEx söker nu en Data Scientist som vill vara med och utveckla och modernisera deras analysmodeller. Vi har mer data, bättre verktyg och mer kunskap om branschstandarder än någonsin tidigare – nu letar vi efter dig som vill hjälpa oss att bygga nästa generations modeller! Om tjänsten Kreditfunktionen inom PayEx ansvarar för en övergripande kvalitetssäkrad kreditriskhantering. Du kommer att ingå i deras analysteam, som idag består av analytiker och Data Engineers. Här blir du en nyckelspelare i att utveckla deras modeller med särskilt fokus på IFRS 9-modellering (PD, LGD, EAD). Du kommer att arbeta nära deras seniora Data Scientist, vilket ger dig fantastiska möjligheter till professionell utveckling och utbyte av erfarenheter, samtidigt som du snabbt får ta stort eget ansvar. Rollen handlar om mycket mer än att bara träna modeller bakom en skärm. Du kommer att dyka djupt ner i deras databaser, prata med produktägare, ta fram underlag och presentera konkreta förslag på förändringar för organisationen. Du erbjuds PayEx erbjuder en stimulerande miljö där du får arbeta med moderna algoritmer och stora datamängder för att skapa verkligt värde i en central del av vår bankverksamhet. PayEx erbjuder en kultur med stort utrymme för egna initiativ och goda utvecklingsmöjligheter. En visstidsanställning hos Academic Work med en fast månadslön. Goda möjligheter till överrekrytering finns för rätt person! Arbetsuppgifter Rollen innebär att arbeta med hela kedjan från dataanalys och modellering till att presentera affärsnära förslag för produktägare och beslutsfattare. Modellutveckling & IFRS 9: Arbeta med design, utveckling och implementering av moderna ML- och prediktiva modeller för kreditrisk. Du bidrar till att bygga nya och underhålla befintliga modeller för Expected Credit Loss (ECL) i enlighet med IFRS 9-kraven. Djupgående Portfölj- & Beteendeanalys: Genomföra finansiell dataanalys för att identifiera risker och möjligheter. Du analyserar betalningsbeteenden per kundsegment (t.ex. privatpersoner) för att förstå varför ett specifikt segment inte betalar, och vad som styr deras beteende. Affärsinsikt & Strategi: Översätta kvantitativa resultat till tydliga insikter. Du tar fram underlag som stödjer beslut om kreditmallar, processförbättringar och indrivningsstrategier, samt presenterar dessa för relevanta stakeholders. Data & Regelefterlevnad: Arbeta nära vårt data-team för att säkerställa hög datakvalitet och effektiva pipelines. Du bidrar även till modellvalidering och dokumentation i linje med krav från Finansinspektionen och externa revisorer. Vi söker dig som Civilingenjörs- eller masterexamen inom kvantitativt område, såsom matematik, statistik, datavetenskap, finansiell ekonomi, teknisk fysik, industriell ekonomi, systemvetenskap eller motsvarande. Avancerade kunskaper i Python eller R Goda kunskaper i SQL Erfarenhet av AI/ML-modellering och prediktiv analys Hantverksmässig kunskap i att bygga och träna modeller Flytande kunskaper i svenska och engelska Det är meriterande om du har Kunskap om IFRS 9-regelverket Erfarenhet av molnbaserade data- och analysverktyg Tidigare erfarenhet från reglerad finansiell verksamhet För att lyckas i rollen har du följande personliga egenskaper: Målmedveten Social Ordningsam Ansvarstagande Intellektuellt nyfiken Vår rekryteringsprocess Denna rekryteringsprocess hanteras av Academic Work och vår kunds önskemål är att alla frågor rörande tjänsten skickas till Academic Work. Vi tillämpar löpande urval och kommer plocka ner annonsen när tillräckligt många kandidater har nått slutskedet i rekryteringsprocessen. Vid ansökan efterfrågas ett CV. Personligt brev använder vi inte som urvalsmetod och behöver därför inte bifogas. Rekryteringsprocessen innehåller två urvalstest: ett personlighetstest och ett test i kognitiv förmåga. Testerna är ett verktyg för att kunna hitta den kandidat med högst potential för tjänsten samt främja jämlikhet, mångfald och en rättvis rekryteringsprocess.

Om oss - Data & AI Vår Data & AI-avdelning är hjärtat i vår datadrivna utveckling och spelar en central roll i att omvandla information till affärsvärde. Teamen består av data scientists, data engineers, utvecklare, AI-specialister och UX-are som tillsammans bygger och förvaltar lösningar inom avancerad datamodellering, maskininlärning och automatisering. Avdelningen arbetar tvärfunktionellt och nära verksamheten för att identifiera möjligheter där data och AI kan skapa konkreta resultat – från prediktiva modeller och insikter till intelligenta produkter och tjänster. Vi hanterar hela kedjan, från datainsamling och dataplattformar till modellutveckling, implementering och möjliggör uppföljning i verksamheten. Hos oss präglas arbetet av innovation, samarbete och ett starkt fokus på kvalitet och säkerhet. Vi strävar efter att ligga i framkant inom modern teknik och använder verktyg och metoder som möjliggör skalbara och hållbara lösningar. Om rollen Ett av våra datateam, Datamodeller, behöver en Product Manager som leder teamet på fem utvecklare i det dagliga arbetet samt agerar som en stark kommunikativ spelare gentemot teamet och domänens stakeholders. Vi arbetar i Big Query med data från hela Bonnier News och i nära samarbete med Analys, Commercial, Editorial och Product. En strategisk förflyttning har påbörjats mot att etablera Data Mesh, Dataprodukter, dbt, som arbetssätt i organisationen. Denna förflyttning behöver drivkraft vilket vi ser att personen i denna roll tillför. Vi har också ett behov i domänen och på Bonnier av någon som agerar “Datageneral”, som tar helhetsansvar för våra dataflöden och hur vi vill jobba med dem. Vi behöver föra ut vår datastrategi i organisationen. I och med detta behöver du ha stark bakgrund och teknisk kompetens om hur vi vill jobba med data framåt och kunna föra talan för detta mot andra delar av organisationen och i olika utvecklarforum och liknande. Det är nödvändigt att tänka helhet och arkitektur för dataflöden som behöver moderniseras, effektiviseras och automatiseras för att kunna generera värde mot såväl AI som användare i organisationen. I rollen ingår du i Data & AI-domänens ledningsgrupp vilket ger dig stor möjlighet att vara med och påverka kortsiktiga och långsiktiga beslut inom domänen. Samt datastrategin framåt på hela Bonnier News. Dina främsta arbetsuppgifter är att: ansvara för att bygga goda relationer med domänens stakeholders och andra intressenter ansvara för att driva arbetet med Bonnier News datastrategi framåt i rätt riktning och ta ansvar för att driva igenom förändringar kring den om det behövs att leda teamet Datamodeller i deras dagliga arbete vilket innebär att ge teamet rätt förutsättningar och rätt prioritering i vad de ska utföra Vem är du? Utöver det som redan är beskrivet ovan behöver du vara modig och ta egna initiativ och ha en personlighet som trivs i en föränderlig värld då möjligheterna med AI gör att omvärlden och vår domän anpassar sig i snabb takt. Kvalifikationer: Relevant universitets- eller högskoleutbildning inom data/IT, ingenjörsvetenskap eller motsvarande. Minst 3 års erfarenhet från en datadriven roll inom digital media, varav minst 2-3 år i en roll fokuserad på dataanalys, data engineering eller data strategy. Dokumenterad erfarenhet av att arbeta i molnbaserade data warehouse (vi använder Google BigQuery ) och praktisk erfarenhet av datamodellering och ETL/ELT- processer. Avancerade kunskaper i SQL är ett krav för rollen, då detta är ditt primära arbetsverktyg för analys, transformation och kvalitetssäkring. Dokumenterad erfarenhet av att hantera storskaliga datamiljöer i molnprojekt. Erfarenhet av ledningsarbete som PM/Teamlead/PO: Framgångsrik implementering av KPI:er och OKR:er för att skapa samstämmighet i teamet. Meriterande: Erfarenhet av molnmigrering och infrastrukturprojekt, inklusive utveckling av skalbara arkitekturer och harmonisering av data mellan olika miljöer. Övrig information: Tjänsten är en tillsvidareanställning som börjar med en 6 månaders provanställning. Placering är flexibel och sker på något av våra kontor enligt överenskommelse. Hos oss tror vi att det bästa upplägget är en mix av att ses på kontoret och de positiva effekter det ger, och även ha möjligheten att jobba hemma ibland för att få ihop livspusslet och bibehålla fokus. Vi är en arbetsplats med den trygghet som väl utformade kollektivavtal innebär. Du får friskvårdsbidrag, rabatter och fri prenumeration på våra nyheter, extra ersättning vid föräldralön, pensionslösning inom ITP1 men framför allt en inspirerande arbetsmiljö med fantastiska kollegor! Vi är nyfikna på vem du är och ser fram emot din ansökan!. Vill du veta mer gällande hur vår rekryteringsprocess ser ut kan du klicka här! Med anledning av GDPR har vi inte möjlighet att ta emot ansökningar via email

Obs! Vi har semesterstängt v28-31 men kommer att hålla koll på inkorgen titt som tätt. Intervjuer kommer att hållas först v32. Företaget Spotpilot AB är ett relativt nystartat företag och som drivs till 100% med egen finansiering. Vi har utvecklat en liten enhet som med hjälp av maskininlärning och optimering styr hembatterier / solcellsbatterier på ett smart sätt för att spara pengar åt kunden. Just nu är vi i full färd med att lägga in stöd för elbilsladdning. Vårat kontor är beläget i natursköna Hestra, Småland, precis intill skid- och MTB-anläggningen Isaberg. Vi är fyra anställda idag, där alla är kunniga på Rust. Tre av fyra jobbar i dagsläget på distans. Fokuset på vår produkt, Spotpilot SP-01 är – utöver smart kostnadsbesparande styrning av batteriet – till stor del att göra det så lätt som möjligt för installatör eller kund själv att installera enheten. Växelriktare och elbilar upptäcks automatiskt på nätverket och konfigurationen kan skötas även av relativt otekniska personer. Monteringen av enheten sker på plats i Hestra. Vi har som mål att anskaffa så mycket som möjligt av enhetens delar lokalt. Vårat mål är att byta ut Raspberry Pi och tilläggskortet mot en svensktillverkad PCB. Av prestanda- och säkerhetsskäl så driftar vi i princip alla kringsystem i egen regi och undviker i största möjliga mån att förlita oss på mjukvara utanför EU. Rollen På Spotpilot gillar vi att vara tillgängliga för kunden. Som supporttekniker så kommer du att hjälpa kunder som ringer eller mejlar in till oss med att lösa både lättare och svårare tekniska problem. Ofta ser vi att man behöver undersöka enheten på distans samt eventuellt kolla i källkoden för att förstå problemet. Vid lugnare perioder så hjälper du till med att fylla på i vår kunskapsdatabas samt utveckla vår egengjorda admin-plattform efter de behov du ser i din roll som supporttekniker. Du jobbar med fördel på kontoret i Hestra, men kan även välja att jobba på distans på deltid eller heltid. Din profil Du får energi av att kommunicera med kunder Du är tydlig och professionell i all kommunikation mot kund Du är kunnig inom programmering, gärna Rust Flytande svenska och engelska i tal och skrift Vi erbjuder Möjlighet att jobba hemifrån eller på kontoret Personaloptioner till 10 första anställda Privat tjänstepension Privat sjukvårdsförsäkring Friskvårdsbidrag Förskottssemester Ansökan Skicka din ansökan med CV till jobb.af.supporttekniker@spotpilot.io. Beskriv gärna varför du tror du skulle passa hos just oss.