Hoppa direkt till innehållet
printicon
Huvudmenyn dold.

WASP AI Biträdande universitetslektor i statistisk inlärning

Department of Mathematics and Mathematical Statistics

Ansök

senast

2021-07-02

  • Typ av anställning Visstidsanställning längre än 6 månader
  • Omfattning 100 %
  • Ort Umeå

Vi utlyser ett biträdande lektorat i statistisk inlärning. Vi söker särskilt kandidater som arbetar inom ickekonvex inlärning och inferens. Anställningen kommer med ett rekryteringspaket innefattande en doktorand, två postdoktorala forskare och projektmedel om 60 tkr årligen. Sista ansökningsdag 2021-07-02.

Ämnesbeskrivning

Ämnet för anställningen är matematisk statistik med specialisering inom statistisk inlärning. Vi söker särskilt kandidater som vill utveckla nya matematiska, statistiska och beräkningsmässiga metoder för ickekonvex inlärning, etablera det teoretiska ramverket samt eventuellt utforska deras tillämpningar inom AI.

Bakgrund

Expansionen av artificiell intelligens (AI) är en av de mest spännande utvecklingarna under tjugoförsta århundradet. Centret Wallenberg AI, Autonomous Systems, and Software Program (WASP) har lanserat ett program som utvecklar matematiken bakom AI och stärker Sveriges position i området. Den här utlysningen är en del av WASP:s rekryteringsprogram och är tänkt att ytterligare utveckla forskningsmiljön inom statistisk inlärning vid Institutionen för matematik och matematisk statistik, Umeå universitet.

Industriella robotar, autonoma bilar, algoritmer som handlar aktier och utvärdering av medicinska bilder med djupinlärningsalgoritmer kräver alla realtids, intelligent och automatiserat beslutsfattande från komplexa och heterogena data i en ständigt växande skala och takt. Det här innebär teoretiska och algoritmiska utmaningar utan motstycke samt möjligheter för forskare att samla in och transformera data till information, förutsägelser och intelligenta beslut.

Optimeringsteori är centralt i modern statistisk inlärning och i föregrunden för denna. Det huvudsakliga syftet med denna anställning är att utveckla nästa generations inlärningsteori för att ta sig an ovanstående utmaningar i kontexten av modern statistisk inlärning samt möjligen utforska deras tillämpningar inom AI, inklusive medicinska bilder, automatisk kvalitetskontroll och självkörande bilar, utvärderade både på simulerad och riktiga data.

Arbetsbeskrivning

Den sökande ska bidra till uppbyggnaden av forskarmiljön i matematik för AI med fokus på statistisk inlärning samt handleda doktorander och postdoktorala forskare. Beskrivningen av den forskning som avses bedrivas inom anställningen kommer att tillmätas stor betydelse vid urvalet bland de sökande.

Du förväntas arbeta självständigt och ditt huvudsakliga fokus kommer att vara att utveckla nyskapande teori i statistisk inlärning, helst med fokus på ickekonvex inlärning och inferens för AI. Grundutbildningen vid institutionen erbjuder möjlighet att handleda kvalificerade examensarbeten i samarbete med externa parter. Du förväntas på sikt bygga upp din egen forskargrupp samtidigt som du är engagerad i WASP:s forskarskola, WASP:s nationella möten och andra aktiviteter. Du förväntas också aktivt ansöka om externa medel för forskning.

Anställningen som biträdande universitetslektor är för fem år med 80 % forskningstid. Mot slutet av anställningstiden har en biträdande universitetslektor rätt att, efter begäran, prövas för befordran till universitetslektor vid Umeå universitet.

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 fem 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, 4 kap 4a § högskoleförordningen

Ämnet för doktorsexamen ska vara matematik, matematisk statistik eller motsvarande ämnesområde. Den sökande ska ha internationell forskningserfarenhet och dokumenterade kunskaper som stärker kompetensen inom forskningsområdet i Sverige. Den sökande ska också kunna uppvisa förmåga att på ett självständigt sätt kunna verka, kommunicera och samarbeta inom och utanför akademien. Vidare krävs goda kunskaper i engelska, i såväl tal som skrift.

Den sökande ska ha bidragit till teorin för statistisk inlärning.

Bedömningsgrunder och dess viktning

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. Vidare ska beaktas graden av skicklighet att utveckla och leda verksamhet och personal vid högskolan samt förmågan att samverka med det omgivande samhället och att informera om forskning och utvecklingsarbete.

Vetenskaplig skicklighet

Den vetenskapliga skickligheten ska ha visats genom självständig vetenskaplig produktion. Kriterier vid bedömningen är:

  • bredd och djup i forskningen – kvalitet och omfattning
  • originalitet i forskningen
  • produktivitet
  • bidrag till det internationella vetenskapssamhället
  • uppdrag inom vetenskapssamhället
  • förmåga att i konkurrens erhålla externa forskningsmedel
  • samverkan med omgivande samhälle

Den sökande ska helst ha bidragit till teori för ickekonvex inferens och inlärning och metodologisk utveckling. Landvinningar med ny teori på både optimeringsfronten och den statistiska inlärningsfronten med tillämpningar i djupa neurala nätverk och inferens är särskilt intressanta för den här anställningen.

Erfarenhet av framgångsrik utveckling av matematiska och statistiska metoder för analys av stora datamängder (”big data”) och erfarenhet av interdisciplinära forskningsprojekt är meriterande, likaså en dokumenterad förmåga att attrahera konkurrensutsatt extern finansiering.

Pedagogisk skicklighet

Kriterier vid bedömning är:

  • förmåga att planera, genomföra och utvärdera undervisning samt förmåga att handleda och examinera studenter på samtliga utbildningsnivåer
  • förmåga att variera undervisningsmetoder och examinationsformer i relation till förväntade studieresultat och ämnets karaktär
  • erfarenheter av samverkan med omgivande samhälle i planering och genomförande av utbildning
  • medverkan i utveckling av lärandemiljöer, undervisningsmaterial och läromedel
  • ett reflekterande förhållningssätt till studenters lärande och den egna lärarrollen

Kompetensen kan erhållas genom högskolepedagogisk utbildning, annan utbildning av relevans för undervisning inom högskolan och/eller dokumenterad, beprövad erfarenhet av undervisning inom högskolan.

Övriga kriterier

Förmågan att självständigt organisera, leda och driva projekt att beaktas.

Ansökan

Ansökan ska företrädesvis skrivas på engelska. Ansökan ska bestå av följande handlingar:

  1. Ett personligt brev, inklusive kontaktuppgifter
  2. Vidimerade kopior av relevanta examensbevis
  3. Kopior av högst fem forskningspublikationer av relevans för anställningen, numrerade i enlighet med publikationslistan
  4. Bilagor till pedagogisk portfölj (se p. 3.6 i "Umu Application form")
  5. Certifikat eller dokument från utvärderingar från t.ex. prefekt, studierektor, kollegor, externa bedömare och studenter. 
  6. CV/Umu Application form. Fyll i ansökningsformuläret (word). Lägg in det som ditt CV i e-rekryteringssystemet Varbi. Ansökningsformuläret ska innehålla:
  • basinformation samt akademiska och professionella meriter
  • publikationslista
  • redogörelse för vetenskaplig verksamhet
  • redogörelse för pedagogisk verksamhet
  • redogörelse för utveckling och ledning av verksamhet och personal
  • redogörelse för samverkan med det omgivande samhället samt populärvetenskaplig verksamhet
  • en forskningsplan (maximalt 5 sidor)
  • referenser inklusive kontaktuppgifter

Anvisningar till utformning av redogörelsen av vetenskaplig och pedagogisk verksamhet (pdf).

Ansökan ska göras via e-rekryteringssystemet Varbi och vara inkommen senast 2021-07-02.

Mer information

För mer information, kontakta professor Jun Yu, 090-786 51 27, jun.yu@umu.se, och/eller prefekt Åke Brännström, 090-786 78 62, ake.brannstrom@umu.se.

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.

Fastställda kriterier för befordran finns i anställningsprofilen fastställd av dekan den 11 maj 2021.

Umeå universitet är ett av Sveriges största lärosäten med drygt 34 000 studenter och 4 000 anställda.  Här finns en mångfald av utbildningar av hög kvalitet och världsledande forskning inom flera vetenskapsområden. Umeå universitet är också platsen för den banbrytande upptäckten av gensaxen CRISPR-Cas9 – en revolution inom gentekniken 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 där vi gläds åt varandras framgångar.

Tillträde

Enligt överenskommelse

Kontaktperson

Åke Brännström

090-7867862

Jun Yu

090-7865127

Diarienummer

AN 2.2.1-714-21

Löneform

Månadslön

Fackliga kontakter

SACO

+46 90-786 53 65

SEKO

+46 90-786 52 96

ST

+46 90-786 54 31

Ansök

senast

2021-07-02

Umeå universitet vill erbjuda en jämställd och jämlik miljö där öppna samtal mellan människor med olika bakgrund och perspektiv lägger grunden för lärande, skaparkraft och utveckling. Vi välkomnar därför personer med olika bakgrunder och erfarenheter att söka den aktuella 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.