Teknisk-naturvetenskaplig fakultet, Institutionen för matematik och matematisk statistik

Umeå universitet är ett av Sveriges största lärosäten med över 37 000 studenter och cirka 4 700 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.

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.

Är du intresserad av att veta mer om vad det innebär att vara stipendiat läs mer här

Institutionen för matematik och matematisk statistik erbjuder ett postdoktorsstipendium inom projektet ”Generativ blandning av linjära modeller genom DNN-handledning” Stipendiet är på heltid under två år med tillträde 1 maj 2025, eller enligt överenskommelse.

Projektbeskrivning 
Artificiell intelligens (AI) har blivit allmänt förekommande i våra dagliga liv även om vi ofta inte är medvetna om att tekniken används. Maskininlärning (ML) är ett område som utgör kärnan i AI. Med den enorma framgången för djupa neurala nätverk (DNN) har forskningsfokus inom ML skiftat från att enbart sträva efter hög noggrannhet till att inkludera andra viktiga egenskaper hos ett ML-system. En av de mycket uppskattade egenskaperna hos ett ML-system är tolkbarhet. För vissa kritiska uppgifter avvisas en svartlåda ML-klassificerare även om den presterar bäst på en testdatamängd. Försiktighet mot svartlåda ML är välgrundad eftersom en testdatamängd vanligtvis inte fullständigt kan representera det fenomen som studeras. Som bevis på konceptet tolkbarheten har vi utvecklat en prototypansats för att approximera förutsägelsen av en DNN-modell med linjära beslutsmarginaler som kallas "Blandning av Linjära Modeller" (MLM, läs mer https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10618600.2022.2107533

Detta projekt syftar till att vidareutveckla MLM genom att inkorporera mer sofistikerade regionspecifika modeller och förbättra träningen av modulerna i MLM. Dessa förbättringar kommer att utvidga metodens potentiella tillämpningar och öka förutsägelsenoggrannheten. Projektet kommer att bidra med nya algoritmer för tolkbar ML och skapa en plattform för en formell studie av förhållandet mellan tolkbarhet och förutsägelsenoggrannheten. 

Den framgångsrika kandidaten kommer att vara en del av forskargruppen för statistisk inlärning och inferens för rumsliga och temporala data vid Institutionen för matematik och matematisk statistik vid Umeå universitet, som nära samarbetar med Institutionen för statistik vid Penn State University, USA. Du kommer att få en utmärkta möjlighet att arbeta inom forskningsmiljön som bedriver maskininlärnings- och AI-forskning vid Umeå universitet för att utveckla dina vetenskapliga kvalifikationer.  

Stipendiaten kommer att vara placerad vid Institutionen för matematik och matematisk statistik i Umeå och finansieras av Kempestiftelserna. Det skattefria stipendiet kommer att vara 765 000 kronor för två år, vilket innebär 31 875 kronor månatligen. 

Kvalifikationer 
För att vara behörig som postdoktor krävs avlagd doktorsexamen eller en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen i matematisk statistik, maskininlärning eller motsvarande vetenskaplig kompetens. Detta behörighetskrav ska vara uppfyllt senast vid tidpunkten då beslut om stipendiatmottagare fattas.

För att vara aktuell som postdoktorsstipendiat 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.

Dokumenterad kunskap och erfarenhet av modern statistisk inlärning, djupinlärning och tolkbar maskininlärning är ett krav. Goda kunskaper i engelska i tal och skrift är ett krav. Goda programmeringskunskaper är meriterande.

Forskningsuppgifterna kräver stor självständighet, noggrannhet och engagemang. Dokumenterad vetenskaplig drivkraft och förmåga att arbeta självständigt såväl som en del av en forskargrupp är meriterande. En utmärkt publikationsmeritlista och erfarenhet av tolkbar maskininlärning är starka meriter.

Ansökan 
Ansökan ska vara skriven på engelska eller svenska och bifogade dokument ska vara i Word- eller PDF-format. Ansökan ska registreras via Umeå universitets e-rekryteringssystem Varbi och vara oss tillhanda senast 7 februari 2025. En fullständig ansökan ska innehålla:

  • Personligt brev där du beskriver dina kvalifikationer, dina forskningsintressen och hur de relaterar till det utlysta projektet (max tre sidor), 
  • Meritförteckning - CV med publikationslista, 
  • Styrkt kopia av doktorsexamensbevis eller dokumentation som tydliggör när doktorsexamen förväntas erhållas, 
  • Styrkta kopior av andra examensbevis, akademiska kursintyg och/eller betyg, 
  • Kopia av doktorsavhandling och relevanta artiklar, 
  • Övriga handlingar som den sökande vill åberopa,  
  • Kontaktinformation till två personer som är villiga att fungera som referenser. 

Umeå universitet strävar efter att erbjuda en jämlik miljö där öppen dialog mellan människor med olika bakgrund och perspektiv lägger grunden för lärande, kreativitet och utveckling. Vi välkomnar personer med olika bakgrund och erfarenheter att söka det aktuella stipendiet och uppmuntrar särskilt kvinnliga sökande.

Mer information

Närmare upplysningar lämnas av professor Jun Yu, jun.yu@umu.se och professor Jia Li, jol2@psu.edu.

 Mer information om institutionen: https://www.umu.se/institutionen-for-matematik-och-matematisk-statistik/  

Anställningsform Särskild visstidsanställning
Anställningens omfattning Heltid
Antal lediga befattningar 1
Sysselsättningsgrad 100
Ort Umeå
Län Västerbottens län
Land Sverige
Referensnummer FS 2.1.6-2282-24
Kontakt
  • Jun Yu, professor, jun.yu@umu.se
Publicerat 2024-12-16
Sista ansökningsdag 2025-02-07
Logga in och sök stipendiet

Dela länkar

Tillbaka till lediga jobb