Installera Ledigajobb.se för snabb åtkomst! Vill du snabbt hitta tillbaka till Ledigajobb.se?
Du är offline.
Försök igen.
Universitetsadjunkt i maskininlärning
Skicka ansökan 41 dagar kvar
Assistent Lärarassistent Universitetsadjunkt
41 dagar kvar

Arbetsbeskrivning

Luleå tekniska universitet är i stark tillväxt med världsledande kompetens inom flera forskningsområden. Vi formar framtiden genom nydanande utbildningar och banbrytande forskningsresultat, och med utgångspunkt i den arktiska regionen skapar vi global samhällsnytta. Vår vetenskapliga som konstnärliga forskning och utbildning bedrivs i nära samarbete med internationella, nationella och regionala företag, offentliga aktörer och ledande universitet. Luleå tekniska universitet omsätter totalt närmare 2,1 miljarder kronor per år. Vi är idag 1 900 anställda och har 18 700 studenter. De kommande åren investeras mångmiljardbelopp i Norrbotten och Västerbotten i stora projekt som syftar till ett mer hållbart samhälle nationellt så väl som globalt. Luleå tekniska universitet är involverat i flera av dessa högaktuella forskningsprojekt och den samhällsomvandling som följer. Vi har ett brett utbud av utbildningar för att matcha den kompetens som efterfrågas. Vi hoppas att du vill hjälpa oss att bygga framtidens hållbara företag och samhällen. Maskininlärningsgruppen, ledd av professor Marcus Liwicki, har öppnat en tjänst inom området maskininlärning med fokus på tillämpad artificiell intelligens (AI) och hjärnanalys. Gruppen expanderar med ny undervisning och erbjuder nu en anställning som universitetsadjunkt.  Läs mer om, https://www.ltu.se/en/research/research-subjects/Machine-Learning Ämnesbeskrivning Maskininlärning fokuserar på beräkningsmetoder genom vilka datorsystem använder data för att förbättra sin egen prestanda, förståelse och för att göra noggranna förutsägelser, och har en nära koppling till tillämpningar. Projektbeskrivning Du kommer att ingå i ett team med undervisning inom maskininlärning. Ditt mål kommer vara att utveckla, förbättra och uppdatera kursmaterial med hjälp av flexibla mikromoduler inom AI-undervisning som maskininlärningsgruppen har utvecklat. Hjälpa till som assistent i undervisningen (t.ex. Hjärnanalys med fokus på maskininlärning, Neurala nätverk och lärande maskiner, Introduktion till AI). Du kommer att samarbeta i skrivandet av forskningsansökningar och vetenskapliga artiklar.  Arbetsuppgifter Anställning i projekt med fokus på tillämpad AI, särskilt djupinlärning inom området mönsterigenkänning (t.ex. datorseende, fysiologiska signaler, hjärnavbildningsdata, övervakat och oövervakat lärande). Hjälpa till som assistent i undervisning, hjälp med att kurera och samla in hjärnavbildningsdata. Publicera material i sociala medier, förbättra videomaterial, hjälpa till med laborationer och uppgifter i AI-relaterade kurser (t.ex. Hjärnanalys med fokus på maskininlärning, Neurala nätverk och lärande maskiner, Introduktion till AI). Kvalifikationer För universitetsadjunkt krävs kandidatexamen i elektroteknik. För att vara behörig måste du ha en masterexamen i medicinsk teknik (biomedical engineering). Det är meriterande om du har varit lärarassistent inom högre utbildning, har erfarenhet av MRI-datainsamling och har handlett laborationer inom högre utbildning. Vidare välkomnas tidigare erfarenhet av att skriva forskningsansökningar. Kunskaper i MATLAB, Python och programmeringsspråket C krävs. Ytterligare information Deltid. Placeringsort: Luleå. Tillträde: Januari 2026. För ytterligare information om tjänsten, vänligen kontakta Marcus Liwicki, 0920-49 1006, [email protected]. Fackliga företrädare: SACO-S Diana Chroneer, (+46)920-49 2037 [email protected] eller OFR-S Lars Frisk, (+46)920-49 1792 [email protected]. Ansökan Vi ser helst att du söker denna tjänst genom att klicka på ansökningsknappen nedan. Ansökan ska innehålla CV, personligt brev och kopior av vidimerade betyg från gymnasium och universitet. Märk din ansökan med referensnumret nedan. Din ansökan, inklusive betyg, måste vara skriven på engelska eller svenska. Referensnummer: 6015-2025 Sista ansökningsdag: 15 december 2025

Mer info

Lön Fast månads- vecko- eller timlön
Uppdragsform Vanlig anställning
Publicerad 2025-12-05
Antal platser 1