Arbetsbeskrivning

Högskolan i Skövde är en central och ledande aktör för utbildning, forskning och samverkan som stödjer omställningen för en hållbar framtid – regionalt, nationellt och internationellt. Våra 10 000 studenter och 500 medarbetare skapar förutsättningar för samhällets digitala transformation och hållbar samhällsutveckling genom högkvalitativ utbildning och forskning inom valda områden. Välkommen till ett levande campus mitt i Skaraborg.Om oss Institutionen för ingenjörsvetenskap vid Högskolan i Skövde kännetecknas av en kreativ och dynamisk miljö, som inbegriper ett mycket gott samarbetsklimat, moderna faciliteter och utmärkt industriell samverkan. Institutionen för ingenjörsvetenskap har under mer än ett decennium visat hur ett ”mindre” lärosäte kan åstadkomma excellent tillämpad forskning och utbildning av hög kvalitet, samt generera de medel och tekniska innovationer som kännetecknar en framgångsrik forskningsmiljö. Vi arbetar med en integrerad utbildningsvärdekedja med kända mervärden för studenten, där våra nya ingenjörsprogram är CDIO-anpassade och studenterna har goda möjligheter till praktik och arbete hos våra industripartners. Rätt kandidat kommer att ingå i ett team vars arbete är av stor vikt för industri, samhället och akademin.   Forskarstudierna bedrivs inom ämnet informationsteknologi som vid Högskolan i Skövde definieras som det ämne som behandlar hur information representeras, bearbetas och kommuniceras i artificiella och naturliga system samt hur informationstekniska system används och utvecklas i syfte att åstadkomma användbara systemlösningar för individ, organisation eller samhälle.   Din roll Rätt kandidat blir en del av ett team vars arbete är av stor betydelse för industrin, samhället och akademin. Som doktorand kommer du att fokusera på att utveckla intelligenta, adaptiva och hållbara produktionssystem för att förbättra drift- och energieffektivitet. Doktorandprojektet undersöker hur digitala tvillingar, simuleringsbaserad multiobjektiv optimering och AI-drivna beslutsstödsystem kan hjälpa tillverkningsindustrin att upprätthålla stabil produktion, optimera energianvändning och snabbt återhämta sig från störningar. Forskningen kommer att involvera förstärkningsinlärning, prediktiv modellering och realtidsadaptiv styrning för att dynamiskt optimera produktionssekvenser, resursallokering och energieffektiv schemaläggning.   Anställningen avser forskarutbildning (80%) och institutionstjänstgöring (undervisning och administrativa uppgifter motsvarande 20%). Ytterligare arbetsuppgifter kan komma att ingå i befattningen.   Vi söker dig som har: • avlagt examen på avancerad nivå, eller fullgjorda kursfordringar om minst 240 hp, varav minst 60 hp på avancerad nivå, eller på något annat sätt inom eller utom Sverige förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper. • fullgjort kursfordringar om minst 60 hp, inklusive självständigt uppsatsarbete omfattande minst 15 hp på avancerad nivå, inom ämnet informationsteknologi, näraliggande tillämpningsområden eller andra ämnesområden som bedöms som direkt relevanta för avhandlingsarbete inom ämnet informationsteknologi såsom datavetenskap, informationsteknologi, produktionsteknik, industriteknik, automatiseringsteknik eller annat relevant ämnesområde.”. • dokumenterade språkkunskaper i engelska motsvarande den svenska gymnasiekursen Engelska 6. Detta kan även visas genom ett internationellt erkänt prov såsom IELTS (totalpoäng 6,5), TOEFL (totalpoäng 90), PTE (totalpoäng 62), etc.     Vi kommer också att värdera följande bedömningsgrunder vid anställningen: • God förmåga att tillgodogöra sig utbildning på forskarnivå. • God kunskap och erfarenhet av modellering av produktionssystem, simulering (t.ex. DES) och digitala tvillingar. • God kunskap och erfarenhet av maskininlärning, förstärkningsinlärning och AI-baserad optimering för produktionsstyrning. • God kunskap och erfarenhet av multiobjektiv optimering och prediktiv modellering. • God programmeringskunskap i Python, C++ eller liknande språk. • Dokumenterad erfarenhet av industrisamarbete och praktisk implementering av forskning. • Förmåga att arbeta självständigt, planera forskning och uppnå uppsatta mål.   Vid denna anställning kommer stor vikt att fästas vid god kunskap och erfarenhet av modellering av produktionssystem (t.ex. DES) och digitala tvillingar samt god kunskap och erfarenhet av maskininlärning, förstärkningsinlärning och AI-baserad optimering för produktionsstyrning.     Anställningsform: Anställningen är en visstidsanställning fram till och med avlagd doktorsexamen, dock längst 5 år. Anställningens omfattning är 100 %, varav 80 % forskarstudier och 20 % institutionstjänstgöring. Lön utgår enligt lokalt avtal om lönestege för forskarstuderande. Endast den som antas eller redan har antagits till en utbildning på forskarnivå får anställas som doktorand.   Sista ansökningsdatum: 25 januari 2026 Diarienummer: HS 2025/782 Kontaktuppgifter: Upplysningar om anställningen lämnas av avdelningschef Stefan Ericson ([email protected]) och biträdande professor Masood Fathi ([email protected]). Facklig information lämnas av Anders Johansson (Saco-S) eller Sonja Nohlgren (ST). Samtliga personer nås via Högskolans växel 0500-44 80 00.   Ansökan Du söker anställningen via vår hemsida, www.his.se/jobb genom att klicka på ”Ansök” längst ned i annonsen. Där kan du även läsa mer oss Högskolans rekryteringsprocess samt vilka förmåner du har som medarbetare hos oss. Välkommen med din ansökan! Till din ansökan ska följande dokument bifogas: • Personligt brev • CV • Intyg/betyg och övriga merithandlingar du som sökande vill åberopa • Intressebeskrivning där du redogör på engelska för dina forskningsintressen och förväntningar på forskarutbildningen • Examensarbete på magisternivå/mastersnivå Kontakta HR-avdelningen på [email protected] om du har publikationer som inte kan bifogas elektroniskt direkt i ansökan. Publikationerna ska vara högskolan tillhanda senast en vecka efter sista ansökningsdatum.