Arbetsbeskrivning

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? https://www.umu.se/jobba-hos-oss/om-universitetet-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 1 april, 2026, eller enligt överenskommelse.  För mer information om Institutionen för datavetenskap:  https://www.umu.se/institutionen-for-datavetenskap/   Projektbeskrivning och arbetsuppgifter  Projektet kommer att utveckla integritetsmedvetna modeller för maskininlärning (ML). Vi är intresserade av datadrivna modeller för komplex data, inklusive temporala data. Vi är intresserade av både datadrivna modeller och modeller som byggs från syntetiska data. Inom området integritet arbetar vi med olika typer av integritetsmått och modeller (differential- och integralintegritet, kanonymitet) samt olika scenarier (centraliserade och decentraliserade data; lokal och global integritet). För decentraliserade data överväger vi federerat lärande. Vi är intresserade av integritetsbevarande maskininlärning i stor skala.  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. Gruppen samarbetar med flera nationella och internationella forskargrupper, är redaktör för en av de största tidskrifterna om datasekretess (Transactions on Data Privacy) och har aktiva kontakter med den privata och offentliga sektorn. Gruppen samarbetar med flera nationella och internationella forskargrupper i dessa ämnen, och har aktiva kontakter med den privata och offentliga sektorn. För mer information se: https://www.umu.se/en/research/groups/nausica-privacy-aware-transparent-decisions-group-/  Postdoktorstjänsten finansieras av WASP. 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 3 februari, 2026. Närmare upplysningar lämnas av Vicenç Torra, [email protected] 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.