Umeå universitet, Teknisk-naturvetenskaplig fakultet

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? Läs mer om Umeå universitet som arbetsplats.

 

Till vår institution, kännetecknad av världsledande forskning inom flera vetenskapliga fält och en bredd av internationellt högt rankade utbildningsprogram, söker vi nu en doktorand inom serverless edge intelligens.

Institutionen för datavetenskap har haft en expansiv tillväxt under de senaste åren. Att skapa en inkluderande forskningsmiljö där medarbetare har en hög delaktighet är en viktig faktor i vår hållbara utveckling. De drygt 60 doktorandstuderande vid vår institution består av en diversifierad grupp människor från olika nationaliteter, bakgrunder och fält. Som doktorand hos oss har du tillgång till stöd för din karriärutveckling, nätverk, administrativ och teknisk support samt goda anställningsvillkor.

För mer information besök
https://www.umu.se/institutionen-for-datavetenskap/

Är detta intressant för dig? Välkommen med din ansökan senast den 10 april 2023.

Projektbeskrivning

Serverless cloud-edge framework är en infrastrukturell utveckling av befintliga serverlösa molnmiljöer där datorresurserna är starkt distribuerade och geografiskt placerade närmare slutanvändaren (dvs. vid Internets gränsområde). Befintliga serverlösa lösningar (inklusive tekniker för funktion som tjänst) saknar förmåga att hantera kontinuerlig anpassning av arbetsbelastningar, optimal placering av uppgifter och kostnadseffektiv orkestrering över hela kontinuumet - samt att uppfylla kritiska kriterier som tillförlitlighet, säkerhet och energibegränsningar.

Det här projektet syftar till att undersöka och utveckla ett ramverk för serverless edge AI (SEAI) där edge AI använder serverless computing för att ta itu med viktiga utmaningar, inklusive inlärning och inferensförmåga i kanten för smart omlokalisering och orkestrering av arbetsbelastning, mobilitet för FaaS-tillämpningar och förutsägelse av energiförbrukning och arbetsbelastning över hela kontinuumet. Genom att utveckla ett effektivt ramverk och tillhörande algoritmer (t.ex. kontinuerlig inlärning, sekvensmodellering, multiobjektiv optimering) kommer projektet att förbättra prestandan för inlärning och beslutsfattande för optimering och hantering av resurser på serverlösa kantnoder i jämförelse med traditionella centraliserade molnmetoder. Ramverket och algoritmerna kommer att valideras genom en testbädd i realtid och en simuleringsmiljö för att lösa viktiga utmaningar.

Den framgångsrika kandidaten kommer att bidra till Autonomous Distributed Systems (ADS) Lab vid Institutionen för datavetenskap. ADS Lab är en internationellt ledande forskargrupp som fokuserar från distribuerad AI till autonom resurshantering och applikationer för att forma ett modernt digitaliserat samhälle. Labbet består för närvarande av över 20 erfarna och världsledande forskarkollegor från mer än 10 olika länder. För mer information, ser www.cloudresearch.org

Denna anställning är en del av ett EU-finansierat projekt kallat SovereignEdge - ett stort nytt forskningsinitiativ för att bygga ett nästa generations European Edge-Cloud Framework (https://cognit.sovereignedge.eu/).

Kvalifikationer

För att bli antagen till utbildning på forskarnivå krävs det att den sökande har grundläggande behörighet genom avlagd examen på avancerad nivå, eller slutförda kursfordringar om minst 240 högskolepoäng varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå, eller motsvarande utländsk utbildning, eller motsvarande kvalifikationer.

För att bli antagen till utbildning på forskarnivå inom ämnet datavetenskap krävs att den sökande har godkända kurser om minst 90 högskolepoäng i ämnet datavetenskap eller ämne som är direkt relevanta för den aktuella specialiseringen.

Kandidaterna förväntas ha mycket goda kunskaper i teori och algoritmer inom projektrelaterade områden, t.ex. maskininlärning, edge computing och distribuerade system, och en utmärkt programmeringsförmåga. Erfarenhet av breda kompetensområden, inklusive utveckling av maskininlärningsalgoritmer, statistiska analysmetoder, distribuerad inlärning och diskret optimering är önskvärd. Dessutom är erfarenhet av mjukvaruutveckling, konfigurering av experimentella testbäddar och utveckling av simuleringar en merit. Goda kunskaper i engelska i både tal och skrift är ett krav.

Viktiga personliga egenskaper är förutom kreativitet och nyfikenhet förmågan att arbeta självständigt såväl som tillsammans med andra och ha en vilja att kontinuerligt utveckla dig själv för att bli en kompetent forskare.

Om anställningen

Anställningen syftar till en doktorsexamen, och doktorandens huvuduppgift är att ägna sig åt egen forskarutbildning vilket innefattar såväl deltagande i forskningsprojekt som forskarutbildningskurser. I arbetsuppgifterna kan undervisning och annat institutionsarbete (upp till max 20%) ingå. Anställningen är tidsbegränsad till fyra år heltid eller upp till fem år vid undervisning deltid.
Förväntat startdatum är 20 augusti, 2023 eller enligt överenskommelse.

Löneplaceringen sker enligt fastställd lönestege för doktorandanställning. Enligt Högskoleförordningen (12 kap, 2 §) kan beslutet om anställning inte överklagas.

Så här ansöker du

Du ansöker via vårt rekryteringssystem (se nedan).

En fullständig ansökan ska innehålla:

  • Ett personligt brev som beskriver dina forskningsintressen, och varför du söker den utlysta anställningen. Brevet ska också innehålla din kontaktinformation
  • Kopior av examensbevis eller motsvarande
  • Curriculum Vitae (CV)
  • Kopior av kandidat- och/eller masteruppsats, samt andra relevanta publikationer om sådana finns
  • Kontaktuppgifter till tre referenspersoner.
  • Dokumentation och beskrivning av andra relevanta erfarenheter och kompetenser

Ansökan ska vara skriven på svenska eller engelska. Om bifogade dokument har annat originalspråk ska en översättning inkluderas. Bifogade dokument ska vara i Word eller pdf-format. Ansökan ska göras via Umeå universitets e-rekryteringssystem och vara inkommen senast 10 april 2023. Logga in i systemet och ansök via knappen längst ner på webbsidan.

Utvalda sökande kommer att bjudas in till en intervjurunda, inklusive en dator- och programmeringsuppgift.

Institutionen för datavetenskap värdesätter diversitet. Vi välkomnar därför i synnerhet kvinnor och personer utanför det binära genussystemet som sökande.

Vid frågor eller behov av ytterligare information, kontakta Assist. Prof. Monowar Bhuyan (monowar@cs.umu.se) and Prof. Erik Elmroth (elmroth@cs.umu.se)

Välkommen med din ansökan!

Anställningsform Tidsbegränsad anställning
Anställningens omfattning Heltid
Tillträde 20 augusti, 2023 eller enligt överenskommelse
Löneform Månadslön
Antal lediga befattningar 1
Sysselsättningsgrad 100%
Ort Umeå
Län Västerbottens län
Land Sverige
Referensnummer AN 2.2.1-479-23
Kontakt
  • Monowar Bhuyan, monowar@cs.umu.se
  • Erik Elmroth, elmroth@cs.umu.se
Facklig företrädare
  • SACO, 090-7865365
  • SEKO, 090-7865296
  • ST, 090-7865431
Publicerat 2023-03-15
Sista ansökningsdag 2023-04-10

Tillbaka till lediga jobb