Doktorand i datavetenskap (HINTS) - Tema D
BLEKINGE TEKNISKA HÖGSKOLANy
Jobbet i korthet
Anställningstyp
tillsvidareanstallning
Arbetstid
heltid
Ansök senast: 2026-08-15
Publicerad: 2026-06-26
Beskrivning
Blekinge Tekniska Högskola är en plats för nyfikenhet och uppfinningsrikedom med campus mitt i den blekingska skärgården. Här erbjuder vi utbildning från grundnivå- till doktorsexamen och bedriver tillämpad forskning i världsklass. Vi förändrar och gör skillnad. Vill du bli en av oss?
Institutionen för datavetenskap är en av tre institutioner vid fakulteten för datavetenskaper. Den är BTH:s största institution med drygt 70 personer. Vid institutionen bedrivs forskning inom två stora områden: datalogi och datorsystemteknik samt visuell och interaktiv datavetenskap. Inom båda områdena pågår olika forskningsprojekt.
Arbetsbeskrivning
Doktorandtjänsten ingår i det nationella forskningsprojektet "Human-Centered Intelligent Realities (HINTS)", som genomförs i samarbete med sju industripartner och finansieras externt av KK-stiftelsen. I samarbete med våra företagspartners och samhället utvecklar vi koncept, principer, metoder, algoritmer och verktyg för människocentrerade intelligenta verkligheter, för att bana väg för framtidens immersiva, användarmedvetna och smarta interaktiva digitala miljöer. Projektet är uppdelat i fem separata forskningsteman (A-E) som samverkar inom ramen för delprojekt. Doktorandtjänsten i denna utlysning kommer främst att vara knuten till forskningstema D.
Forskningsteman inom HINTS:
Forskningsområde A: Nya metoder för utvärdering av upplevelser i intelligenta verkligheter
Forskningsområde B: Nya miljö- och interaktionstekniker för intelligenta verkligheter
Forskningsområde C: Visuell analys för intelligenta verkligheter
Forskningsområde D: Adaptiv och distribuerad AI för intelligenta verkligheter
Forskningsområde E: Nätverksteknik för intelligenta verkligheter
Denna doktorandforskning fokuserar på att utveckla adaptiva och distribuerade AI-modeller för intelligenta miljöer. Det primära forskningsområdet omfattar utveckling av AI-modeller som kan lära sig att representera fenomen i den verkliga världen utifrån olika typer av observationer, inklusive video-, ljud- och sensordata. Dessa AI-modeller går utöver konventionella prediktiva och rent datadrivna tillvägagångssätt genom att försöka fånga de underliggande kausala, rumsliga, tidsmässiga och semantiska relationerna som styr fenomen i den verkliga världen och därmed lägga grunden för kontextmedveten perception, resonemang och beslutsfattande. Forskningen syftar också till att ta itu med begränsningarna hos befintliga metoder med avkänning från en enda källa och rent datadrivna metoder, som ofta saknar robusthet, tolkbarhet och tillförlitlighet i osäkra och störningsrika förhållanden. För att övervinna dessa utmaningar kommer doktoranden att utforska multimodal sensorfusion, osäkerhetsmedveten inlärning och distribuerade mekanismer för kollaborativ intelligens som integrerar heterogena datakällor.
Doktoranden förväntas samarbeta med andra forskningsområden och våra industripartner inom ramen för anställningen. Doktorandens huvudsakliga arbetsuppgifter är att ägna sig åt sina forskningsstudier, vilket innefattar deltagande i forskningsprojekt och kurser på forskarutbildningsnivå (minst 80 %).
Arbetsuppgifterna kan även omfatta undervisning och andra institutionella uppgifter (högst 20 %). Projektet innebär regelbundna tjänsteresor till möten med våra projektpartner och till internationella konferenser.
Behörighetskrav
För att anställas som doktorand krävs att den sökande är eller blir antagen till utbildning på forskarnivå.
Behörig att antas till utbildning på forskarnivå är den som avlagt examen på avancerad nivå inom tekniskt, matematiskt, eller naturvetenskapligt område eller som på annat sätt förvärvat kunskaper för att kunna tillgodogöra sig utbildning på forskarnivå i ämnet.
Meriterande kompetenser och erfarenheter
Utöver kraven som beskrivs i arbetsbeskrivningen, behörighetskraven och bedömningskriterierna för anställningen, anses följande examina, kompetenser och erfarenheter meriterande:
Ha en masterexamen i datavetenskap, AI, ML, datavetenskap eller motsvarande ämne.
Visa goda kunskaper i engelska (läsning, skrivande, tal).
Visa förmåga att arbeta både självständigt och i team.
Goda kunskaper inom AI, maskininlärning, datavetenskap och matematik.
Goda kunskaper inom ett eller flera av följande områden: IoT, datautvinning, moln-/edge-/fog-beräkning.
Goda kunskaper i ett av följande programmeringsspråk: C/C++, Python.
Tjänstgöringsort: Karlskrona.
Tjänstgöringsomfattning: 100%.
Varaktighet: Tidsbegränsad 2,5 år eller fram till licentiatexamen. Finansiering för doktorandanställningen är säkerställd fram till licentiatexamen. Om licentiatexamen fullföljs med godkänt resultat och fortsatt finansiering erhålls finns möjlighet att fortsätta forskarutbildningen mot doktorsexamen.
Tillträde: Rekommenderad start 2026-09-15 eller enligt överenskommelse.
Sista ansökningsdag: 2026-08-15.
Din ansökan bör innehålla:
En redogörelse för din bakgrund och dina erfarenheter inom de relevanta områdena.
En meritförteckning (CV).
Examens- och kursbevis som är officiellt utfärdade av ditt lärosäte.
En redogörelse för din bakgrund, kunskap och erfarenhet inom det eller de områden som är relevanta för tjänsten.
Kontaktuppgifter till två referenspersoner.
Det tidigaste datum då anställningen kan påbörjas.
En bilaga med befintliga publikationer (om relevant).
En länk till ditt examensarbete (senaste/högsta examen).
Du ansöker via vårt rekryteringssystem genom att klicka på knappen "ansök" nedan. Om du har skyddade personuppgifter så ska du inte registrera din ansökan i vårt rekryteringssystem. Kontakta istället HR-partnern som står som kontaktperson i annonsen för mer information. Anvisningar till sökande finns på https://www.bth.se/om-bth/jobba-hos-oss/lediga-jobb. Du som sökande ansvarar för att ansökan är komplett i enlighet med annonsen och anvisningarna. BTH välkomnar sökande med olika bakgrund och erfarenheter. Vi arbetar aktivt för att ta tillvara de kvaliteter som mångfald och jämn könsfördelning tillför verksamheten. Vi har valt medier för denna rekrytering och undanber oss därför kontakt med annonssäljare eller andra säljare för rekryteringstjänster.
Institutionen för datavetenskap är en av tre institutioner vid fakulteten för datavetenskaper. Den är BTH:s största institution med drygt 70 personer. Vid institutionen bedrivs forskning inom två stora områden: datalogi och datorsystemteknik samt visuell och interaktiv datavetenskap. Inom båda områdena pågår olika forskningsprojekt.
Arbetsbeskrivning
Doktorandtjänsten ingår i det nationella forskningsprojektet "Human-Centered Intelligent Realities (HINTS)", som genomförs i samarbete med sju industripartner och finansieras externt av KK-stiftelsen. I samarbete med våra företagspartners och samhället utvecklar vi koncept, principer, metoder, algoritmer och verktyg för människocentrerade intelligenta verkligheter, för att bana väg för framtidens immersiva, användarmedvetna och smarta interaktiva digitala miljöer. Projektet är uppdelat i fem separata forskningsteman (A-E) som samverkar inom ramen för delprojekt. Doktorandtjänsten i denna utlysning kommer främst att vara knuten till forskningstema D.
Forskningsteman inom HINTS:
Forskningsområde A: Nya metoder för utvärdering av upplevelser i intelligenta verkligheter
Forskningsområde B: Nya miljö- och interaktionstekniker för intelligenta verkligheter
Forskningsområde C: Visuell analys för intelligenta verkligheter
Forskningsområde D: Adaptiv och distribuerad AI för intelligenta verkligheter
Forskningsområde E: Nätverksteknik för intelligenta verkligheter
Denna doktorandforskning fokuserar på att utveckla adaptiva och distribuerade AI-modeller för intelligenta miljöer. Det primära forskningsområdet omfattar utveckling av AI-modeller som kan lära sig att representera fenomen i den verkliga världen utifrån olika typer av observationer, inklusive video-, ljud- och sensordata. Dessa AI-modeller går utöver konventionella prediktiva och rent datadrivna tillvägagångssätt genom att försöka fånga de underliggande kausala, rumsliga, tidsmässiga och semantiska relationerna som styr fenomen i den verkliga världen och därmed lägga grunden för kontextmedveten perception, resonemang och beslutsfattande. Forskningen syftar också till att ta itu med begränsningarna hos befintliga metoder med avkänning från en enda källa och rent datadrivna metoder, som ofta saknar robusthet, tolkbarhet och tillförlitlighet i osäkra och störningsrika förhållanden. För att övervinna dessa utmaningar kommer doktoranden att utforska multimodal sensorfusion, osäkerhetsmedveten inlärning och distribuerade mekanismer för kollaborativ intelligens som integrerar heterogena datakällor.
Doktoranden förväntas samarbeta med andra forskningsområden och våra industripartner inom ramen för anställningen. Doktorandens huvudsakliga arbetsuppgifter är att ägna sig åt sina forskningsstudier, vilket innefattar deltagande i forskningsprojekt och kurser på forskarutbildningsnivå (minst 80 %).
Arbetsuppgifterna kan även omfatta undervisning och andra institutionella uppgifter (högst 20 %). Projektet innebär regelbundna tjänsteresor till möten med våra projektpartner och till internationella konferenser.
Behörighetskrav
För att anställas som doktorand krävs att den sökande är eller blir antagen till utbildning på forskarnivå.
Behörig att antas till utbildning på forskarnivå är den som avlagt examen på avancerad nivå inom tekniskt, matematiskt, eller naturvetenskapligt område eller som på annat sätt förvärvat kunskaper för att kunna tillgodogöra sig utbildning på forskarnivå i ämnet.
Meriterande kompetenser och erfarenheter
Utöver kraven som beskrivs i arbetsbeskrivningen, behörighetskraven och bedömningskriterierna för anställningen, anses följande examina, kompetenser och erfarenheter meriterande:
Ha en masterexamen i datavetenskap, AI, ML, datavetenskap eller motsvarande ämne.
Visa goda kunskaper i engelska (läsning, skrivande, tal).
Visa förmåga att arbeta både självständigt och i team.
Goda kunskaper inom AI, maskininlärning, datavetenskap och matematik.
Goda kunskaper inom ett eller flera av följande områden: IoT, datautvinning, moln-/edge-/fog-beräkning.
Goda kunskaper i ett av följande programmeringsspråk: C/C++, Python.
Tjänstgöringsort: Karlskrona.
Tjänstgöringsomfattning: 100%.
Varaktighet: Tidsbegränsad 2,5 år eller fram till licentiatexamen. Finansiering för doktorandanställningen är säkerställd fram till licentiatexamen. Om licentiatexamen fullföljs med godkänt resultat och fortsatt finansiering erhålls finns möjlighet att fortsätta forskarutbildningen mot doktorsexamen.
Tillträde: Rekommenderad start 2026-09-15 eller enligt överenskommelse.
Sista ansökningsdag: 2026-08-15.
Din ansökan bör innehålla:
En redogörelse för din bakgrund och dina erfarenheter inom de relevanta områdena.
En meritförteckning (CV).
Examens- och kursbevis som är officiellt utfärdade av ditt lärosäte.
En redogörelse för din bakgrund, kunskap och erfarenhet inom det eller de områden som är relevanta för tjänsten.
Kontaktuppgifter till två referenspersoner.
Det tidigaste datum då anställningen kan påbörjas.
En bilaga med befintliga publikationer (om relevant).
En länk till ditt examensarbete (senaste/högsta examen).
Du ansöker via vårt rekryteringssystem genom att klicka på knappen "ansök" nedan. Om du har skyddade personuppgifter så ska du inte registrera din ansökan i vårt rekryteringssystem. Kontakta istället HR-partnern som står som kontaktperson i annonsen för mer information. Anvisningar till sökande finns på https://www.bth.se/om-bth/jobba-hos-oss/lediga-jobb. Du som sökande ansvarar för att ansökan är komplett i enlighet med annonsen och anvisningarna. BTH välkomnar sökande med olika bakgrund och erfarenheter. Vi arbetar aktivt för att ta tillvara de kvaliteter som mångfald och jämn könsfördelning tillför verksamheten. Vi har valt medier för denna rekrytering och undanber oss därför kontakt med annonssäljare eller andra säljare för rekryteringstjänster.
Ansök till tjänsten
Doktorand i datavetenskap (HINTS) - Tema D
Ny
OM FÖRETAGET
BLEKINGE TEKNISKA HÖGSKOLA
