乌普萨拉大学机器学习博士后

• 安全审查
  ：本职位可能涉及 安全审查 ，申请者需通过审查方可受聘。

乌普萨拉大学博士后招聘公告

您是否对 时间序列数据的机器学习建模与方法开发 感兴趣？是否希望在 国际化、专业友好 的研究环境中，与 卓越的同事 共同开展研究？您是否寻求一个 注重可持续职业发展并提供优越工作条件 的雇主？我们诚邀您申请 乌普萨拉大学 的信息技术系博士后研究职位！

研究环境

乌普萨拉大学信息技术系 在科研和教育方面均处于领先地位，是该校第三大院系，现有 约 350 名员工 ，其中 120 名教师 和 120 名博士研究生 。每年约有 5000 名本科生在该系修读课程。更多信息请访问： 信息技术系官网 。

系统与控制学科组 致力于研究 数据、数学模型与算法的无缝结合 ，开发理论和工具，以设计 能在现实世界中学习、推理和行动的系统 。研究涵盖 机器学习、优化、控制理论 和 应用数学 ，并广泛应用于 医学、能源系统、生物医学、神经科学及安全 等领域。本学科组与 剑桥大学、牛津大学、不列颠哥伦比亚大学、悉尼大学、新堡大学和阿尔托大学 等国际顶尖研究机构建立了密切合作关系。

本职位隶属于 Beijer人工智能研究实验室 ，由 Kjell and Märta Beijer基金会 资助。该实验室于 2023 年 在乌普萨拉大学成立，致力于推动 人工智能（AI）领域 的研究。

职位职责

• 研究 概率模型与深度学习 的结合，并应用于 时间序列数据的动态建模 。
• 研究非线性动态系统建模，以提高复杂现象的预测和理解能力。
• 开发 用于学习未知模型参数的算法 ，基于实验数据进行优化。
• 进行 基础研究 及 方法开发 ，并可选择性地参与 医学或生物多样性 研究（如心脏病学、神经外科及生物学等）。
• 相关技术关键词
  ：概率模型、深度学习、非线性动态/时间序列模型、贝叶斯推理。
• 教学任务
  （最多 20% 工作量），需具备 英语或瑞典语授课能力 。

申请要求

• 学历要求 ：

• 机器学习
• 信号处理
• 计算机视觉
• 计算统计学
• 其他相关领域
• 申请者需 持有或即将获得 博士学位（或国际同等学位），专业方向包括但不限于：
• 博士学位需在 聘用决定前获得 。
• 申请者以 博士毕业不超过 3 年 者为优先，因特殊情况（如病假、产假或工会职务）可适当放宽要求。

• 技能要求 ：

• 具有 机器学习方法开发及应用 经验。
• 精通 深度学习 及相关技术。
• 熟练掌握编程（ Python 优先）。
• 具备 国际顶级机器学习会议或期刊发表经历 者优先。
• 具备 良好的英语书面和口头沟通能力 。

• 优先条件 ：

• 具有 跨学科研究经验 者优先。
• 具备 独立开展研究、团队协作及解决复杂问题 的能力。

申请材料

申请材料应包括：

1. 求职信（最多 2 页） ：

• 说明申请动机及 最早可入职时间 。
• 包含 个人适合性评估 （Suitability for this position），简述为何您是本职位的合适人选。

• 1 页
  ：描述 过往及当前研究工作 。
• 1 页
  ：描述 未来研究计划 。

• 提供 2 位推荐人 的姓名、电子邮件及联系电话。
• 可额外提交 最多 2 封推荐信 。

职位信息

• 聘用期限
  ：2 年（根据瑞典集体协议规定）。
• 工作时间
  ：全职（100%）。
• 薪资
  ：按个人资历协商。
• 工作地点
  ：乌普萨拉（Uppsala）。
• 入职时间
  ：2025 年 9 月 1 日或双方协商确定。
• 职位编号
  ：UFV-PA 2025/439。
• 申请截止日期
  ：2025 年 3 月 28 日。

联系方式

职位咨询 ：

• Prof. Thomas Schön
  （ thomas.schon@it.uu.se ）

工会代表 ：

• Seko Universitetsklubben
  （ seko@uadm.uu.se ）
• ST/TCO
  （ tco@fackorg.uu.se ）
• Saco-rådet
  （ saco@uadm.uu.se ）

申请提交方式 ：

• 通过 乌普萨拉大学招聘系统 提交申请。