计算机科学博士生:AI工程
Doktorand i datavetenskap med fokus på AI engineering
AI工程方向博士生,研究LLM/ML系统开发与运维
0.02
面试概率评分
核心匹配 0.09
项目相关性
0.08
关键技能覆盖
0.08
形式资格
0.15
偏好加分
0.05
关键缺口
失格
硬性条件不满足:The position's särskild behörighet requires either 60 ECTS at advanced level relevant to computer science or a civilingenjör degree in computer/electrical/ICT engineering, engineering physics, or technical mathematics. A biomedical wet-lab background does not satisfy this subject-specific eligibility gate, and the mandatory requirements of 'good knowledge of software and AI engineering' and 'good knowledge of machine learning' are also unmet.
评分理由
The role is a pure computational AI-engineering PhD (ML/LLM development, MLOps, empirical software engineering) with an explicit subject-specific eligibility requirement in computer science or a qualifying engineering degree, which a biomedical wet-lab profile does not meet. There is essentially no methodological overlap: bench techniques cannot transfer to building and empirically studying AI systems. This is a fundamentally different research paradigm rather than a learnable adjacent-skill gap, and the hard eligibility filter plus missing core software/ML competencies make interview shortlisting very unlikely. · 迁移评估:Non-transferable — wet-lab biomedical experimental methods do not map onto empirical software/AI engineering, MLOps, or ML modelling work.
软性注意
- 优先考虑有相关行业经验者
- 优先考虑有软件开发工作经验者
- 优先考虑对开源软件、开放数据或开放AI模型有贡献者
- 优先考虑了解定性研究方法者
- 优先考虑了解设计科学研究方法者
信息待补充(影响 CV/MV 生成质量)—— 3/5
以下信息不全,建议补充后再生成材料:PI 姓名(待补充) · PI 论文(无PI)
PI 信息
主导师
—
待解析
身份
未确认
院系
Department of Computer Science, Software Engineering unit, Lund University
职位描述 / 要求
职位描述
Beskrivning av verksamheten
Doktoranden kommer att anställas vid institutionen för datavetenskap, där forskning om utveckling av storskaliga programvaruintensiva system bedrivs inom enheten för Software Engineering. Enheten är världsledande inom empirisk software engineering. Förutom konventionell programvara inkluderar ämnet utveckling och drift av AI-system (främst ML och LLM), och därmed MLOps (Machine Learning Operations), datacentrisk AI, samt juridiska och etiska aspekter av AI.
Den empiriska forskningen katalyserar samarbete mellan industri och akademi och tvärvetenskapliga initiativ, där doktoranden kan genomföra sina studier. Denna tjänst är särskilt finansierad inom ELLIIT:s strategiska forskningsområde (Excellence Center at Linköping – Lund in Information Technology) där en annan doktorand kommer att behandla samma ämne ur ett affärsperspektiv. Doktoranden kommer också att vara knuten till det industriella kompetenscentret NextG2Com, inom forskningstemat Integrerad datateknik och maskininlärning.
Mer om ELLIIT och projektet
Mer om NextG2Com
Att vara doktorand
Som doktorand är du både antagen som student och anställd vid Lunds universitet.
Som forskarstuderande tränas du i ett vetenskapligt förhållningssätt. Det kan kort beskrivas som att du får övning i att tänka kritiskt och analytiskt, att du får lösa problem självständigt med hjälp av rätt metodval och du får en forskningsetisk medvetenhet. Dessutom ges möjlighet för dig som doktorand att arbeta med projekt, att utveckla dina ledaregenskaper och din pedagogiska förmåga. Under hela din studietid guidas du av handledare. Forskarstudierna avslutas med en avhandling och doktorsexamen.
Mer om att vara doktorand vid LTH på lth.se.
Ämnes- och projektbeskrivning
Forskarutbildningsämnet är datavetenskap med inriktning mot AI engineering, dvs. utveckling och drift av system som innehåller AI-baserade funktioner funktioner (LLM eller ML). Tillämpningsområden sträcker sig från agentisk mjukvaruutveckling till industriella styrsystem. Mer specifikt behandlas frågan om att använda generella kontra specialiserade modeller (t.ex. för specifika uppgifter, företag, länder eller domäner). Ur ett tekniskt perspektiv finns det en mängd faktorer att ta ställning till inom spektrumet generalisering-specialisering, inklusive modellprestanda, energiförbrukning, tillgång till träningsdata och dataintegritet. Projektet syftar till att behandla AI engineering i business-to-business (B2B)-sammanhang inom olika branscher, såväl som AI-modeller med öppen källkod. Vi utför empiriska studier av industriell praxis för en djupgående problemförståelse. Projektet syftar till att utforma lösningar för teknisk specialisering och styrning av ekosystem för AI-modeller. I synnerhet kommer avvägningar mellan modellstorlek, databehov, beräkningskostnader, integritet och sekretess att behandlas.
Arbetsuppgifter
Du kommer framförallt att ägna dig åt din forskarutbildning, vilket innefattar såväl deltagande i forskningsprojekt som forskarutbildningskurser, seminarier och konferenser. Eftersom projektet genomförs inom ramen för forskningsprogrammen ELLIIT och NextG2Com kommer du att samverka med motsvarande akademiska och industriella partners.
Arbetsuppgifterna innefattar:
- Forskning inom projektets ämnesramar
- Samverkan med partners i ELLIIT och NextG2Com
- Deltagande i internationella forskningskonferenser
- Genomförande av kurser på forskarnivå
- Medverkan i undervisning och annat institutionsarbete (dock max 20 % av arbetstiden).
Kvalifikationer
För att kunna antas och anställas som doktorand behöver du uppfylla kraven nedan.
Behörighetskrav
Grundläggande behörighet till utbildning på forskarnivå uppfyller du som har:
- avlagd examen på avancerad nivå eller
- fullgjorda kursfordringar om minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå eller
- på något annat sätt förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper.
Särskild behörighet för datavetenskap uppfyller du som har:
- minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå med relevans för ämnesområdet, eller
- civilingenjörsexamen inom datateknik, elektroteknik, informations- och kommunikationsteknik, teknisk fysik, eller teknisk matematik.
Övriga krav
För att tillgodogöra sig den aktuella forskarutbildningen krävs även:
- mycket goda kunskaper i engelska, både muntlig och skriftlig
- goda kunskaper om software och AI engineering i teori och praktik
- goda kunskaper om maskininlärning
- förmåga att samarbeta med industripartners
- god förmåga till skriftlig och muntlig kommunikation
- god samarbetsförmåga
- god förmåga till självständigt arbete och förmåga att formulera och angripa vetenskapliga problem.
Meriterande
För den aktuella forskarutbildningen är följande meriterande:
- relevant industrierfarenhet
- arbetslivserfarenhet som mjukvaruutvecklare
- bidrag till öppen källkod, öppna data eller öppna AI-modeller
- kunskap om kvalitativa forskningsmetoder
- kunskap om designvetenskapliga forskningsmetoder
Vi erbjuder
Lunds universitet är en statlig myndighet vilket innebär att du får särskilda förmåner, generös semester och en förmånlig tjänstepension. Komplettera gärna med information om vad just er arbetsplats kan erbjuda.
Mer om att jobba på Lunds universitet på lu.se.
Om anställningen
Anställningen är en visstidsanställning på heltid, med start snarast, dock senast 2027-03-01. Forskarutbildningen är fyra år vid heltidsstudier. Vid undervisning och annat institutionsarbete förlängs anställningen i motsvarande grad. Bestämmelser gällande anställning som doktorand finns i Högskoleförordningen (1993:100), 5 kap 1-7 §§.
Mer om anställningsvillkor för doktorander på Lunds universitets medarbetarwebb.
Så här söker du
Ansökan ska skrivas på engelska och till din ansökan ska du bifoga:
- CV och personligen författat brev med motivering till varför du är intresserad av utbildningsplatsen/anställningen och på vilket sätt forskningsprojektet matchar dina intressen och din utbildningsbakgrund.
- Kopior på utfärdade studieintyg och/eller examensbevis. Dessa ska styrka din grundläggande och särskilda behörighet till forskarutbildningsämnet och visa att du har de ämneskunskaper som krävs för forskarutbildningsprojektet.
- Övrigt som du önskar åberopa (kopior av betyg, uppgifter till referenser, rekommendationsbrev etc.).
Välkommen med din ansökan!
职位要求
Övriga krav: För att tillgodogöra sig den aktuella forskarutbildningen krävs även: mycket goda kunskaper i engelska, både muntlig och skriftlig; goda kunskaper om software och AI engineering i teori och praktik; goda kunskaper om maskininlärning; förmåga att samarbeta med industripartners; god förmåga till skriftlig och muntlig kommunikation; god samarbetsförmåga; god förmåga till självständigt arbete och förmåga att formulera och angripa vetenskapliga problem. Särskild behörighet för datavetenskap: minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå med relevans för ämnesområdet, eller civilingenjörsexamen inom datateknik, elektroteknik, informations- och kommunikationsteknik, teknisk fysik, eller teknisk matematik.
申请材料(AI 定制)
未生成点击下方按钮,AI 将基于你的背景和该职位需求生成定制的 CV 和 MV(Word + PDF)。约需 20-40 秒。