职位描述
本站申请链接
广义驱动分布式连续机器学习博士职位
项目介绍
电气化和数字化是未来向可持续社会转变的最大领域之一。电气工程系在可再生能源、电动汽车、工业物联网、人工智能、6G 通信和无线传感器网络等领域，以及生命科学、智能电子传感器和医疗系统的研究和教育方面都取得了成功。电气工程系是一个国际化的工作场所，拥有约 160 名员工，他们都在 Ångström 实验室为能源和健康方面的重要技术挑战做出贡献。
该职位将在电气工程系的信号和系统部门工作。这里有友好的工作环境和强大的研究项目。信号与系统部与瑞典的公共和私营公司以及不同研究领域的利益相关者开展合作。我们期待收到您的申请。加入我们，与我们共创未来！
关于项目机器学习方法通常只能解决经过专门训练的任务。它们首先在大量实例上调整（训练）一个数学模型，然后应用训练好的模型。然而，当训练有素的模型遇到新情况时，其性能就会大幅下降。换句话说，这些系统可能无法很好地泛化：它们在与训练过的场景相关但不同的场景中表现不佳。这对在实际应用中有效、可靠地使用机器学习构成了重大障碍。
我们需要找到既能学习掌握新情况，又不会过度遗忘以前所学知识的训练方法和模型结构。本项目将研究和开发这种可进行持续学习的模型。我们将重点研究在多个设备合作和共同学习的情况下的持续学习，即分布式学习。这种情况具有极大的实际意义，但会使泛化更加难以实现。我们将利用对这些问题的数学分析所得出的结构性见解，开发并评估可实现泛化的持续学习方法。
职责
博士生将在分布式机器学习领域开展研究
博士生将积极协助确定其博士项目的研究问题
他们将积极参与研究项目的规划、实施和必要的修改。博士生将获得该领域先进的最新专业知识
他们将发展新的理论和方法，并分析这些方法的通用性。
博士生的工作还包括撰写科学出版物，以及在项目小组会议和国际会议等各种场合口头介绍研究成果。
博士生的主要任务是致力于博士生教育，包括参与研究项目和博士生教育课程。职责还包括参与教学和其他机构任务，最多不超过工作时间的 20%。
要求要满足博士研究生的入学要求，您必须
持有工程物理、电气工程、机器学习、数据科学、计算机科学、应用数学或类似领域的硕士（第二阶段）学位，或
在这些领域的高等教育中至少修满 240 个学分，其中硕士阶段至少修满 60 个学分，包括一个价值至少 15 个学分的独立项目，或
以其他方式获得了基本等同的知识。
其他资格我们正在寻找具备以下条件的候选人：
对开发新的机器学习理论和方法有浓厚兴趣
较强的数学背景
熟练掌握编程（最好是 Python 语言）
良好的英语口语和书面表达能力
有条理、自我驱动、独立的技术工作方法和良好的协作技能
重视以下学科的课程或其他经验：优化、线性代数、信号处理、概率、随机过程、统计机器学习和深度学习。
有关博士生的规定载于《高等教育条例》第 5 章第 1-7 节以及乌普萨拉大学的规定和指南。
关于聘用根据《高等教育法》第 5 章第 7 节的规定，聘用为临时职位。起始日期：2025-09-01 或根据约定。工作地点乌普萨拉
有关该职位的更多信息，请联系Ayca Ozcelikkale, [email protected]
请在 2025 年 3 月 31 日前提交申请，UFV-PA 2025/402。
您是否正在考虑前往瑞典乌普萨拉大学工作？了解更多在瑞典工作和生活的信息。
offer要求
要满足博士研究生的入学要求，您必须
持有工程物理、电气工程、机器学习、数据科学、计算机科学、应用数学或类似领域的硕士（第二阶段）学位，或
在这些领域的高等教育中至少修满 240 个学分，其中硕士阶段至少修满 60 个学分，包括一个价值至少 15 个学分的独立项目，或
以其他方式获得了基本等同的知识。
其他资格我们正在寻找具备以下条件的候选人：
对开发新的机器学习理论和方法有浓厚兴趣
较强的数学背景
熟练掌握编程（最好是 Python 语言）
良好的英语口语和书面表达能力
有条理、自我驱动、独立的技术工作方法和良好的协作技能
重视以下学科的课程或其他经验：优化、线性代数、信号处理、概率、随机过程、统计机器学习和深度学习。
offer待遇
博士生将在分布式机器学习领域开展研究
博士生将积极协助确定其博士项目的研究问题
他们将积极参与研究项目的规划、实施和必要的修改。博士生将获得该领域先进的最新专业知识
他们将发展新的理论和方法，并分析这些方法的通用性。
博士生的工作还包括撰写科学出版物，以及在项目小组会议和国际会议等各种场合口头介绍研究成果。
博士生的主要任务是致力于博士生教育，包括参与研究项目和博士生教育课程。职责还包括参与教学和其他机构任务，最多不超过工作时间的 20%。