id: MTUwNDE5MDcwMDAwODUgMjYx

reference: 15041907000085

documentId: 15041907000085

connectionPointId: 261

Stillingstittel: Stipendiat i sosiale roboter og maskinlæring

Stillingsbeskrivelse:

Jobbnorge ID: 172618

This is NTNU

På NTNU jobber 7 000 ansatte og 40 000 studenter med å skape kunnskap for en bedre verden.
NTNU søker engasjerte medarbeidere.

Video: https://www.youtube.com/watch?v=cIgKd1SwGLI

Om stillingen

Stipendiatstillingen i sosiale roboter og maskinlæring er en utdanningsstilling som skal gi lovende forskerrekrutter anledning til faglig utvikling i form av doktorgrad. Stillingen vil primært bli knyttet til ph.d-programmet i informasjonsteknologi ved Institutt for datateknologi og informatikk.

Institutt for IKT og realfag (IIR) i Ålesund er arbeidsgiver.

Stipendiatstillingen er knyttet til forskningsprosjektet <>, hvor man undersøker om humanoide roboter kan være et hjelpemiddel for å utvikle aktivitetstilbudet til beboere ved omsorgssentre.

Stillingen rapporterer til instituttleder.

Arbeidsoppgaver

Med en stadig eldre befolkning øker etterspørselen etter tjenester. Hensikten med stipendiatprosjektet er å undersøke om humanoide roboter kan være et hjelpemiddel for å utvikle aktivitetstilbud til beboere ved omsorgssentre. I denne stillingen vil stipendiaten fokusere på utforming av sosialt interaktive roboter og hvordan man kan lære av samhandling med ulike brukere i ulike miljøer. Stipendiaten vil se på hvordan teknologien kan gjøres tilgjengelig for flere brukere, i denne konteksten spesielt for de som arbeider i og er beboere i sykehjem.

Stipendiaten ved IIR skal i samarbeid med en stipendiat ved Institutt for helsevitenskap i Ålesund (IHA) videreutvikle innhold og bruksområder for robotsystemet Pepper, for så å teste dette ut i ulike kontekster ved et omsorgssenter. Stipendiaten ved IIR vil ha ansvar for programmeringsdelen av videreutviklingsarbeidet.

Kvalifikasjonskrav

Stillingen som stipendiat har som hovedmål å kvalifisere for arbeid i forskningsstillinger. Kvalifikasjonskravet er fullført hovedfag/mastergrad (tilsvarende 120 studiepoeng) med sterk faglig bakgrunn i kybernetikk eller informasjonsteknologi som er lik B eller bedre sammenholdt med NTNUs karakterskala. Søkere uten bokstavkarakterer fra tidligere studium skal ha et like godt faglig grunnlag. Søkere med svakere karakterbakgrunn vil kunne bli vurdert?dersom det dokumenteres at kandidaten er særskilt egnet til en ph.d-utdanning.

Vi viser tilForskrift om ansettelsesvillkår for stillinger som postdoktor, stipendiat, vitenskapelig assistent og spesialistkandidatfor generelle kriterier for stillingen.

NTNU forplikter seg til å følge evalueringskriterier for forskningskvalitet i henhold til The San Francisco Declaration on Research Assessment - DORA.

Andre krav:

• Sterke ferdigheter i programmering (Python, ROS, OpenCV, tensorflow eller lignende)
• Kunnskap om kunstig intelligens og maskinlæring
• God muntlig og skriftlig fremstillingsevne i norsk og engelsk
• Søkere som behersker norsk eller annet skandinavisk språk vil bli foretrukket

Personlige egenskaper

• Du må være selvstendig, ha stor arbeidskapasitet og entusiasme for forskning
• Det blir lagt vekt på at du har evne til å bidra til et godt stipendiatmiljø og arbeidsmiljø generelt
• Personlige egenskaper som kreativ, analytisk og strukturert med evne til gjennomføring av prosjekter vil bli tillagt spesiell vekt

Ved vurdering av den best kvalifiserte legges det vekt på utdanning, erfaring og personlig egnethet, samt motivasjon for stillingen.

Vi tilbyr

• spennende og utviklende oppgaver i et sterkt og internasjonalt fagmiljø
• åpent og inkluderende arbeidsmiljø med engasjerte kolleger
• gunstige vilkår i Statens pensjonskasse
• ansattegoder og fordeler

Lønn og vilkår

Stillingen som stipendiat kode 1017 lønnes normalt med brutto kr 479 600 pr. år. Fra lønn trekkes 2 % lovfestet innskudd til Statens Pensjonskasse.

Ansettelsesperioden er fire år med 25 % pliktarbeid. Ansettelse i stipendiatstilling forutsetter opptak til aktuelt ph.d-program ved Fakultet for informasjonsteknologi og elektroteknikk. Informasjon om ph.d-programmene finner du her. Som stipendiat forplikter du deg til å delta i et organisert doktorgradsstudium innenfor ansettelsesperioden, og ansettelse forutsetter at du faktisk er kvalifisert for opptak til ph.d-studiet innen tre måneder.

Ansettelsen blir gjennomført etter prinsippene i statsansattloven og lovverk som regulerer eksport av kunnskap, teknologi og tjenester. Etter ansettelsen må du påregne at det kan skje endringer i arbeidsområdet.

Generell informasjon

Et godt arbeidsmiljø er preget av mangfold. Vi oppfordrer kvalifiserte kandidater til å søke uavhengig av kjønn, funksjonsevne eller kulturell bakgrunn. I henhold til offentleglova kan opplysninger om søkeren bli offentliggjort selv om søkeren har anmodet om ikke å bli oppført på søkerlisten.

NTNU oppfordrer spesielt kvinner til å søke stillingen.

Spørsmål om stillingen kan rettes til førsteamanuensis/vitenskapelig koordinator for Social Robots Lab (SRL) i Ålesund Ibrahim A. Hameed, epost ibib (at) ntnu.no, tlf. 70 16 13 06 / 912 76 577. Nærmere opplysninger om søknadsprosessen fås ved henvendelse til kontorsjef Lasse Gallefoss, e-post lasse.gallefoss (at) ntnu.no, tlf. 70 16 13 39 / 906 37 077.

Om søknaden:
Publikasjoner og andre vitenskapelige arbeider som søker ønsker det skal tas hensyn til ved vurdering, må følge søknaden. Det vil bli tatt hensyn til fellesarbeider. Dersom det i fellesarbeider er vanskelig å identifisere den enkelte søkers innsats, må søkeren legge ved en kort redegjørelse for sin medvirkning.

Søknad med CV, vitnemål og attester sendes elektronisk via jobbnorge. Søkere som inviteres til intervju må ta med bekreftede kopier av attester og vitnemål. Søknaden merkes med referansenummer: 2019/19134

Søknadsfrist: 25.08.2019

Se annonsen og søk på stillingen www.jobbnorge.no

PAM

numberOfPosts: 1

jobCategoriesCodes_0: http://data.europa.eu/esco/isco/C2310

abstractJV_contact_0: See jobabstractJV_description

contractTypeCodes_0: fulltime

Arbeidsgiver Navn: Høgskolen i Ålesund (NTNU)

source: NAV