Fakultet for teknologi, kunst og design (TKD), Institutt for informasjonsteknologi

OsloMet –  storbyuniversitetet er landets tredje største universitet, med over 20 000 studenter og mer enn 2000 ansatte. OsloMet leverer kunnskap og yrkesutøvere samfunnet er avhengig av, og er tett på arbeidslivets behov. OsloMet er et urbant og mangfoldig universitet med internasjonalt preg og et attraktivt studie- og arbeidssted med studiesteder midt i Oslo og på Kjeller ved Lillestrøm. Tilstedeværelsen i hovedstadsregionen gir universitetet gode muligheter til å forstå og høste fordelene av byens varierte befolkningssammensetning.

Fakultetet tilbyr høyere utdanning innen tekniske fag, kunstfag og designfag, og har forsknings- og utviklingsaktiviteter innen disse fagfeltene. Fakultet for teknologi, kunst og design (TKD) har om lag 3 000 studenter og om lag 280 ansatte, og holder til i Pilestredet i Oslo sentrum og på Kjeller utenfor Lillestrøm.

Institutt for informasjonsteknologi tilbyr tre bachelorstudier, et masterstudium og er delaktig i et tverrfaglig doktorgradsstudium. Vitenskapelige ansatte ved instituttet forsker innen et bredt spekter av fagområder, inkludert informatikk, naturvitenskap, innovasjon og ledelse. Studenter og forskere er også involvert i et økende antall tverrfaglige aktiviteter ved universitetet.

Fakultetet for teknologi, kust og design tilbyr høyere utdanning og forskings- og utviklingsaktiviteter innen tekniske fag, kunst og design. Fakultetet inkluderer mer enn 4000 studenter og omtrent 280 ansatte og ligger på Pilestredet Campus i Oslo sentrum og på Kjeller Campus i Akershus.

Institutt for informasjonsteknologi tilbyr tre bachelor-program og en master-utdanning, i tillegg til forsknings- og utviklingsaktiviteter. Instituttet har omtrent 1500 studenter og 60 ansatte.

Arbeidet

Stipendiaten vil være tilknyttet Institutt for informasjonsteknologi og til OsloMet og SimulaMet sin AI Lab. Stipendiaten vil arbeide innenfor Horizon 2020 europeiske prosjektet AI-Mind om utvikling av dype læringsteknikker for å hente ut diskriminerende «features» for funksjonelle hjerneforbindelser fra EEG-signaler. AI-Mind-prosjektet fokuserer på intelligente digitale verktøy for screening av hjerneforbindelser og risikovurdering av demens hos personer som er rammet av mild kognitiv svikt. OsloMet leder utviklingen av AI-verktøyene i AI-Mind-prosjektet i samarbeid med Aalto University.

Kontekst av AI-Mind-prosjektet: Mer enn 10 millioner europeere viser tegn på mild kognitiv svekkelse (MCI), en tilstand mellom normal hjernealdring og demens. Utviklingen av MCI er forskjellig fra person til person; noen forblir stabile eller går tilbake til normalen, men 50% utvikler demens innen fem år. Nåværende praksis mangler nødvendige screeningverktøy for å identifisere de 50% som er i fare. Pasientens reise tar vanligvis mange år med ineffektiv klinisk oppfølging før en endelig diagnose er nådd. AI-Mind vil radikalt forkorte denne reisen til en uke gjennom en digital løsning som er i stand til å gi en rask og nøyaktig (> 95%) spådom for den enkeltes demensrisiko. Vår AI-Mind-plattformtjeneste kan enkelt integreres i eksisterende klinisk praksis og inneholder to nye kunstige intelligensbaserte verktøy. AI-Mind Connector identifiserer dysfunksjonelle hjernenettverk. AI-Mind Predictor vurderer demensrisiko ved hjelp av data fra Connector, avanserte kognitive tester, genetiske biomarkører og viktige tekstvariabler. Vårt mål er å etablere et europeisk klinisk nettverk som vil laste opp pasientdata til AI-Mind europeiske skyplattform. Konsortiet består av ypperlige forskere innen nevrovitenskap og datavitenskap, fra fem kliniske sentre, som samarbeider tett med 3 SMB-er som bidrar med unike teknologier, et etablert datastyringsorgan-DNV GL og Alzheimer Europe. Sammen planlegger de å levere medisinsk utstyr i klasse 2b som kan nå TRL7 innen prosjektets slutt. AI-Mind representerer et stort skritt fremover i risikovurderingen av demens.

Det norske koordinerte AI-Mind-prosjektet har mottatt betydelige midler fra EU Horizon 2020 Research and Innovation program under Grant Agreement No 964220. AI-Mind er en femårig Research and Innovation Action (RIA) som offisielt starter i mars 2021, med et budsjett på 14 millioner euro.

Om prosjektet

Innen AI-Mind-prosjektet vil kandidaten fokusere på å bygge en Connector for å fullstendig automatisere identifikasjonen av dysfunksjonelle hjernenettverk i tidlig fase ved hjelp av dype læringsteknikker. For dette formålet vil forskjellige dyp læringsteknikker bli testet for å analysere EEG-data og bygge nøyaktige biomarkører for hjernesykdommer.

Phd-kandidaten vil jobbe med AI-Mind-prosjektet i samarbeid med forskjellige team fra nevrovitenskap og informatikk over hele Europa. Det forventes et tett samarbeid med Aalto Universitet (Finland) ledet av professor Samuel Kaski. Aalto Universitet er ansvarlig for motstykket til Connector som bruker “probablistic” maskinlæring.

Stipendet vil bli gitt for tre år (full stilling), eller, alternativt, for fire år med 25% pliktarbeid (undervisning og veiledning eller administrativt arbeid). Dette vil bli diskutert under intervjuprosessen. Den kandidaten som får stillingen, skal ha som mål å fullføre Ph.D.-programmet innen dette tidsrommet og oppnå Ph.D.-graden.

Stillingen vil være tilgjengelig fra og med 01.06.2021.

Kvalifikasjonskrav

Vi ønsker oss kandidater med:

  • fullført mastergrad innen informasjonsteknologi/informatikk, elektroingeniør eller relaterte fagfelt (tilsvarende 120 studiepoeng) med karakter B eller bedre og bachelorgrad med karakter C eller bedre innen et fagfelt relevant for Ph.D.-prosjektet.
  • gode evner til å uttrykke seg både skriftlig og muntlig på engelsk.
  • god kunnskap innen maskinlæringsteknikker.
  • gode evner i programmering, særlig Python eller andre relaterte programmeringsspråk som R og Matlab.

Ansettelse som stipendiat forutsetter opptak på fakultetet sitt PhD-program innen ingeniørvitenskap. Kandidater som allerede har en Ph.D.-grad innen dette eller et nærliggende fagfelt kan ikke søke.

Det vil være en fordel om kandidaten:

  • er kjent med helseforskning generelt og nevrovitenskapelig forskning spesielt
  • god kunnskap innen dyp læring (deep learning)
  • kunnskap i “deep graph neural networks” og moderne dyp læring arkitekturer
  • kunnskap i forklarbar AI
  • har evne til å jobbe tverrfaglig

Ønskede egenskaper

  • evne til å jobbe systematisk og arbeide under press
  • evne til å fullføre oppgaver
  • motivasjon og potensiale for bidrag innen forskningsfeltet

Det er viktig for OsloMet å gjenspeile befolkningen i vår region og vi ønsker alle kvalifiserte søkere velkommen. Vi arbeider aktivt med å utvikle oss videre som en inkluderende arbeidsplass og for å tilrettelegge arbeidsplassen dersom du har behov for det. Har du perioder i livet hvor du ikke har vært i arbeid, utdanning eller opplæring er du også velkommen til å søke hos oss.

Søknaden

  • For å bli vurdert for stillingen, må du laste opp følgende dokumenter sammen med søknaden din før tidsfristen:
  • Et søknadsbrev hvor du forklarer hvorfor du søker og forklarer hva som gjør deg godt kvalifisert for denne stillingen.
  • CV og kopier av vitnemål (alle sider). Sertifikatene / vitnemålene må inneholde ECTS-karakterer (A – F). Utdanning tatt i utlandet skal helst anerkjennes på forhånd av NOKUT, og en bekreftet kopi av anerkjennelsesbrevet skal vedlegges.
  • Masteroppgaven
  • Navn og kontaktinformasjon til minst 2 referanser.
  • Søkere fra land hvor engelsk ikke er førstespråk må kunne vise fram resultatet av en offisiell språktest. Følgende søkere er unntatt fra dette språkkravet:
    • Søkere fra EU/EØS-LAND.
    • Søkere som har fullført minst ett års studier i Australia, Canada, Irland, New Zealand, Storbritannia eller USA.
    • Søkere som har et “International Baccalaureate (IB)”-vitnemål.

Følgende tester kvalifiserer som slik dokumentasjon: TOEFL, IELTS eller Cambridge Certificate in Advanced English (CAE) eller Cambridge Certificate of Proficiency in English (CPE). Minimum score er:

  • TOEFL: 600 (papirbasert test), 92 (Internett-basert test)
  • IELTS: 6,5, uten seksjoner lavere enn 5,5 (bare akademisk IELTS-test er akseptert)

Vi behandler kun søknader sendt via vårt elektroniske rekrutteringssystem og alle dokumenter må lastes opp for at din søknad skal behandles. Dokumentene må være på engelsk. Oversettelser må være autorisert. Du må fremvise originaler ved et eventuelt intervju. OsloMet gjennomfører kontroll av dokumenter, slik at du som kandidat skal få en reell evaluering og rettferdig konkurranse.

Legg merke til at ufullstendige søknader ikke vil bli vurdert.

Vi kan tilby

  • En spennende jobb ved Norges tredje største og mest urbane universitet.
  • mulighet til å være en del av et dynamisk profesjonelt miljø og et unikt akademisk nettverk.
  • gode låne- og pensjonsbetingelser i Statens pensjonskasse.
  • gode velferdsordninger.
  • en arbeidsplass plassert i Oslo sentrum med mange kulturtilbud

Informasjon om å bo og jobbe i Oslo finner du her.

Ytterligere informasjon

For ytterligere informasjon om stillingen, ta kontakt med:

Lønn

Stillingen lønnes etter Statens lønnsregulativ, stillingskode 1017 stipendiat, lønnstrinn 54, NOK 482 200. Det blir trukket 2 % i pensjonstrekk til Statens pensjonskasse.

Stillingen er i samsvar med regjeringen sin holdning om at arbeidsstyrken i størst mulig grad skal reflektere mangfoldet i befolkningen. Derfor oppfordrer vi kvalifiserte søkere med innvandrerbakgrunn eller funksjonsnedsettelse til å søke.  OsloMet skal ha et inkluderende arbeidsliv og opererer i samsvar med den norske Inkluderende arbeidsliv (IA)-avtalen.

I følge Offentleglova kan navnet ditt bli publisert på den offentlige søkerlisten selv om du har bedt fritak. Du vil i dette tilfellet bli kontaktet før navnet ditt blir publisert.

Vi benytter et elektronisk rekrutteringssystem. Vil du søke på stillingen, registrer din søknad og CV ved å benytte knappen ”logg inn og søk stillingen”.

Ref: 21/03236

Søknadsfrist: 16.04.2021

 

Ansettelsestype Midlertidig ansettelse
Arbeidstid Heltid
Tiltredelse Etter avtale
Lønn NOK 482 200
Antall ledige stillinger 1
Arbeidsomfang Heltid
Sted Oslo
Fylke Oslo
Land Norge
Referansenummer 21/03236
Kontakt
  • Anis Yazidi, 67238595
Publisert 25.03.2021
Søknadsfrist 16.04.2021

Tillbaka till lediga jobb