Industridoktorand sökes: dataintensiv rådgivning och beslutsprocesser inom skoglig verksamhet

Tillsammans med Linnéuniversitetet ska Sydved anställa en industridoktorand.

Vår doktorand kommer att delta i konkreta projekt där vi utforskar möjligheterna att via big data och dataanalys förbättra kvaliteten på våra rådgivningstjänster alternativt automatisera/optimera våra interna processer. En del av tjänsten går också ut på att vägleda Sydved i företagets beslutsprocess vad gäller datadelning.

Vision och mål

Skapa verksamhetsnytta av den data som företaget / branschen besitter. Exempelvis analys av skördardata (HPR) för att ge feedback på gallringskvalitet till entreprenörer och skogsägare.
Analys av avverkningspotential utifrån skoglig grunddata.
Skapa underlag för beslut kring Sydveds förhållningssätt till datadelning.
Ökad förståelse hos Sydved av värdet i den data som företaget samlar in.
Lägga grunden till datadrivna beslutsprocesser inom företaget.

Placering: Sydved i Jönköping i samarbete med institutionen för datavetenskap och medieteknik vid Linnéuniversitetet i Växjö. Vi är öppna för att stor del av arbetet sker på distans. Omfattning: 100%

Arbetsbeskrivning

Driva projekt med fokus på analys av tillgängligt data, exempelvis skördardata och skogligt grunddata. Projekten kommer att innefatta både grundforskning och direkt utpekade områden med känd nytta.
Delta i branschgemensamma forum där frågor rörande datadelning, dataanalys och AI behandlas.
Delta i Sydveds förnyelseprojekt VIPS i frågor som:
Automation av processer.
Logistikkedjan från skog till mottagande industri.
Marknadsbearbetning.
Stärka Sydveds förmåga att möta våra kunders faktiska behov.
Deltagande i samarbetsprojekt med våra ägare.
Forskarstudier inom datavetenskap, med en doktorsexamen som mål. Doktorsavhandlingen ska avslutas och försvaras inom den officiella utnämningstiden på fem år (20% forskarutbildning, 60% arbete relaterat till forskningsområdet, 20% annat arbete för Sydved).
Forskning inom området Big Data, dataanalys, maskininlärning, datavisualisering, sensorer och innehållshantering.
Presentera regelbundet forskningsresultat på internationella konferenser, workshops och publicera dem i konferensförfaranden och tidskrifter.

Allmänna behörighetskrav

Har en examen på avancerad nivå (master).
Har uppfyllt kraven för kurser som omfattar minst 240 högskolepoäng varav minst 60 högskolepoäng tilldelats på avancerad nivå, eller har förvärvat väsentligen motsvarande kunskap på annat sätt i Sverige eller utomlands.

Särskilda behörighetskrav

Godkända kurser om minst 90 högskolepoäng i ämnet datavetenskap eller motsvarande.
Ett individuellt studieprojekt om minst 15 högskolepoäng i ämnet datavetenskap eller motsvarande.

Bedömningskriterier

Programmeringskunskaper (i till exempel Java, C # eller Python) och en gedigen utbildning i matematik och teoretisk datavetenskap. Dokumenterad expertis och arbetserfarenhet inom följande forsknings- och utbildningsområden är en stor fördel:

Big data-analys
Datavisualisering
Maskininlärning
Sensordata
Innehållshantering
Parallell bearbetning

På grund av projektets tvärvetenskapliga karaktär och LNUC DISA (https://lnu.se/en/disa) bör kandidaten vara en entusiastisk person som är intresserad av att förstå stora och komplexa datamängder av olika slag samt kan arbeta både självständigt och inom en grupp.

Hög kompetens i skriftlig och muntlig engelska krävs. Mycket av forskningen kommer att bedrivas i samarbete med Sydveds fältorganisation, det är därmed nödvändigt att ha goda kunskaper i svenska.

Sökande kommer att väljas ut genom en kvalitativ helhetsbedömning av kompetens och färdigheter, lämpliga för att bedriva forskning och för att bidra till en framgångsrik utveckling av forskningsmiljön och Sydveds verksamhet.

För mer information vänligen kontakta

Örjan Vorrei, Tel. 070-589 38 22, orjan.vorrei@sydved.se

Ansökan ska skickas till: ansokan@sydved.se
Märk ansökan: Doktorand i datavetenskap med fokus på skoglig dataanalys. Ansökan mailas till ovanstående adress senast 2021-05-16.

Ansökan måste innehålla ett personligt brev (med en motivering varför kandidaten vill bedriva detta doktorandprojekt), ett CV och kontaktuppgifter för två referenser. Dessutom bör en länk till kandidatens examensarbete tillhandahållas.

Fakta om Sydved

Den snabba utvecklingen av sensorer, databehandling, kommunikation och lagringsteknik ger oss tillgång till tidigare okända mängder data - Big Data. Det har revolutionerat forskarsamhällen och deras vetenskapliga metoder och förnyat tillvägagångssätten för kunskap och teoribyggande, validering och exploatering inom vetenskapen och humaniora.

Med grundandet av Linnéuniversitets spetsforskningscenter för ”Data Intensive Sciences and Applications” (DISA, https://lnu.se/disa) i januari 2017 har Big Data officiellt blivit en forskningsprofil vid Linnéuniversitetet. Sydved arbetar i nära samarbete med DISA och är en del av industrins forskarskola för dataintensiva applikationer (www.lnu.se/en/dia).