The posting
Doktorandtjänst i elektroteknik med inriktning mot signalbehandling Elektrifiering och digitalisering tillhör framtidens största områden för omställning till hållbara samhällen. Institutionen för elektroteknik bedriver framgångsrik forskning och utbildning inom dessa områden – däribland förnybara energikällor och elfordon, industriell IoT, 6G kommunikation och trådlösa sensornät men även forskning och utbildning inom life science, hälsoteknik, smarta elektroniska sensorer och medicinska system. Institutionen för elektroteknik är en internationell miljö med ca 170 medarbetare som bidrar till viktiga tekniska energi- och hälsolösningar vid Ångströmlaboratoriet. Tjänsten kommer att vara placerad vid avdelningen för Signaler och System, Institutionen för elektroteknik. Projekttema: Multimodal miljömodellering för trådlös rumslig intelligens Projektbeskrivning: Framtidens trådlösa nät förväntas utvecklas bortom traditionell kommunikationsinfrastruktur och bli intelligenta system med förmåga att uppfatta, förstå och interagera med den fysiska världen. Projektet fokuserar på att utveckla modell- och inlärningsbaserade metoder för trådlös lokalisering, integrerad avkänning och kommunikation (ISAC) samt multimodal miljömodellering genom att kombinera trådlösa mätningar med kompletterande information, exempelvis visuell information, geometri, kartor och andra avkänningsmodaliteter. Projektet syftar till att utveckla grundläggande teorier, algoritmer och systemarkitekturer för trådlös rumslig intelligens, vilket gör det möjligt för trådlösa nätverk att konstruera semantiska multimodala representationer av fysiska miljöer. Projektet kommer att undersöka hur distribuerade trådlösa enheter gemensamt kan lära sig, underhålla och utbyta dessa semantiska representationer för att stödja kooperativ perception, lokalisering, avkänning och miljöförståelse. De utvecklade metoderna kommer att utgöra en grund för nästa generations trådlösa system med kapacitet för ISAC, miljömedveten kommunikation, prediktion, autonom nätverksoptimering och beslutsfattande med stöd av digitala tvillingar. Doktoranden kommer att utveckla nya teorier, algoritmer och AI-modeller genom matematisk analys, simulering och experimentell validering. Anställningen erbjuder även möjligheter till forskningsvistelser och praktik vid ledande universitet, forskningsinstitut och industriella samarbetspartner inom ramen för projektets internationella samarbetsnätverk. Arbetsuppgifter: Doktorandens huvudsakliga arbetsuppgift är att bedriva forskning om AI-baserad trådlös rumslig intelligens. Forskningen omfattar att: utveckla multimodala representationer av fysiska miljöer genom att integrera trådlösa, visuella, geometriska och kartbaserade observationer, utveckla inlärda radio- och elektromagnetiska primitiver för att konstruera semantiska representationer av fysiska miljöer, utforma mekanismer för samarbetsbaserad perception och semantiskt infomationsutbyte mellan samverkande trådlösa enheter och intelligenta agenter, att utveckla modeller och algoritmer för multimodalt understödd trådlös lokalisering, 3D-rekonstruktion och miljöförståelse; att utforma differentierbara pipelines för rendering, simulering och inlärning för trådlösa världsmodeller, studera identifierbarhet, osäkerhetskvantifiering, robusthet och generalisering mellan olika scenarier och frekvensband, validera de utvecklade metoderna genom simulering och i tillämpliga fall experimentella demonstrationer.
I arbetsuppgifterna ingår även att genomföra kurser inom forskarutbildningen, publicera forskningsresultat i ledande internationella tidskrifter och vid konferenser, presentera resultat vid projektmöten och workshops samt bidra till internationella forskningssamarbeten. I arbetsuppgifterna ingår även undervisning och andra institutionsuppgifter motsvarande högst 20% av arbetstiden. Behörighetskrav: Civilingenjörsexamen eller utländsk examen som bedöms motsvara denna, inom elektroteknik, datavetenskap eller närliggande område. Goda kunskaper inom minst två av följande områden: trådlös kommunikation, signalbehandling, statistisk inferens, optimering, maskininlärning, datorseende och robotik. Erfarenhet inom ett eller flera av följande områden är mycket meriterande: 5G/6G-kommunikationssystem, integrerad avkänning och kommunikation (ISAC), trådlös lokalisering och avkänning, radiovågspropagation, SLAM, scenförståelse, embodied AI, multimodal inlärning, fysikinformerad maskininlärning, generativ AI eller världsmodeller. Utmärkta kunskaper i talad och skriven engelska. Sökande uppmuntras att bifoga resultat från engelska språktest (t.ex. TOEFL eller IELTS), om sådana finns. Starka programmeringskunskaper i Python. Erfarenhet av vetenskapliga beräkningar och ramverk för maskininlärning såsom PyTorch och TensorFlow.
Vi lägger stor vikt vid personliga egenskaper såsom utmärkt analytiskt tänkande, nyfikenhet, kreativitet, självständighet och kommunikationsförmåga, med förmågan att bedriva tvärvetenskaplig forskning både självständigt och i samarbete med andra. Meriterande: Publikationer i ledande tidskrifter och konferenser inom relevanta områden. Erfarenhet av moderna AI-ramverk, simuleringsplattformar, experimentell forskning, mätkampanjer eller prototyputveckling. Dokumenterad teknisk skicklighet genom forskningsrelaterade tävlingar, bidrag till programvara med öppen källkod eller erfarenhet av större projekt.
Om anställningen: Tidsbegränsad anställning i 48 månader, enligt HF 5 kap § 7. Omfattningen är heltid. Tillträde 2027-03-01, eller enligt överenskommelse. Placeringsort Uppsala. Observera att detta är en förkortad version av annonsen. För att se den fullständiga annonsen vänligen klicka på ”Ansök här” eller se Uppsala universitets hemsida: https://uu.se/jobb/. Välkommen med din ansökan senast den 30 november 2026. UFV-PA 2026/2989.
