Oferta współpracy w projekcie ARTIQ–Centrum Doskonałości AI
dla przyszłych doktorantów AGH
Zapraszamy do konkursu otwartego na współpracę na podstawie umów cywilnoprawnych w ramach realizacji projektu badawczego
ARTIQ–Centrum Doskonałości AI
„Integracja wnioskowania, uczenia się, optymalizacji i interpretacji w celu przyspieszonej komercjalizacji inteligentnych systemów oprogramowania nowej generacji”
Zapraszamy do zapoznania się z ofertą zagadnień badawczych w ramach projektu ARTIQ dla kandydatów do Szkoły Doktorskiej AGH w najbliższym naborze. Nabór do projektu połączony jest bezpośrednio z rekrutacją do Szkoły Doktorskiej AGH.
Szukasz wyjątkowej okazji, aby rozwijać swoją karierę w dziedzinie sztucznej inteligencji? Zapraszamy do aplikowania do Centrum Doskonałości AI AGH! Nasza oferta obejmuje XIV tematów badawczych z zakresu sztucznej inteligencji w obszarach takich jak przemysł, medycyna, ekonomia i fizyka, w których prowadzimy badania i rozwijamy innowacyjne projekty.
Wybierz swój obszar zainteresowań i pracuj u boku najlepszych specjalistów z tej dziedziny. Bądź częścią zespołu, który tworzy nowe rozwiązania. Nasze oferta to doskonała okazja, aby zdobyć cenne doświadczenie, rozwijać umiejętności badawcze i pracować z ludźmi, którzy z pasją i zaangażowaniem tworzą przyszłość sztucznej inteligencji. Zgłoś swoją aplikację i weź udział w budowaniu Centrum Doskonałości Sztucznej Inteligencji AGH!
Nazwa jednostki:
Centrum Doskonałości Sztucznej Inteligencji AGH,
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie, 30‑059 Kraków, Al. Adama Mickiewicza 30
Termin składania ofert: 15 sierpnia 2023, 23:59 dla wolnych tematów badawczych
Forma składania ofert: Prosimy o nawiązanie bezpośredniego kontaktu z promotorami poszczególnych zagadnień badawczych oraz przesłanie kompletnej oferty zawierającej wymagane dokumenty na adres Centrum Doskonałości AI AGH: ceai@agh.edu.pl
Warunki zatrudnienia
Rodzaj umowy: umowa cywilnoprawna
Wynagrodzenie: 4000 zł brutto miesięcznie[1] plus stypendium doktoranckie
Data rozpoczęcia: 1 października 2023 r. lub późniejsza po uzgodnieniu
Okres zatrudnienia: 36 miesięcy
Osoba przystępująca do konkursu powinna spełnić następujące wymagania:
- posiadać tytuł zawodowy magistra w dziedzinie: informatyka, automatyka i robotyka, matematyka, fizyka techniczna, inżynieria biomedyczna, fizyka lub pokrewne (bądź uzyska tytuł do końca rekrutacji)
- spełnić warunki przyjęcia do Szkoły Doktorskiej Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie w tym musi złożyć niezbędne dokumenty do rekrutacji.[2]
- posiadać umiejętność pracy w zespole badawczym
- posiadać doświadczenie w uczeniu maszynowym, sztucznej inteligencji, programowaniu
- porozumiewać się swobodnie w języku angielskim w mowie i piśmie, zwłaszcza pod kątem udziału w przygotowaniu publikacji naukowych.
Wymagane dokumenty:
- CV przedstawiające osiągnięcia naukowe kandydata
- list motywacyjny zawierający informacje na temat zainteresowań naukowych Kandydata oraz powodów chęci podjęcia studiów doktoranckich w zakresie AI
- informacje kontaktowe (imię i nazwisko, adres e-mail)
- nazwiska i adresy e-mail 1-2 naukowców, którzy mogą przygotować list polecający dla kandydata
- oświadczenie o wyrażeniu zgody na przetwarzanie danych osobowych o następującej treści:
„Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych w celu rekrutacji zgodnie z art. 6 ust. 1 lit. a Rozporządzenia Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z dnia 27 kwietnia 2016 r. w sprawie ochrony osób fizycznych w związku z przetwarzaniem danych osobowych i w sprawie swobodnego przepływu takich danych oraz uchylenia dyrektywy 95/46/WE (ogólne rozporządzenie o ochronie danych)”
Ostateczny wybór kandydatów zostanie dokonany w trybie konkursowym, na podstawie oceny dorobku naukowego, umiejętności naukowych oraz rozmowy kwalifikacyjnej z najlepszymi kandydatami. Od decyzji komisji nie przysługuje odwołanie.
Dodatkowych informacji udziela koordynator projektu:
dr hab. inż. Joanna Jaworek-Korjakowska, e-mail: jaworek@agh.edu.pl
Tematy badawcze
[wybrany] Temat badawczy I: Graph neural networks for medical image processing: superpixels, supervoxels and segmentation.
Promotor: prof. dr hab. Zbisław Tabor
Kontakt: ztabor@agh.edu.pl
Temat badawczy II: Rozwój i adaptacja inteligentnych, skojarzeniowych, neuronowych metod i modeli do wykrywania anomalii i wzorców oraz kontroli jakości danych pozyskiwanych w eksperymentach ALICE w CERN
Promotor: dr hab. Adrian Horzyk, prof. AGH
Kontakt: horzyk@agh.edu.pl
[wybrany] Temat badawczy III: Novel methods for unsupervised or weakly supervised representation learning
Promotor: dr hab. inż. Marcin Kurdziel, prof. AGH
Kontakt: kurdziel@agh.edu.pl
[wybrany] Temat badawczy IV: Hybrid eXplainable AI approach for trustworthy applications: Feature importance and selection combined with attention mechanism.
Promotor: dr hab. inż. Joanna Jaworek-Korjakowska, prof. AGH
Kontakt: jaworek@agh.edu.pl
[wybrany] Temat badawczy V: Quantum machine learning algorithms for multi-source data classification
Promotor: dr hab. inż. Piotr Gawron
Kontakt: pgawron@agh.edu.pl
Strona WWW: http://piotrgawron.eu
[wybrany] Temat badawczy VI: Unsupervised outlier detection for time-series data based on the normality representation
Promotor: prof. dr hab. inż. Marek Gorgoń
Kontakt: mago@agh.edu.pl
Temat badawczy VII: Quantum generative machine learning for data augmentation
Promotor: dr hab. inż. Piotr Gawron
Kontakt: pgawron@agh.edu.pl
Strona WWW: http://piotrgawron.eu
[wybrany] Temat badawczy VIII: Application of important theoretical features of optimization problems and cyber-physical systems in implementation of swarm algorithms.
Promotor: dr hab. inż. Wojciech Chmiel, prof. AGH
Kontakt: wch@agh.edu.pl
[wybrany] Temat badawczy IX: Exploring novel deep neural architectures for 4D tracking in future upgrades of LHCb experiment.
Promotor: prof. dr hab. inż. Tomasz Szumlak
Kontakt: szumlak@agh.edu.pl
[wybrany] Temat badawczy X: Application of theoretical optimization problems and cyber-physical systems for development of swarm-based algorithms
Promotor: prof. dr hab. inż. Aleksander Byrski lub
prof. dr hab. inż. Marek Kisiel-Dorohinicki
Kontakt: olekb@agh.edu.pl
Temat badawczy XI: Multimodal domain-agnostic representation learning
Promotor: prof. dr hab. inż. Jacek Mańdziuk
Kontakt: mandziuk@agh.edu.pl
[1] Uczelnia dodatkowo zapewnia stypendium doktoranckie (2.667,70 zł brutto do miesiąca, w którym została przeprowadzona ocena śródokresowa; 4.109,70 zł po miesiącu, w którym została przeprowadzona ocena śródokresowa. Szczegółowe informacje dostępne na stronie Szkoły Doktorskiej AGH) oraz umożliwia uczestnictwo w szeregu programów projakościowych, które promują finansowo aktywność naukową.
[2] Zasady rekrutacji dostępne na oficjalnej stronie: https://www.sd.agh.edu.pl/rekrutacja-20232024/