Ledigt jobb: Doktorand

AI utvecklas snabbt – långt utöver hastigheten för traditionell teknologisk evolution, och energisystem blir alltmer komplexa, distribuerade och sammankopplade. Vill du, liksom vi, hjälpa till att bygga de intelligenta, data drivna verktyg som kommer att hålla morgondagens energisystem tillförlitliga och motståndskraftiga?

Vi söker en motiverad doktorand som vill utveckla AI-metoder och digitala tvillingar för resilienta energisystem, med fokus på fjärrvärme och fjärrkyla samt byggnaders energisystem. Du kommer att kombinera maskininlärning, modellering och simulering för att bättre förstå, förutsäga och stärka dessa system under osäkerhet och störningar – och arbeta i skärningspunkten mellan AI, digitala tvillingar och den byggda miljön.

Om oss

På RISE, enheten Connected Intelligence, bedriver vi tillämpad forskning och utveckling i mötet mellan artificiell intelligens, sammankopplade system och den fysiska världen. Vi bygger intelligenta, data drivna lösningar som omvandlar sensor data, modeller och realtidsinformation till beslut – för industri, offentliga myndigheter och samhället.

Vårt team är interdisciplinärt och praktiskt inriktat. Vi är en grupp forskare som utvecklar praktiska och tillförlitliga AI-lösningar tillsammans med industripartners, offentliga myndigheter och akademin. Som doktorand kommer du att anställas hos RISE och skrivas in som doktorand vid Kungliga Tekniska Högskolan (KTH), med en akademisk handledare vid KTH utöver dina handledare på RISE.

Om tjänsten

I denna tjänst kommer du att bedriva doktorsstudier inom AI och digitala tvillingar för resilienta energisystem, med fokus på fjärrvärme- och fjärrkältenät samt byggnaders energisystem. Den övergripande riktningen är fastställd, medan de specifika vetenskapliga bidragen kommer att formas tillsammans med dig. Du kommer att:

• Utveckla AI- och maskininlärningsmetoder för modellering, övervakning och prognos i fjärrvärme- och fjärrkältenät samt byggnaders energisystem
• Bygga och validera digitala tvillingar som speglar dessa energisystems och deras tillgångars beteende i realtid
• Undersöka hur data drivna metoder kan förbättra resilientiteten och effektiviteten hos fjärrvärme/fjärrkyla och byggnaders energisystem mot fel, störningar och förändrade förhållanden
• Kombinera fysikbaserade modeller med data drivna metoder (t.ex. hybrid- och fysikinformera maskininlärning)
• Validera metoderna på verklig data och i relevanta testbäddar eller simuleringssammanhang tillsammans med energibolag, fastighetsägare och forskningspartners
• Publicera dina resultat i ledande internationella konferenser och tidskrifter, samt presentera dem i forsknings- och industriforum
• Deltaga i forsknings- och innovationsprojekt inom enheten

Tjänsten är en heltidsanställning med tidsbegränsning, normalt upp till fem år inklusive cirka 20 % tjänstgöring vid institutionen, vilket leder till en doktorsexamen. Tjänsten är baserad i Kista, Stockholm, och du förväntas tillbringa 3 dagar i veckan vid KTH, Campus Valhallavägen för kurser, forskningssamarbete och eventuellt undervisningsuppgifter.

Eftersom vissa projekt kan vara säkerhetskänsliga kan säkerhetsprövning krävas nu eller i framtiden.

Vem är du?

Krav:

• En masterexamen (eller motsvarande) inom datavetenskap, elektroteknik eller energiteknik, tillämpad matematik, fysik eller ett nära besläktat område
• God grund inom maskininlärning och/eller modellering och simulering
• Goda programmeringskunskaper (t.ex. Python)
• Stort intresse för energisystem – särskilt fjärrvärme/fjärrkyla och byggnaders energisystem – samt för digitala tvillingar
• Förmåga att arbeta självständigt samt i team
• Utmärkta kommunikationsförmågor på engelska, både skriftligt och muntligt

Meriterande:

• Erfarenhet av djupinlärning och moderna AI-ramverk (t.ex. PyTorch, TensorFlow)
• Starka kunskaper inom energisystem, särskilt fjärrvärme/fjärrkyla och byggnaders energisystem, kombinerat med starka modellerings- och simuleringskunskaper
• Erfarenhet av digitala tvillingar, simulering eller fysikinformera/hybrid modellering
• Erfarenhet av arbete med tidsseriedata, sensor data eller realtidssystem
• Erfarenhet av optimering, styrning eller osäkerhetskvantifiering
• Tidigare forsknings erfarenhet eller vetenskapliga publikationer
• Goda kommunikationsförmågor på svenska

Persönliga egenskaper:

• Starkt tekniskt intresse och en vilja att arbeta i teknologins framkant
• Nyfikenhet och driv att lära sig, utforska och lösa komplexa problem
• Starka analytiska förmågor
• Kommunikativ och kapabel att samarbeta med både tekniska och icke-tekniska intressenter
• Proaktiv, med förmåga att ta initiativ och se helheten i komplexa system

Är vi en bra match?

Vi arbetar över hela AI-pipelinen – från datainsamling och kommunikation till modellering, inlärning och beslutsfattande – med fokus på tillförlitlighet, robusthet och verklig påverkan. Resilienta och effektiva fjärrvärme-/fjärrkylanät och byggnaders energisystem är en strategisk samhällsutmaning för energiomställningen, och digitala tvillingar drivna av AI är ett av de mest lovande verktygen för att adressera detta.

Som doktorand på RISE får du:

• Möjligheten att göra betydelsefull forskning kring en strategiskt viktig samhällsutmaning
• Tillgång till verklig data, testbäddar och simuleringssammanhang tillsammans med ledande partners
• Tätt samarbete med erfarna forskare och industripartners
• Kombinationen av tillämpad forskning och akademisk utbildning, vilket leder till en doktorsexamen
• Ett flexibelt, stödjande och forskningsdrivet arbetsmiljö