Opis stanowiska
Opis stanowiska:
1) do konkursu mogą przystąpić osoby, które spełniają wymogi określone w ustawie z dnia 20 lipca 2018 r. – Prawo
o szkolnictwie wyższym i nauce (j.t. Dz. U. 2022 r. poz. 574, z późn.zm.) oraz Statucie Politechniki Śląskiej
z dnia 3 czerwca 2019 r. (j.t. Monitor Prawny PŚ z 2020 r. poz. 339) na stanowisku asystenta,
2) przewidywana data rozpoczęcia pracy: 01.10.2022 r.,
3) miejsce pracy i rodzaj umowy: Katedra Techniki Cieplnej, umowa o pracę w wymiarze 3/8 etatu,
4) okres zatrudnienia: od 01.10.2022 r. do 30.09.2023 r razem 12 miesięcy w ramach ZB7
5) realizacja zadań w ramach projektu NCBiR „Opracowanie i demonstracja komputerowego systemu kontroli
eksploatacji oraz zarządzania dyspozycyjnością i niezawodnością infrastruktury przemysłowej w oparciu o
algorytmy sztucznej inteligencji” (OPTI_AI_UNIT)
Zadania (opis zadań w punktach):
1) Kalibracja repozytorium modelu hydrodynamicznego CFB_HEL_3D w oparciu o algorytmy sztucznej
inteligencji (ang. Artificial Intelligence (AI) wykorzystując modele (scikit-learn, TensorFlow, Keras)).
2) Wsparcie w zakresie integracji repozytorium modelu uproszczonego 3D, oznaczenie LB_CFB3D w
warunkach demonstracyjnych.
Projekt jest współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego
Data i
numer umowy o Dofinansowanie:
2020-06-26
umowa nr POIR.01.01.01-00-1253/19-00
Nazwa projektu Opracowanie i demonstracja komputerowego systemu kontroli eksploatacji oraz zarządzania
dyspozycyjnością i niezawodnością infrastruktury przemysłowej w oparciu o algorytmy sztucznej
inteligencji
Akronim projektu OPTI_AI_UNIT
3) Wsparcie merytoryczne w zakresie walidacji modeli zredukowanych w oparciu o techniki POD-RBF oraz w
oparciu o algorytmy sztucznej inteligencji Artificial Intelligence (AI) dla urządzeń krytycznych.
4) Weryfikacja działania repozytorium: jakość odtwarzanych parametrów, szybkość działania, etc. w
warunkach demonstracyjnych.
5) Weryfikacja zaimplementowanych algorytmów aproksymacji do przeszukiwania repozytorium wyników
opracowanych w oparciu o modele zredukowane POD-RBF lub algorytmy sztucznej inteligencji.
6) Tworzenie opisów patentowych.
Wymagania:
1) Posiadanie tytułu doktora nauk technicznych
2) Doświadczenie w zakresie udziału w projektach badawczo rozwojowych
3) Co najmniej 2 letnie doświadczenie w pracy przemysłowej
4) Umiejętność budowy modeli opartych o właściwą dekompozycję ortogonalną potwierdzona udziałem w
złożonych lub opublikowanych pracach naukowych
5) Umiejętność budowy modeli opartych o sztuczną inteligencji i uczenie maszynowe
6) Umiejętność analitycznego myślenia i samodzielnego formułowania wniosków
7) Umiejętność pisania i redagowania tekstów naukowych
8) Wysoka motywacja do dalszego rozwoju i umiejętność pracy w grupie
9) Umiejętność tworzenia opisów patentowych potwierdzona posiadanymi patentami
Dodatkowe wymagania:
1) Znajomość języka angielskiego potwierdzona międzynarodowymi publikacjami naukowymi
2) Kandydat powinien posiadać doświadczenie programistyczne
3) Predyspozycje do pracy w zespole badawczym
4) Znajomość metod komputerowych, FEM, FVM
5) Doświadczenie w zakresie wykorzystania modeli sztucznej inteligencji bazujących na scikit-learn,
TensorFlow, Keras