Opis stanowiska
Poszukujemy osoby adiunkta/post-doca (na poziomie junior lub senior) z silnym zapleczem w zakresie
nauki o danych i analizy ilościowej do pracy w dużym, międzynarodowym i interdyscyplinarnym
konsorcjum badawczym. Osoba zatrudniona będzie zajmować się analizą dużych,
heterogenicznych zbiorów danych historycznych, archeologicznych i środowiskowych w celu
identyfikacji złożonych zależności między zjawiskami kulturowymi, społecznymi,
klimatycznymi i biologicznymi. We współpracy z zewnętrznym partnerem komercyjnym oraz
wspólnie z liderem projektu i zespołem historyków i archeologów, osoba zatrudniona będzie
także odpowiedzialna za opiekę nad bazą danych projektu i będzie współuczestniczyć w
rozwijaniu zastosowań AI do tej bazy.
Zatrudniony/a badacz/ka będzie członkiem zespołu projektu ERC Synergy Grant EUROpest oraz
Human Ecology Group w Institute for Advanced Studies Uniwersytetu Mikołaja Kopernika w
Toruniu.
Nasze wymagania
- - stopień doktora w dziedzinie matematyki, informatyki, fizyki, archeologii lub pokrewnej dyscyplinie o profilu ilościowym
- dorobek publikacyjny w międzynarodowych, recenzowanych czasopismach naukowych
- udokumentowane doświadczenie programistyczne w co najmniej jednym powszechnie stosowanym języku (np. Python, R, Julia, MATLAB lub podobnym) oraz praktyczne zastosowanie autorskiego kodu w analizie rzeczywistych danych;
- doświadczenie w analizie złożonych, dużych i częściowo niekompletnych zbiorów danych
- znajomość teorii metod analizy danych
Mile widziane
- Kandydaci mogą reprezentować informatykę, naukę o danych, fizykę, matematykę stosowaną lub inne pokrewne dyscypliny o profilu ilościowym; środowisku, historii, archeologii lub naukach społecznych jest mile widziane, o ile towarzyszy mu silne zaplecze analityczne i programistyczne.
- autorstwo lub współautorstwo publicznie dostępnego oprogramowania / repozytoriów kodu (np. GitHub, GitLab)
- doświadczenie w pracy z danymi z zakresu nauk społecznych (np. historia, archeologia) lub nauk o środowisku
- doświadczenie w modelowaniu statystycznym, analizie sieci, metodach bayesowskich lub uczeniu maszynowym.
Zakres obowiązków
- Głównym zadaniem osoby zatrudnionej będzie eksploracyjna i inferencyjna analiza danych multimodalnych, obejmujących struktury relacyjne, temporalne i przestrzenne, ze szczególnym uwzględnieniem wzorców interakcji oraz współewolucji. Wyniki tej analizy będą stanowiły podstawę do opracowania formalnych i obliczeniowych modeli dynamiki społeczno-ekologicznej oraz epidemiologicznej w przeszłości, z potencjalnym rozszerzeniem na współczesne epidemie.
Dokumenty wymagane do rekrutacji
- Dokumenty dostępne na stronie Uczelni: http://www.umk.pl/praca/?task=offer&action=one&id=4867