Plaza de doctorando en el área de diseño y optimización de Edge Intelligence en Noruega

El objetivo de este PhD es proponer e implementar nuevas técnicas y frameworks para diseñar y optimizar modelos de deep learning para sistemas edge. Para ejecutar eficientemente aplicaciones de deep learning en el Edge, en los últimos años se han propuesto aceleradores Edge energéticamente eficientes como EdgeTPU, Eyeriss, etc. Por lo tanto, diseñar y optimizar modelos de aprendizaje profundo para aceleradores requiere el conocimiento tanto de los aceleradores como de las técnicas de aprendizaje profundo.

Funciones del puesto

• Realizar los cursos necesarios (30 ECTS) como parte del programa de doctorado.
• Llevar a cabo investigación de alta calidad e informar de los progresos de forma regular y de acuerdo con los supervisores.
• Contribuir a la difusión de los resultados de la investigación a través de medios de comunicación públicos, conferencias y publicaciones.

Criterios de selección

• Conocimientos de edge computing/sistemas integrados y aprendizaje automático
• Experiencia con hardware edge/embedded como Nvidia Jetson Series
• Experiencia con marcos de aprendizaje automático, por ejemplo, Tensorflow y PyTorch
• Buen nivel de inglés escrito y oral

Características personales

• Tener una actitud resolutiva.
• Estar muy motivado para publicar en las mejores revistas.
• Compromiso y entrega con respecto a los plazos.

Se hará hincapié en las cualidades personales e interpersonales.

Salario y condiciones

Como candidato a doctor (código 1017) percibirá un salario de 532 200 NOK brutas anuales antes de impuestos, en función de sus cualificaciones y antigüedad. Del salario se deduce un 2% en concepto de contribución al Fondo de Pensiones de la Administración Pública noruega.

El periodo de empleo es de 3 años (o 4 años con un 25 % de funciones docentes).

Organización/Empresa

Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología – NTNU

Campo de investigación