Срок за подаване на документите: до 5 септември 2021 г.
Обява за попълване на изследователски персонал от щатните бройки на Институт „Големи данни в полза на интелигентно общество“ GATE
В наши дни изкуственият интелект (ИИ) изисква силна интеграция между представянето на знанията (чрез онтологии, граф бази данни, семантична мрежа) и подходи за машинно обучение. Основната причина за това е, че подходите, базирани на машинно обучение, очакват или могат да бъдат значително подобрени чрез обучението им с висококачествени и многомерни данни. Генерирането на многомерни данни, които описват определено явление с широк набор от променливи, е сложна и трудоемка задача, особено когато трябва да се поддържа високо качество. Изчислено е, че до 80% от усилията в проектите за анализ на данни се изразходват за тяхната предварителна подготовка. Семантично обогатените данни обикновено са резултат от интегрирането на данни, идващи от различни източници, при което се решават проблеми с оперативната съвместимост, като например използването на различни формати (например CSV и релационни данни), различни системи за идентифициране (например имена на места и идентификатори на места) и различни схеми (например различни атрибути, използвани за моделиране на един и същ домейн).
Граф базите данни са се превърнали в предпочитана абстракция в подкрепа на интеграцията на разнородни данни и решаването на семантични предизвикателства, свързани с оперативна съвместимост, не само в академичния, но и в публичния сектор (инициативи свързани с отворени данни) и в индустрията (Google Knowledge Graph). Изграждането на граф бази данни, бази от знания и семантичното обогатяването на данни, адресира няколко изследователски области – управление на данни, създаване на онтологии, семантично моделиране, представяне на знания и логика.
Въпреки значителния брой съществуващи технологии, е налице липса на ефективни решения на проблемите, свързани със семантичното обогатяване на данни и тяхната оперативна съвместимост. Това възпрепятства прилагането на ИИ за разработване на приложения, базирани на обогатени данни.
Търсим комбинация между учен, инженер и философ, който да създава и поддържа сложни граф бази данни, като комбинира многобройни източници на данни, за да представи ралични концепции и взаимовръзки от приложните области на GATE: Бъдещи градове, Дигитално здравеопазване, Умна индустрия и Интелигентно правителство. Нашите проекти се развиват по динамичен начин и изискват разнообразен и гъвкав набор от умения, които да способстват за бързото и компетентно решаването на сложни въпроси, свързани с интегрирацията на данните и комплексни аналитични проблеми.
Младши изследовател (R1) и Признати изследовател (R2) – Онтологии и граф бази данни
Отговорности
Общи:
- Проектира, внедрява и поддържа сложни модели от свързани данни;
- Открива данни и взаимовръзките между тях от различни източници: релационни бази данни, текстови файлове и RDF документи, други;
- Осигурява ефективна интеграция на данни в приложните домейни на GATE;
- Създава OWL онтологии, за да изложите семантиката, кодирана в данните;
- Изгражда и поддържа ETL (Extract Transform Load) процеси, за да осигури актуалност на свързаните ресурси от различни източници;
- Писане на научни публикации;
- Поддържа отлична информираност за най-новите технологични тенденции;
- Участва в подходящи дейности за обучение и развитие.
Умения, опит и квалификации:
- Младши изследовател: Минимум бакалавърска или магистърска степен по компютърни науки, геоинформатика/геоматика, приложна математика, инженерство или свързана дисциплина;
- Признат изследовател: Докторска степен по компютърни науки, геоинформатика/геоматика, инженерство или свързана дисциплина или магистърска степен плюс минимум 4 години базиран в индустрията подходящ научен опит;
- Опит с две или повече от следните технологии: Граф бази данни и семантични технологии като Neo4J, Graph DB / Triple Stores като Stardog, NoSQL DBs, SPARQL, Cypher, Gremlin, Protégé, RDF, OWL, R2RML;
- Познаване на инструменти за анализ и визуализация като Cytoscape, Cytoscape js, Gephi, GraphViz, Neovis.js и особено такива свързани с ГИС: Leaflet.js, Folium и други подобни;
- Познания и опит в прилагането на обектно -ориентиран дизайн и опит в поне един език за програмиране като Java, Scala, C ++, C# или подобен и поне един скриптов език като Python или R;
- Солидни устни/писмени комуникационни и презентационни умения, за да се обяснят резултатите от изследването (и стойността му) на колеги;
- Способност да се приоритизират задачите и да се работи по множество задачи и мотивация да се намерят начини за създаване на стойност и постигане на резултати;
- Отличното владеенето на английски език е задължително..
Опит с едно или повече от следните:
- Oпит в или познаване на концепциите от изкуствения интелект и машинното обучение: Supervised and Unsupervised machine learning, Neural Networks, Support vector machines, Kernel methods;
- Опит в работата с Jupyter notebook/Jupyter lab и други подобни инструменти;
- Опит в области, където могат да се прилагат граф бази данни като ГИС, биоинформатика и здравеопазване.
Нашето предложение:
- Ще се присъедините към и ще си сътрудничите с екип от изследователи, но ще имате свободата да провеждате изследвания във всяка от приоритетните области на GATE, създавайки нови визии за бъдещето;
- Ще можете да се възползвате от многобройни възможности за обучение, обмен на знания и професионално развитие на национално и международно ниво;
- В научноизследователската си работа ще бъдете подкрепени от модерна инфраструктура, включваща платформата GATE и Лабораториите за отворени иновации;
- Ще имате гъвкав работен график и след преместване в новопостроената сграда на GATE – модерна и привлекателна работна обстановка, стимулираща креативността и продуктивността;
- Ще Ви бъдат предоставени конкурентни условия на труд и възнаграждение, съответстващи на Вашите умения и опит.
Как да кандидатствате:
За да се кандидатирате за тези длъжности, моля, изпратете на career@gate-ai.eu:
- Автобиография, в която подробно са описани Вашите предишни назначения и квалификации.
- Мотивационно писмо от 1-2 страници, включващо:
o Кратко представяне
o Описание на предишните ви участия в изследователски проекти и основните резултати от тях.
o Описание на Вашите цели и изследователски фокус.
- Копия от дипломи за завършено образование.
- Копия от други дипломи, свидетелства и удостоверения за придобити квалификация и правоспособност.
- Копия от документи, удостоверяващи трудовия стаж и професионален опит в посочената област.
Като кандидатствате за тези длъжности, Вие доброволно предоставяте личните си данни и съгласие за обработването им, с цел набиране и подбор на персонал. Обработката на вашите лични данни се извършва в съответствие с изискванията на Регламент (ЕС) 2016/679 (Общ регламент за защита на данните), Закона за защита на личните данни и свързаните с това нормативни актове в България.
Етапи на конкурса:
- Запознаване с постъпилите документи на кандидатите и допускане до участие в процедурата на тези, които отговарят на изискванията, посочени в обявата.
- В срок до 10.09.2021 г. ще се проведе он-лайн събеседване с допуснатите кандидати.
- Всички кандидати, с които е проведено събеседване ще бъдат информирани за резултатите от проведения конкурс.
- Избраните кандидати ще бъдат назначени на трудов договор.
За допълнителна информация, моля свържете се с: dessislava.petrova@gate-ai.eu
Този документ е създаден с финансовата подкрепа на Оперативна програма „Наука и образование и интелигентен растеж“, съфинансирана от Европейския съюз чрез Европейския фонд за регионално развитие. Цялата отговорност за съдържанието на документа се носи от СУ „Св. Климент Охридски“ и при никакви обстоятелства не може да се приема, че този документ отразява официалното становище на Европейския съюз и Управляващия орган
----------------------------------------------www.eufunds.bg-----------------------------------------------
Проект BG05M2OP001-1.003-0002-C01 „Големи данни за интелигентно общество“ на СУ „Св. Климент Охридски“, финансиран от Оперативна програма „Наука и образование за интелигентен растеж“ 2014-2020, съфинансирана от Европейския съюз чрез Европейския фонд за регионално развитие.