Stipendiat i KI-drevne boresystemer

Om stillingen

Universitetet i Stavanger har ledig stilling som stipendiat i KI-drevne boresystemer ved Det teknisk-naturvitenskapelige fakultet, Institutt for energi- og petroleumsteknologi.

Stillingen er ledig fra 01.03.2025 med oppstart senest 01.06.2025.

Dette er en utdanningsstilling som i hovedsak skal gi lovende forskere anledning til faglig utvikling gjennom en forskerutdanning.

Den som ansettes vil bli tatt opp på doktorgradsprogrammet i teknologi og naturvitenskap. Programmet omfatter relevante kurs i et omfang som tilsvarer omkring et halvt års studium, en avhandling basert på selvstendig forskning, deltakelse i nasjonale og internasjonale forskermiljø, relevant forskningsformidling, prøveforelesning og disputas. Les mer om forskerutdanningen ved UiS på våre nettsider. (https://www.uis.no/nb/forskning/phd-utdanning-ved-uis)

Stipendiaten ansettes for en periode på tre år med ren forskerutdanning 

Stillingen er eksternt finansiert med midler fra Norges Forskningsråd gjennom SFI (senter for forskningsbasert innovasjon) DigiWells: Digital Well Center for Value Creation, Competitiveness and Minimum Environmental Footprint.

Forskningstema

Den som ansettes vil være tilknyttet et forskningsfelt som ser på planlegging og gjennomføring av automatiserte boreoperasjoner og vil inngå i et forskningsmiljø der flere forskere på tvers av ulike fagområder samarbeider for å utvikle løsninger for boreautomatisering.

Tittelen på forskningsprosjektet er “Forsterkende læring og simulering for automatisert boreoptimalisering".

Hovedaktiviteter vil være:

• Utforske potensialet til forsterkende læring (RL) for å optimalisere sanntidsbeslutninger i boreoperasjoner. Fokuset vil være på utnyttelse av omfattende simuleringer utført i brønnplanleggingen, sammen med feltdata, for å trene en autonom agent som kan støtte beslutningstaking under usikkerhet. Systemet som utvikles vil forbedre beslutningsprosesser ved å bygge bro mellom simuleringsbasert planlegging og operasjonelle aktiviteter i sanntid.
• Utvikle et RL-drevet system som lærer retningslinjer for autonom boring. Disse retningslinjene vil gjenspeile den komplekse, hierarkiske strukturen til arbeidsflyten i en boreoperasjon og gjøre det mulig for systemet å ta beslutninger i tråd med industrielle prosesser. Forskningen vil inkludere utforming av beslutningsproblemer, skape treningsmiljøer, håndtering av usikkerheter i data og operasjoner og optimalisering av retningslinjer ved bruk av data generert fra simuleringer med flere systemer.
• Bygge videre på pågående arbeidet i DigiWells, med overgang fra modellering av usikkerhet i undergrunnen til beslutningstaking, med tanke på fremtidig integrering i industrielle kontrollsystemer. Det endelige målet er å forbedre effektiviteten og sikkerheten i boreoperasjoner gjennom avanserte, datadrevne optimaliseringsteknikker.

Oppgaver i forskningsprosjektet:

• utforme beslutningsproblemer for boreoperasjoner
• skape treningsmiljøer for forsterkende læringsagenter
• utvikle representasjoner av beslutningsprosesser i boring
• håndtere usikkerheter i data og operasjonelle prosesser
• lære og optimalisere retningslinjer ved hjelp av data fra komplekse simuleringer
• sikre kompatibilitet med industrielle kontrollsystemer

Kvalifikasjoner

Du må ha en sterk faglig bakgrunn med femårig mastergrad innenfor informatikk, maskinlæring eller petroleumsteknologi med fokus på matematisk modellering og koding eller tilsvarende utdanning som gir grunnlag for å gjennomføre en forskerutdanning, fortrinnsvis av nyere dato.

Dersom karakteren din på masteroppgaven og veid gjennomsnittskarakter på masterstudiet begge hver for seg tilsvarer B eller bedre, er du den vi søker etter. 

Dersom du har utdannelse fra en institusjon med annen karakterskala enn A-F ber vi deg om å legge ved en bekreftet konverteringsskala som viser hvordan karakterene kan sammenliknes med den norske A-F skalaen. Du kan bruke disse konverteringsskalaene til å beregne poengene dine for opptak. (https://www.uis.no/sites/default/files/2021-04/Conversion%20of%20results_0.pdf)

Det vil bli lagt vekt på at du har kompetanse på minst to eller flere av følgende områder:

• solid kunnskap innen algoritmiske maskinlæringssystemer
• solid kunnskap innen matematisk modellering og numeriske simuleringer
• verifiserbare dataprogrammeringsferdigheter (Matlab, Python, C#, Java, C++, R, Julia) inkludert arbeid med datahåndtering
• evne til å håndtere data som ligger i databaser
• kjennskap til boresystemer- og operasjoner, forståelse for reguleringsteknikk og erfaring med opptrening av agenter i forsterkende læring

Videre legges det vekt på at du:

• er motivert, har potensial for forskning innenfor fagfeltet
• har faglige og personlige forutsetninger for å gjennomføre doktorgradsutdanningen innen ansettelsesperioden
• kan arbeide selvstendig og i et fellesskap, være nytenkende og kreativ
• er strukturert og har stor arbeidskapasitet
• har gode ferdigheter i engelsk, både skriftlig og muntlig.

Krav til kompetanse i engelsk

Gode ferdigheter i engelsk er påkrevd for deltakelse i doktorgradsprogrammet. Internasjonale søkere må dokumentere dette med gyldig sertifikat fra en av følgende tester:

• TOEFL - Test of English as a Foreign Language, Internet-Based Test (IBT). Minimum resultat: 90
• IELTS - International English Language Testing Service. Minimum resultat: 6.5
• Certificate in Advanced English (CAE) eller Certificate of Proficiency in English (CPE) fra Universitetet i Cambridge
• PTE Academic - Pearson Test of English Academic. Minimum resultat: 62

Følgende søkere er fritatt fra ovennevnte krav:

• søkere med ett års fullført universitetsstudier i Australia, Canada, Irland, New Zealand, Storbritannia, USA
• søkere med fullført mastergrad med engelsk som undervisningsspråk i et EU-/EØS-land
• søkere som er fritatt basert på HK-dir sin GSU liste (https://hkdir.no/en/foreign-education/lists-and-databases/higher-education-entrance-qualification-gsu)

Vi tilbyr

• forskerutdanning i en stor organisasjon med et viktig samfunnsoppdrag
• et ambisiøst arbeidsfellesskap og et inkluderende arbeidsmiljø
• tilgang til Lifekeys (https://lifekeys.no/), digital tjeneste for ivaretakelse av egen mental helse og livskvalitet
• lønn etter Statens lønnsregulativ l.pl 17.515, kode 1017, kr 532.200 bto pr år med lønnsutvikling etter ansiennitet i stillingen. Fra lønnen trekkes lovfestet innskudd til Statens pensjonskasse.
• medlemskap i Statens pensjonskasse (http://www.spk.no) sikrer gode pensjons- og forsikringsordninger
• mer om ansattgoder og fordeler (https://www.uis.no/nb/uis-som-arbeidsplass) på uis.no

Mangfold

Mangfold er en ressurs i arbeids- og læringsmiljøet ved UiS. Når vi har ulike bakgrunner og erfaringer, kan vi se utfordringer fra flere vinkler og finne bedre løsninger.  

På UiS er vi opptatt av å vise respekt for hverandres ulikheter, og legger til rette for ansatte med nedsatt funksjonsevne. Vi tar hensyn til dine behov og din situasjon i ulike livsfaser. 

Synes du denne stillingen er interessant, oppfordrer vi deg til å søke, uavhengig av kjønn, funksjonsevne, kulturell bakgrunn eller om du i en periode har vært utenfor arbeidslivet. 

Er det kvalifiserte søkere med funksjonsnedsettelse, hull i CV-en eller innvandrerbakgrunn, innkaller vi minst én søker i hver av disse gruppene til intervju. Kjenner du deg igjen i en av disse kategoriene, kan du krysse av i jobbsøkerportalen vår.

Les mer om kravene for å bli vurdert som søker i disse gruppene her (https://www.uis.no/nb/om-uis/jobb-ved-uis-sokeprosessen#/).  

Universitetet vil rekruttere flere kvinner til stillinger som stipendiat innenfor fagområdet. Dersom flere søkere anses å ha likeverdige kvalifikasjoner, vil en kvinne bli prioritert foran en mann.

Søknaden

Søk stillingen elektronisk via "Søk stillingen" på denne siden. Her registreres minimum søknadsbrev, relevant utdanning og arbeidserfaring samt språkferdigheter. I søknadsbrevet må du få frem dine forskningsinteresser og motivasjon for stillingen.

Følgende skal lastes opp som vedlegg til søknaden:

• CV med fullstendig oversikt over utdanning og erfaring
• vitnemål og attester samt dokumentasjon på annen aktivitet som vurderes relevant 
• Diploma Supplement eller lignende og konverteringsskala dersom dette er påkrevd. Hvis karakteren for masteroppgaven ikke er tilgjengelig på søknadstidspunktet, men vil bli fullført innen 1. februar 2024 må følgene inkluderes:
  • bekreftelse fra universitetet om forventet innleveringsdato for oppgaven
  • utkast til masteroppgaven
• dokumentasjon på kompetanse i engelsk språk dersom dette er påkrevd
• publikasjoner eller annet relevant forskningsarbeid

Søknaden vil bli vurdert ut fra informasjonen som foreligger i Jobbnorge ved søknadsfristen. Sørg derfor for at søknaden tydelig viser hvordan dine ferdigheter og erfaringer oppfyller kriteriene som er beskrevet over og at du har lagt ved nødvendig dokumentasjon.

Dokumentasjonen må foreligge på et skandinavisk språk eller engelsk. Hvis vedleggene overskrider 30 MB til sammen må disse komprimeres før opplasting.

Vi gjør oppmerksom på at opplysninger om søker kan bli offentliggjort selv om søker har anmodet om ikke å bli oppført på offentlig søkerliste, jf offentlighetsloven § 25. (https://lovdata.no/lov/2006-05-19-16/§25) Dersom din anmodning ikke blir tatt til følge vil du bli varslet om dette.

UiS vurderer bare søknader og vedlegg registrert i Jobbnorge.

Generell informasjon

Ansettelsen blir gjennomført etter prinsippene i statsansatteloven (https://lovdata.no/dokument/NL/lov/2017-06-16-67), og lovverk som regulerer eksport av kunnskap, teknologi og tjenester. Dersom søknaden din vurderes å være i strid med kriteriene i sistnevnte lovverk dersom det vurderes at du ikke kan starte i stillingen innen datoen ovenfor vil du få søknaden avslått uten videre vurdering.

Ansettelse som stipendiat er regulert i Forskrift om ansettelsesvilkår for stillinger som postdoktor, stipendiat, vitenskapelig assistent samt spesialistkandidat (https://lovdata.no/dokument/SF/forskrift/2006-01-31-102?q=forskrift om ansettelsesvilkår).

Din kompetanse for stillingen, ut fra dokumentasjon registrert i Jobbnorge, vil bli vurdert av en intern komite. På bakgrunn av komiteens uttalelse vil aktuelle søkere bli invitert til intervju. Det vil også bli innhentet referanser for aktuelle kandidater. Mer om ansettelsesprosessen på våre nettsider. (http://www.uis.no/nb/jobb-ved-uis-sokeprosessen)

Studiet gjennomføres i hovedsak ved Universitetet i Stavanger, bortsett fra et avtalt utenlandsopphold i et anerkjent relevant forskningsmiljø.

Det er en forutsetning at du bosetter deg slik at du kan være tilstede ved, og tilgjengelig for, fagmiljøet på arbeidsplassen i ordinær arbeidstid.

Stillingen er kunngjort på både norsk og engelsk. Ved meningsforskjell mellom tekstene skal den engelske teksten legges til grunn.