PhD Student
KTH Royal Institute of Technology · Стокгольм, Швеция
- Зарплата
- 33 700 – 38 500
- Формат
- Офис
- Занятость
- Полная
- Категория
- Data/ML
- Источник
- ФКН: Вакансии
Откликнуться
Прямого контакта в посте нет
Откройте вакансию в Telegram-боте: там весь исходный пост и способ отклика.
Открыть в TelegramОписание
__tldr: PhD-позиция в KTH (Стокгольм) по федеративному обучению, теории информации и кодированию__
В KTH Royal Institute of Technology открыта оплачиваемая позиция аспиранта в совместном проекте KTH и Technical University of Denmark (DTU):
Efficient and Resilient Decentralised Federated Learning via Compression and Coding
📍 Основное место работы — KTH, Стокгольм
🇩🇰 В рамках 4-летней PhD-программы суммарно около одного года предполагается провести в DTU в Дании. Этот период можно разбить на несколько исследовательских визитов.
Чем будем заниматься
Проект посвящён децентрализованному federated learning — без центрального сервера, с акцентом скорее на математическую и коммуникационную инфраструктуру распределённого обучения, чем на разработку самих ML-моделей.
Основные темы:
• communication-efficient federated learning;
• lossy compression градиентов и обновлений моделей;
• gradient coding и устойчивость к медленным/отказавшим устройствам (stragglers);
• information theory и coding theory для распределённого ML;
• устойчивость и безопасность децентрализованных систем обучения.
Цель — понять, как строить распределённое обучение в условиях ограниченной пропускной способности каналов и ненадёжных узлов, сохраняя при этом качество обучения.
Проект выполняется совместно командами KTH и DTU.
Руководители:
• KTH: Prof. Ragnar Thobaben, Prof. Mikael Skoglund
• DTU: Prof. Søren Forchhammer, Asst. Prof. Stanislav Kruglik
Кого ищем: нужен кандидат с сильной математической подготовкой и интересом к теоретическим аспектам ML и коммуникационных систем.
Особенно релевантен опыт/образование в областях:
• information theory;
• coding theory;
• communications / signal processing;
• distributed или federated learning.
Условия: это полноценная оплачиваемая PhD-позиция в KTH с трудовым контрактом, а не обучение за свой счёт.
Программа рассчитана на 4 года full-time. Возможна небольшая доля преподавания/административной работы, в соответствии с правилами KTH.
Текущая зарплатная шкала KTH для PhD:
• старт — 33 700 SEK/месяц
• после первого года PhD — 34 700 SEK/месяц
• после второго года — 36 700 SEK/месяц
• после третьего года — 38 500 SEK/месяц
Суммы указаны до налогов.
📅 Дедлайн подачи: 24 сентября 2026
🔗 Описание позиции и подача заявки:
https://www.kth.se/lediga-jobb/963264?l=en
В KTH Royal Institute of Technology открыта оплачиваемая позиция аспиранта в совместном проекте KTH и Technical University of Denmark (DTU):
Efficient and Resilient Decentralised Federated Learning via Compression and Coding
📍 Основное место работы — KTH, Стокгольм
🇩🇰 В рамках 4-летней PhD-программы суммарно около одного года предполагается провести в DTU в Дании. Этот период можно разбить на несколько исследовательских визитов.
Чем будем заниматься
Проект посвящён децентрализованному federated learning — без центрального сервера, с акцентом скорее на математическую и коммуникационную инфраструктуру распределённого обучения, чем на разработку самих ML-моделей.
Основные темы:
• communication-efficient federated learning;
• lossy compression градиентов и обновлений моделей;
• gradient coding и устойчивость к медленным/отказавшим устройствам (stragglers);
• information theory и coding theory для распределённого ML;
• устойчивость и безопасность децентрализованных систем обучения.
Цель — понять, как строить распределённое обучение в условиях ограниченной пропускной способности каналов и ненадёжных узлов, сохраняя при этом качество обучения.
Проект выполняется совместно командами KTH и DTU.
Руководители:
• KTH: Prof. Ragnar Thobaben, Prof. Mikael Skoglund
• DTU: Prof. Søren Forchhammer, Asst. Prof. Stanislav Kruglik
Кого ищем: нужен кандидат с сильной математической подготовкой и интересом к теоретическим аспектам ML и коммуникационных систем.
Особенно релевантен опыт/образование в областях:
• information theory;
• coding theory;
• communications / signal processing;
• distributed или federated learning.
Условия: это полноценная оплачиваемая PhD-позиция в KTH с трудовым контрактом, а не обучение за свой счёт.
Программа рассчитана на 4 года full-time. Возможна небольшая доля преподавания/административной работы, в соответствии с правилами KTH.
Текущая зарплатная шкала KTH для PhD:
• старт — 33 700 SEK/месяц
• после первого года PhD — 34 700 SEK/месяц
• после второго года — 36 700 SEK/месяц
• после третьего года — 38 500 SEK/месяц
Суммы указаны до налогов.
📅 Дедлайн подачи: 24 сентября 2026
🔗 Описание позиции и подача заявки:
https://www.kth.se/lediga-jobb/963264?l=en
- federated_learning
- distributed_learning
- information_theory
- coding_theory
- signal_processing
- gradient_coding
- lossy_compression
- communications
- machine_learning
Оценка вакансии
80/100 · хорошо
- Описание полное
- Зарплатная вилка указана
- Компания и проект описаны
- Контакта нет
- Стек описан подробно
- Формат работы понятен
Похожие вакансии
LLM / ML Engineer
AI-балл 47/100llmmachine_learningpython
Research Scientist (Real-Time Video Generation)
AI-балл 57/100Cantina · Европа
video_generationgenerative_modelsfine_tuning
AI/LLM Engineer в GenAI Evaluation
AI-балл 45/100Офис / Удалённоpythonmlgenai
ML-разработчик
AI-балл 13/100mlcvnlp
Senior ML / AI Engineer
AI-балл 57/100Limassol, Cyprus
SeniorОфисpythonpytorchllm
