Institut for Veterinær- og Husdyrvidenskab
Det Sundhedsvidenskabelige Fakultet
Københavns Universitet
KU - SUND - IVS tilbyder et ph.d.-stipendium i kunstig intelligens til overvågning og beslutningsstøtte på dyre- og besætningsniveau med start den 1. januar 2027 eller snarest muligt derefter.
KU - SUND - IVS's gruppe og forskning
Den ansatte ph.d.-studerende vil blive en del af forskningsgruppen Data & Modelling, som i øjeblikket har 9 medlemmer, herunder én videnskabelig assistent, to ph.d.-studerende og 6 lektorer. KU - SUND - IVS's forskningsgruppe er fokuseret på avancerede metoder til overvågning og modellering af data fra animalske produktionssystemer. Dette inkluderer brugen af Machine Learning (ML) og Artificial Intelligence (AI) metoder.
Projektbeskrivelse
Ph.d.-projektet vil fokusere på at udvikle, vurdere og sammenligne traditionelle og moderne ML- og AI-metoder med hensyn til deres anvendelighed og praktiske relevans for overvågning af forskellige typer tidsseriedata registreret på besætnings-, dyregruppe- og individniveau. Projektet vil bygge på allerede tilgængelige datasæt, og indsamling af nye data forventes ikke at være en del af dette projekt.
Datasættene vil omfatte:
- Input- og produktionsdata på besætningsniveau med det formål at estimere f.eks. infektionsstatus eller miljøpåvirkning.
- Sensordata registreret på eller omkring individer eller grupper af dyr med det formål at klassificere sundhedsstatus eller adfærdsmønstre.
- Videodata optaget af individer eller grupper af dyr med det formål at klassificere sundhedsstatus eller adfærdsmønstre.
ML/AI-metoderne vil omfatte:
- Traditionel tidsseriemodellering, specifikt dynamiske lineære modeller (en type tilstandsrumsmodel).
- Neurale netværksbaserede tidsseriemodeller, specifikt transformere.
- Konvolutionelle neurale netværk til kodning af videobilleder.
- Lukkede store sprogmodeller (f.eks. ChatGPT, Claude, Google Gemini).
- Små åben vægtmodeller, der kan køres lokalt (f.eks. Qwen3.5-9B, OpenAI gpt-oss-20b, Mistral Ministral 3 8B Reasoning).
De præcise kombinationer af datasæt og metoder vil afhænge af det specifikke projekt, som ansøgeren formulerer under en indledende tre-måneders ansættelse som videnskabelig assistent.
Hovedvejleder er lektor Dan Børge Jensen, Institut for Veterinær- og Husdyrvidenskab, daj@sund.ku.dk, direkte telefon: +4535333021.
Varighed: 3 år som ph.d.-studerende + 3 måneder som videnskabelig assistent med henblik på indskrivning.
Jobbeskrivelse
Dine hovedopgaver som ph.d.-studerende ved SUND er:
- Gennemførelse af et uafhængigt forskningsprojekt under vejledning.
- Gennemførelse af ph.d.-kurser eller anden tilsvarende uddannelse svarende til cirka 30 ECTS-point.
- Deltagelse i aktive forskningsmiljøer, herunder et ophold hos et andet forskerteam.
- Opnåelse af erfaring med undervisning eller andre former for formidling relateret til dit ph.d.-projekt.
- Undervisning og formidling af din viden.
- Udarbejdelse af en ph.d.-afhandling på baggrund af dit projekt.
Ph.d.-programbeskrivelse:
Ph.d.-programmet er en treårig fuldtidsforskeruddannelse inden for rammerne af 5+3-ordningen, beregnet for kandidater med en relevant akademisk grad inden for projektets fagområde (f.eks. Animal Science).
Kvalifikationer:
Hvis du har afsluttet din akademiske uddannelse i Danmark, kræver adgang til ph.d.-programmet en relevant kandidatgrad (svarende til 180 ECTS BSc + 120 ECTS MSc).
Hvis du har en akademisk uddannelse fra udlandet, skal du enten have en grad svarende til en dansk kandidatgrad (180 ECTS + 120 ECTS MSc) eller som minimum en bachelorgrad svarende til en dansk bachelorgrad (180 ECTS) og være fagligt kvalificeret på kandidatniveau.
Som led i vurderingen af, om du opfylder uddannelseskravene, skal du også opnå en positiv akademisk evaluering og blive vurderet som den bedst kvalificerede til stillingen.
Den succesfulde kandidat bør desuden kunne demonstrere følgende:
- Beherskelse af R-sprog for statistisk beregning.
- Praktisk erfaring med Keras- og Tensorflow R-pakkerne.
- Praktisk erfaring med tilstandsrumsmodeller (f.eks. dynamiske lineære modeller) til tidsseriemodellering.
- Praktisk erfaring med træning og evaluering af fuldt forbundne kunstige neurale netværk.
- Praktisk erfaring med træning og evaluering af konvolutionelle neurale netværk.
- Praktisk erfaring med træning og evaluering af transformer neurale netværk.
- Praktisk erfaring med brugen af store sprogmodeller via API-kald.
Andre vigtige kriterier er:
- Det opnåede karaktergennemsnit.
- Faglige kvalifikationer relevante for ph.d.-projektet.
- Tidligere publikationer.
- Relevant erhvervserfaring.
- Andre faglige aktiviteter.
- En nysgerrig indstilling med en stærk interesse for maskinlæring og kunstig intelligens.
- Sprogfærdigheder.
Ansættelsessted
Ansættelsesstedet er Institut for Veterinær- og Husdyrvidenskab, Det Sundhedsvidenskabelige Fakultet, Københavns Universitet. KU - SUND - IVS tilbyder kreative og stimulerende arbejdsforhold i et dynamisk og internationalt forskningsmiljø. KU - SUND - IVS's forskningsfaciliteter inkluderer moderne laboratorier og moderne computerhardware til træning af kunstige neurale netværk.
Ansættelsesvilkår
Den gennemsnitlige ugentlige arbejdstid er 37 timer pr. uge.
Ansættelsen er betinget af ansøgerens vellykkede indskrivning som ph.d.-studerende ved Graduate School på Det Sundhedsvidenskabelige Fakultet, Københavns Universitet. Dette kræver indsendelse og godkendelse af en ansøgning til det specifikke projekt, som ansøgeren formulerer under en indledende tre-måneders ansættelse som videnskabelig assistent.
Ph.d.-studiet skal gennemføres i overensstemmelse med Ministeriel Bekendtgørelse om Ph.d.-uddannelsen (2013) og Fakultetets regler for opnåelse af graden.
Løn, pension og ansættelsesvilkår er i overensstemmelse med overenskomsten mellem Finansministeriet og Akademikerne i Staten. Afhængig af anciennitet starter månedslønnen på cirka 27.800 DKK/cirka 3.700 EUR (oktober 2021-niveau) plus pension.
Du kan læse mere om lønniveauer i staten på www.loenoverblik.dk (på dansk).
Spørgsmål
For specifik information om ph.d.-stipendiet bedes du kontakte hovedvejlederen.
Generel information om ph.d.-studier ved Det Sundhedsvidenskabelige Fakultet er tilgængelig på Graduate Schools hjemmeside: https://healthsciences.ku.dk/phd/guidelines/
Ansøgningsprocedure
Din ansøgning skal indsendes elektronisk ved at klikke på 'Ansøg nu' nedenfor. Ansøgningen skal indeholde følgende dokumenter i PDF-format:
- Motiveret ansøgning (max. én side).
- CV inkl. uddannelse, erfaring, sprogfærdigheder og andre færdigheder relevante for stillingen.
- Attesteret kopi af originalt kandidatdiplom og karakterudskrift på originalsproget, inklusive en autoriseret engelsk oversættelse, hvis udstedt på et andet sprog end engelsk eller dansk. Hvis uddannelsen ikke er afsluttet, accepteres en attesteret/underskrevet kopi af en nylig karakterudskrift eller en skriftlig erklæring fra institutionen eller vejleder. Som en forudsætning for ansættelse som ph.d.-stipendiat skal din kandidatgrad svare til en dansk kandidatgrad. KU - SUND - IVS opfordrer dig til at læse mere i vurderingsdatabasen: https://ufm.dk/en/education/recognition-and-transparency/find-assessments/assessment-database. Bemærk venligst, at KU - SUND - IVS kan bede dig om at indhente en vurdering af din uddannelse udført af Uddannelses- og Forskningsministeriet.
- Publikationsliste (hvis muligt).
Ansøgningsfrist: 7. oktober 2026, kl. 23.59 CEST.
KU - SUND - IVS forbeholder sig retten til ikke at behandle materiale modtaget efter fristen, og til ikke at behandle ansøgninger, der ikke lever op til de ovennævnte krav.
Den videre proces
Efter ansøgningsfristens udløb udvælger den autoriserede rekrutteringsansvarlige ansøgere til vurdering efter indstilling fra ansættelsesudvalget. Alle ansøgere får herefter straks besked, om deres ansøgning er gået videre til vurdering af en uvildig bedømmer.
Bedømmeren foretager en ikke-prioriteret vurdering af de faglige kvalifikationer og erfaringer i forhold til det ovenfor nævnte forskningsområde, teknikker, færdigheder og andre krav, der er anført i annoncen.
Når vurderingsarbejdet er afsluttet, får hver ansøger mulighed for at kommentere den del af vurderingen, der vedrører ansøgeren selv.
Du finder information om rekrutteringsprocessen på: http://employment.ku.dk/faculty/recruitment-process/
Ansøgerne vil blive vurderet i henhold til Ministeriel Bekendtgørelse nr. 242 af 13. marts 2012 om ansættelse af videnskabeligt personale ved universiteter.
Interviews forventes afholdt i uge 45 eller 46.
Københavns Universitet ønsker at afspejle samfundets mangfoldighed og opfordrer alle kvalificerede kandidater til at søge uanset personlig baggrund.
