PhD fellowship in Natural Language Processing

AI-sektionen ved Datalogisk Institut inviterer ansøgere til et ph.d.-stipendium inden for beregningsmæssig modellering og evaluering af kulturel fortolkning med sprogmodeller. Stillingen er en del af forskningsprojektet “CuRe: Cultural Reasoning for Responsible Language Model Development” (DFF projekt 5334-00088B), finansieret af Danmarks Frie Forskningsfond.

Forventet startdato er 1. februar 2027 eller snarest muligt derefter.

Sprogmodeller kan producere flydende fortolkninger af tekster, men skjuler samtidig de kulturelle antagelser, usikkerhed og alternative læsninger, der ligger til grund for deres svar. CuRe undersøger, hvordan sprogmodeller forstår og ræsonnerer om kultur, tvetydighed og fortolkning, samt hvordan disse evner kan evalueres og forbedres for at understøtte en ansvarlig udvikling af sprogmodeller. Litterære tekster udgør en krævende testplatform: Deres fortolkning afhænger af historisk og kulturel viden, tæt opmærksomhed på tekstuelle beviser og evnen til at rumme flere plausible læsninger.

Ph.d.-kandidaten vil udvikle beregningsmæssige metoder og evalueringsressourcer til kulturelt forankret fortolkning. I tæt samarbejde med forskere inden for Natural Language Processing og litteraturvidenskab forventes kandidaten at:

• konstruere datasæt og benchmarks, der forbinder litterære passager, relevant kulturel og historisk kontekst, tekstuelle beviser samt ekspert- eller læserfortolkninger;
• analysere hvilken kulturel viden og hvilke fortolkningsstrategier sprogmodeller anvender, hvor deres fortolkninger fejler, og hvor selvsikkert de præsenterer usikre konklusioner;
• udvikle metoder til at forankre fortolkninger i beviser og til at repræsentere usikkerhed, tvetydighed og flere plausible fortolkninger;
• evaluere de resulterende metoder gennem automatiske eksperimenter og studier med litteraturforskere og andre læsere; og
• publicere resultaterne i førende tidsskrifter inden for Natural Language Processing, kunstig intelligens og beregningshumaniora.

De præcise forskningsspørgsmål vil blive yderligere specificeret i samarbejde med den succesfulde kandidat. Relevante metodiske retninger omfatter evaluering og probing af sprogmodeller, retrieval og retrieval-augmented generation, eksplicitte repræsentationer af fortolkningsbeviser og usikkerhed, dataannotation, menneskeorienteret evaluering samt flersproget eller tværkulturel analyse.

Det empiriske arbejde vil primært anvende moderne skandinaviske litterære tekster, samtidig med at målet er at udvikle metoder og resultater, der generaliserer ud over litteraturen. Projektet omfatter et planlagt forskningsophold ved McGill University.

KU - SCIENCE - DATALOGISK INSTITUT - UP1 leder efter kandidater med en stærk beregningsmæssig baggrund og en interesse for, hvordan sprog, kultur og fortolkning kan studeres rigorøst. Ansøgere kan have en baggrund inden for Natural Language Processing, beregningslingvistik, datalogi, maskinlæring, kunstig intelligens, datavidenskab, digitale humaniora eller et nært beslægtet felt. Formel uddannelse inden for litteraturvidenskab er ikke et krav, men den succesfulde kandidat skal være motiveret til at arbejde på tværs af disciplinære grænser og til seriøst at engagere sig i humanistiske forskningsspørgsmål.

Ph.d.-stipendiaten vil tilslutte sig CoAStaL-forskningsgruppen og AI-sektionen ved Datalogisk Institut. Forskningsmiljøet samler fakultetsmedlemmer, postdocs og ph.d.-studerende, der arbejder med flersproget og tværkulturel NLP, multimodalitet, sprogmodeltræning og -evaluering, ansvarlig AI og beregningshumaniora. Sektionen samarbejder bredt med førende forskningsgrupper i Danmark og i udlandet.

CuRe er et tværfagligt samarbejde med Institut for Nordiske Studier og Sprogvidenskab ved Københavns Universitet. Projektet bygger på etableret fælles arbejde inden for beregningsmæssige litteraturstudier og giver adgang til store litterære korpora, domæneekspertise samt relevante annoteringsressourcer. Ph.d.-stipendiaten vil derfor være en del af både et teknisk stærkt NLP-miljø og et tæt samarbejde med litteraturforskere.

Gruppen er en del af Datalogisk Institut, Det Natur- og Biovidenskabelige Fakultet, Københavns Universitet. KU - SCIENCE - DATALOGISK INSTITUT - UP1 er beliggende i København. KU - SCIENCE - DATALOGISK INSTITUT - UP1 tilbyder kreative og stimulerende arbejdsforhold i et dynamisk og internationalt forskningsmiljø. KU - SCIENCE - DATALOGISK INSTITUT - UP1's forskningsfaciliteter omfatter moderne GPU-beregningsressourcer, delt data- og annoteringsinfrastruktur samt adgang til relevante tekstkorpora.

Hovedvejleder: Lektor Desmond Elliott, Datalogisk Institut, de@di.ku.dk.

Medvejleder: Tenure-Track Adjunkt Daniel Hershcovich, Datalogisk Institut, dh@di.ku.dk.

Medvejleder: Lektor Jens Bjerring-Hansen, Institut for Nordiske Studier og Sprogvidenskab, jbh@hum.ku.dk.

Stillingen udbydes som et treårigt fuldtidsstudie inden for rammerne af det regulære ph.d.-program (5+3-ordningen).

For at være berettiget til det regulære ph.d.-program skal du have gennemført en uddannelse svarende til en dansk kandidatgrad (180 ECTS/3 FTE BSc + 120 ECTS/2 FTE MSc) inden for projektets fagområde, f.eks. relevante uddannelser. For information om berettigelse af gennemførte uddannelser, se Generelle vurderinger for specifikke lande og Vurderingsdatabase.

Stillingen er omfattet af aftale om jobstruktur for videnskabeligt personale.

Løn, pension og øvrige ansættelsesvilkår fastsættes i henhold til overenskomst mellem Skatteministeriet og AC (Akademikerne) eller anden relevant organisation. Aktuelt starter månedslønnen på 31.800 DKK/ca. 4.200 EUR (august 2026-niveau). Afhængigt af kvalifikationer kan der forhandles et tillæg. Arbejdsgiveren betaler et yderligere bidrag på 18,07 % til din pensionskasse.

Udenlandske og danske ansøgere kan være berettiget til skattefradrag, hvis de har en ph.d.-grad og ikke har boet i Danmark de seneste 10 år.

• Gennemføre et selvstændigt forskningsprojekt under vejledning
• Gennemføre ph.d.-kurser svarende til ca. 30 ECTS / ½ årsværk
• Deltage i aktive forskningsmiljøer, herunder et ophold ved en anden forskningsinstitution, fortrinsvis i udlandet
• Undervisning og vidensformidling
• Skrive videnskabelige artikler rettet mod tidsskrifter med høj impact
• Skrive og forsvare en ph.d.-afhandling baseret på dit projekt

• En kandidatgrad eller en tilsvarende kvalifikation relevant for ph.d.-projektet.
• Stærke programmeringsfærdigheder, fortrinsvis i Python, og erfaring med maskinlærings- eller Natural Language Processing-værktøjer.
• Kendskab til moderne NLP og sprogmodeller samt evnen til at designe, implementere og evaluere beregningsmæssige eksperimenter.
• Erfaring med et eller flere af følgende er en fordel: evaluering af sprogmodeller, retrieval eller retrieval-augmented generation, dataannotation, fortolkbarhed, flersproget NLP eller beregningshumaniora.
• Relevant forskningserfaring, publikationer, specialeopgave eller professionel aktivitet.
• Evne til at arbejde selvstændigt, formulere forskningsspørgsmål og samarbejde på tværs af datalogi og humaniora.
• En nysgerrig og kritisk tankegang med stærk interesse for kultur, fortolkning og ansvarlig AI.
• Fremragende skriftlig og mundtlig engelsk. Kendskab til et skandinavisk sprog eller erfaring med litterær analyse er en fordel, men ikke et krav.

Din ansøgning inklusive alle bilag skal være på engelsk og indsendes elektronisk ved at klikke på ANSØG NU nedenfor.

1. Motiveret ansøgning (maksimalt én side), der forklarer din motivation for projektet, dine relevante kvalifikationer og de forskningsretninger, der især interesserer dig.
2. Curriculum vitae inklusive information om din uddannelse, forsknings- eller erhvervserfaring, sprogfærdigheder og andre færdigheder relevante for stillingen.
3. Originale eksamensbeviser for bachelor- og kandidatgrader samt udskrifter af karakterer på originalsproget, inklusive en autoriseret engelsk oversættelse, hvis de er udstedt på et andet sprog end engelsk eller dansk. Hvis kandidatgraden endnu ikke er afsluttet, accepteres en certificeret eller underskrevet nyere karakterudskrift eller en skriftlig erklæring fra institutionen eller vejlederen.
4. Publikationsliste, hvis relevant.
5. Referencer, hvis tilgængelige.

Ansøgningsfristen er den 8. november 2026, kl. 23:59 CET.

KU - SCIENCE - DATALOGISK INSTITUT - UP1 forbeholder sig retten til ikke at behandle materiale modtaget efter fristens udløb og ikke at behandle ansøgninger, der ikke opfylder de ovennævnte krav.

Efter fristens udløb vil et antal ansøgere blive udvalgt til akademisk vurdering af en uvildig ekspertbedømmer. Du vil blive underrettet, om du går videre til vurdering.

Bedømmeren vil vurdere de udvalgte ansøgeres kvalifikationer og erfaringer med hensyn til det ovenfor nævnte forskningsområde, teknikker, færdigheder og andre krav. Bedømmeren vil konkludere, hvorvidt hver ansøger er kvalificeret, og i så fald for hvilken af de to modeller. De vurderede ansøgere vil få mulighed for at kommentere deres vurdering. Du kan læse om rekrutteringsprocessen på http://employment.ku.dk/faculty/recruitment-process/.

Interviews med udvalgte kandidater forventes afholdt i uge 49.

For specifik information om ph.d.-stipendiet bedes du kontakte projektvejleder Daniel Hershcovich på dh@di.ku.dk eller +45 53 33 88 04.

Generel information om ph.d.-studier ved Det Natur- og Biovidenskabelige Fakultet er tilgængelig på ph.d.-skolens hjemmeside: https://www.science.ku.dk/phd/.

Københavns Universitet ønsker at afspejle det omkringliggende samfund og inviterer alle uanset personlig baggrund.