Ph.D. Position in Computer Science (Wearable Intelligence & Data Fusion)

Должность: Позиция для соискателей степени Ph.D. в области компьютерных наук (носимый интеллект и слияние данных) Компания: Constructor Labs Местоположение: Constructor Labs / Бремен, Германия

Constructor University в сотрудничестве с Constructor Knowledge Labs и Constructor Technology

О позиции

Исследовательская группа доктора Сари Садии в Constructor Knowledge Labs (CKL) в сотрудничестве с Constructor University (CU) и Constructor Technology (CT) приглашает кандидатов на позиции аспирантов (Ph.D.) в области компьютерных наук с фокусом на носимый интеллект, мультимодальное слияние данных и периферийные вычисления (edge AI).

Проект исследует, как потоки данных с носимых устройств могут быть преобразованы в структурированные знания и интегрированы в цифровой аватар, основанный на знаниях, который поддерживает двустороннее взаимодействие в образовании и исследованиях.

Аспиранты будут работать в высоко междисциплинарной среде, сочетающей ИИ/МО, периферийные вычисления, когнитивные науки и человеко-компьютерное взаимодействие. В тесном сотрудничестве с академическими кругами и промышленностью они будут способствовать созданию конфиденциальных, персонализированных фреймворков в реальном времени, одновременно работая над своей докторской диссертацией.

О программе

Программа Ph.D. ориентирована на исследования и подчеркивает оригинальные вклады в следующих областях:

• Аналитика носимых данных и методы их слияния
• Аналитика биомедицинских данных
• Обработка данных на устройстве и моделирование производительности
• Системы персонализации и адаптивного рассуждения
• ИИ для образования

Аспиранты также будут иметь доступ к специализированным курсам по:

• Искусственному интеллекту, машинному обучению и периферийным вычислениям
• Передовым вычислительным методам и науке о данных
• Когнитивным наукам и человеко-ориентированным вычислениям

В рамках программы студенты будут сотрудничать с Constructor Technology, чтобы получить практический промышленный опыт, внося вклад в реальные тестовые платформы и прототипы.

Фокус исследований

Данная позиция Ph.D. является частью проекта «Wearable Intelligence» с двумя основными направлениями исследований:

Слияние данных разнородных временных потоков

• Разработка алгоритмов для объединения мультимодальных сигналов (физиологические, когнитивные, контекстные, планирование и обучающие данные).
• Разработка конвейеров, которые генерируют структурированные инсайты, лежащие в основе Agentic Personalization Engine (APE).

Обработка данных на устройстве и моделирование производительности

• Разработка моделей, балансирующих вычисления, энергию и потоки данных в средах носимых устройств, периферийных вычислений и облачных вычислений.
• Исследование возможности запуска компактных микро-LLM непосредственно на носимых устройствах.

Общая цель — создание масштабируемых, этичных и прозрачных систем персонализации, поддерживающих образование и исследования.

Финансирование

Должность предусматривает полное финансовое обеспечение через специальную стипендию, включающую:

• Ежемесячная стипендия в размере 1650 евро
• Ежемесячное пособие на исследовательские расходы в размере 100 евро (Forschungskostenpauschale)
• Субсидия на медицинскую страховку в размере 100 евро в месяц
• Дополнительное пособие в размере 603 евро для мини-работы (mini-job), чтобы поддержать параллельную частичную занятость (необязательно)

Constructor Knowledge Labs активно поддерживает кандидатов в подготовке заявок на внешнее финансирование — докторские стипендии, фонды или гранты на международную мобильность — и может предоставить институциональную поддержку и рекомендации.

Профиль кандидата

Обязательные требования:

• Степень магистра (или эквивалент) в области компьютерных наук, ИИ/МО, науки о данных, когнитивных наук или смежных дисциплин.
• Сильная подготовка в области ИИ/МО, обработки сигналов или периферийных вычислений.
• Практический опыт работы с носимыми или мультимодальными данными (например, частота сердечных сокращений, ЭЭГ, активность, сон, GPS).
• Прочные навыки математического и вычислительного моделирования.
• Свободное владение академическим английским языком (например, отчеты, статьи, диссертации).

Предпочтительные квалификации:

• Опыт работы с LLM, мультимодальным слиянием данных или агентными системами ИИ.
• Знакомство с методами приватного машинного обучения (privacy-preserving ML), динамическим согласием и фреймворками, соответствующими GDPR.
• Демонстрируемая способность проводить независимые исследования и сотрудничать в междисциплинарных областях.
• Интерес к преподаванию, наставничеству и прикладным промышленным исследованиям.

Детали подачи заявки

Срок подачи: 31 августа 2026 г.

Необходимые документы:

• Резюме (CV);
• Академические транскрипты;
• Мотивационное письмо с изложением исследовательских интересов и карьерных целей;
• 2 рекомендательных письма.

Заявки рассматриваются на постоянной основе. Кандидаты, прошедшие короткий список, будут приглашены на собеседование.