Projektbeskrivning

Vi söker en utmärkande kandidat för att bedriva banbrytande forskning inom kosmiska strukturers ursprung och evolution, med hjälp av kosmologiska kartläggningar och maskininlärning. Projektet finansieras av ett Simons Foundation anslag tilldelat Jens Jasche, och faller under ett nytt samarbete “Learning the Universe”, med tonvikt på att utveckla och tillämpa maskininlärningstekniker för att återskapa universums begynnelsevillkor, och att pröva fundamentak fysik, med befintliga och nästa generations kosmologiska kartläggningar.

Den antagna kandidaten kommer att bli en medlem av Simons Collaboration, med omfattande möjligheter för interdisciplinära samarbeten med forskare i medlemsinstitutioner (Columbia University, Lawrence Berkeley National Lab, Harvard University, Flatiron Institute, Institut Astrophysique de Paris, Université de Montreal, Princeton University, Carnegie Mellon University, MPA Garching). Dessutom kommer den antagna kandidaten att bli medlem av Oskar Klein Centret för kosmopartikelfysik (www.okc.albanova.se) i Stockholm.

Denna kollaboration innehar en rik vetenskaplig miljö som omfattar mer än ett hundra forskare aktiva i både teori och experiment inom fälten astronomi, astrofysik och partikelfysik, både vid Stockholms universitet och KTH. OKC hyser starka och aktiva forskningsprogram inom mörk materia, mörk energi, transient och multi-signal-baserad astrofysik, kosmisk strukturformation, och relaterade frågor inom partikelfysik.

Postdokorala medarbetare uppmuntras att ta del av vetenskapliga program vid Nordita, the Nordic Institute for Theoretical Physics, vilket för samman världsledande experter att arbeta på specificerade forskningsproblem under förlängda tidsperioder. Den framgångsrika kandidaten kommer vidare att vara medlem i vårt Aquila-konsortium (www.aquila-consortium.org), ett internationellt forskningssamarbete som utvecklar nya datavetenskapstekniker för att studera grundläggande fysik med kosmiska strukturer.

Arbetsuppgifter

Anställningen innefattar nyskapande forskning på utvecklandet och tillämpandet av nyutvecklade datavetenskapliga tekniker för att studera de kosmologiska storskaliga strukturerna i kartläggningar. Dagliga arbetsuppgifter kommer att inkludera arbete med vår algoritm Bayesian Origin Reconstruction from Galaxies (BORG), utveckla nya maskininlärningstekniker, och att analysera data från kosmologiska kartläggningar.

 

Ref.nr SU FV-3441-21

Sista ansökningsdag: 2022-01-15

Fullständig information finns här.