Narodowe Centrum Nauki prezentuje bazę ogłoszeń o wolnych stanowiskach pracy przy projektach finansowanych przez Centrum. Narodowe Centrum Nauki nie ponosi odpowiedzialności za treść i wiarygodność przesyłanych ofert pracy.
Uprzejmie informujemy o nowych warunkach zatrudniania osób na stanowiska typu post-doc: limit czasu upływającego od uzyskania stopnia doktora dla aplikujących na te stanowiska kobiet może być przedłużony o 1,5 roku za każde urodzone bądź przysposobione dziecko.
1. Status studenta II stopnia lub doktoranta w zakresie informatyki, data science, ekonomii, nieruchomości lub dziedzin pokrewnych
2. Bardzo dobra znajomość języka Python oraz bibliotek do analizy danych (pandas, numpy)
3. Doświadczenie w pracy z bibliotekami do uczenia maszynowego i głębokiego (scikit-learn, TensorFlow lub PyTorch)
4. Znajomość metod Computer Vision, w szczególności konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) i/lub modeli typu Vision Transformer
5. Doświadczenie w przetwarzaniu i klasyfikacji obrazów
6. Umiejętność pracy z dużymi zbiorami danych i ich czyszczenia
7. Mile widziana znajomość systemów kontroli wersji git
8. Znajomość języka angielskiego w stopniu umożliwiającym komunikację, czytanie oraz pisanie
1. Przetwarzanie i analiza zdjęć nieruchomości pochodzących z ogłoszeń internetowych
2. Opracowanie i implementacja modeli klasyfikacji obrazów w celu automatycznego określania standardu wykończenia, stanu technicznego i wyposażenia mieszkań
3. Ekstrakcja cech wizualnych z fotografii nieruchomości z wykorzystaniem pretrenowanych modeli (np. ResNet, EfficientNet, ViT) na potrzeby budowy zmiennych objaśniających do modeli automatycznej wyceny masowej (AVM)
4. Budowa pipeline’ów do automatycznego przetwarzania dużych zbiorów zdjęć
5. Przygotowanie artykułów naukowych opisujących zaproponowane podejścia
6. Uczestnictwo w konferencjach naukowych z referatami/plakatami, uczestnictwo w seminariach, spotkaniach zespołu
7. Wykonywanie ew. innych zadań zleconych przez kierownika projektu, dotyczących przetwarzania danych gromadzonych w ramach projektu
8. Raportowanie wyników prac w ujęciu kwartalnym
1. Dwa roboczodni w tygodniu (16 godzin w tygodniu, możliwość indywidualnego grafiku czasu pracy).
2. Wynagrodzenie (stypendium): 2 000 zł / miesięcznie.
3. Planowany termin rozpoczęcia: 1 sierpnia 2026.
4. Możliwość pracy zdalnej, gotowość do podróży na spotkania zespołu.
5. Praca pod nadzorem kierownika projektu – stypendysta powinien pozostawać w kontakcie telefonicznym i online z członkami zespołu projektowego; powinien też uczestniczyć w spotkaniach online w terminach i za pośrednictwem komunikatorów internetowych wskazanych przez kierownika projektu; przy czym spotkania nie będą odbywać się częściej niż raz w tygodniu.
6. W przypadku doktorantów preferowane przygotowanie rozprawy doktorskiej na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu na podstawie projektu.
7. Okres pracy: 12 miesięcy, z możliwością przedłużenia o kolejne miesiące aż do końca trwania projektu, po pozytywnej ocenie kierownika projektu.
Wymagane dokumenty:
1. dane kontaktowe
2. zaświadczenie potwierdzające status studenta/doktoranta
3. list motywacyjny
4. CV
5. informacje o ewentualnej działalności naukowej (mile widziane listy referencyjne)
6. zgoda na przetwarzanie danych osobowych zgodnie z Ustawą z dnia 29 sierpnia 1997 r. o ochronie danych osobowych (Dz. U. z 2016 r. poz. 922 z późn. zm.)
Zgłoszenie należy przesłać na adres radoslaw.trojanek@ue.poznan.pl (z dopiskiem: HOUSING-AI STYPENDIUM)
Konkurs ma charakter otwarty. Procedura rekrutacji zostanie przeprowadzona zgodnie z regulaminem NCN. Zgłoszenia będą oceniane przez ustanowioną Komisję Konkursową.
Ostateczna decyzja zostanie podjęta po rozmowach w formie zdalnej z wybranymi kandydatami.
Stypendysta otrzyma do dyspozycji laptop na potrzeby pracy w projekcie (własność UEP).
W ramach pracy w projekcie przewidziane jest pełne finansowanie jednej/dwóch konferencji w roku i/lub wizyty w wybranym ośrodku naukowym.
Dodatkowych informacji na temat konkursu i projektu udziela kierownik projektu dr hab. Radosłąw Trojanek, prof. UEP (https://trojanek.pl)