LEDIG STILLING VED Norsk Regnesentral

1-3 forskere innen maskinlæring og statistisk modellering

Søknadsfrist: 16.11.2025

Norsk Regnesentral STI (NR) er en uavhengig, ideell og allmennyttig privat stiftelse som utfører oppdragsforskning for næringsliv, offentlig sektor og private organisasjoner både i Norge og internasjonalt.

Forskningsområdene er statistisk modellering, geomodellering, bildeanalyse, jordobservasjon, maskinlæring, kunstig intelligens, språkteknologi, digital sikkerhet, digital inkludering og digital transformasjon. 

I over 70 år har instituttet levert samfunnsnyttige tjenester og skapt nye verdier for kunder og partnere innen et vidt spekter av bransjer; Teknologi og industri, Finans og forsikring, Klima og miljø, Naturressurser, Hav, Helse og Samfunn. 

Vi har et tett samarbeid med mange andre forskningsmiljøer, i tillegg til næringslivet og offentlig sektor. NR har 100 ansatte, og flertallet av våre forskere har doktorgrad. Vår oppgave er å skape forskningsresultater som brukes og synes.

Forskningsinstituttet Norsk Regnesentral søker1-3 forskere innen maskinlæring og statistisk modellering

Det er stor etterspørsel etter Norsk Regnesentrals kompetanse, blant annet fordi vi er en av hovedaktørene i det nye nasjonale kunstig intelligens-senteret TRUST – The Norwegian Centre for Trustworthy AI. Vi vil derfor styrke laget ytterligere.

Om stillingene og kvalifikasjoner

Vi søker 1-3 forskere i statistisk modellering og maskinlæring med dyp metodisk forståelse. 

Søkere må ha enten doktorgrad eller mastergrad med noe erfaring innen disse feltene. Stillingene ligger i forskningsavdelingen Statistisk modellering og maskinlæring med 30 forskere.

Maskinlæring og statistisk modellering er kjernen i systemer for kunstig intelligens. Hos oss vil du ikke bare bruke algoritmene i spennende oppdrag, du får også muligheten til å utvikle dem og forstå dem til bunns. Du vil lære om når tradisjonell statistisk modellering er å foretrekke og når metoder som dyp læring eller XGBoost er best.

Du må være interessert i metodeforskning, anvendelser og oppdragsforskning. Ved siden av å være en sterk metodiker, må du være god til å programmere og interessert i nye utviklingsverktøy.

Arbeidsoppgaver

Våre forskere får muligheten til å arbeide med mange ulike metoder, prosjekter, kunder og samarbeidspartnere, og vi jobber med anvendelser innen et bredt spekter av områder: finans, forsikring, teknologi, industri, helse, marin, klima og miljø. Vi utvikler for eksempel: risikomodeller for banker og forsikringsselskaper, sesongvarsler for temperatur og nedbør, prognoser for kraftpriser, metoder for deteksjon av anomalier i tidsrekker, modeller for spredning av lakselus mellom oppdrettsanlegg og metoder for forklarbar kunstig intelligens.

Vi samarbeider nært med fagfolk hos de ulike kundene og samarbeidspartnerne våre. Prosjektene er finansiert av private bedrifter, offentlige virksomheter, Norges forskningsråd eller EU-kommisjonen. 

Avhengig av din erfaring, kan stillingene inneholde elementer av alle oppgaver på et forskningsinstitutt; prosjektarbeid, prosjektledelse, markedsføring, nettverksbygging, søknadsskriving og akademisk publisering. Vår hverdag er variert, utfordrende og spennende.

Vi tilbyr

Vi tilbyr 100 % fast stilling, gode lønnsbetingelser og pensjons- og forsikringsordninger, fleksibel arbeidstid, 5 uker ferie, i tillegg til betalt fri i romjul og påske, og egen personalkantine. Mulighet for hjemmekontor én dag i uken.

NR har gode opplærings- og utviklingsmuligheter sammen med høykompetente kolleger innen statistisk modellering og maskinlæring i et inspirerende arbeidsmiljø. Norsk Regnesentral holder til i Kristen Nygaards hus ved Forskningsparken på Blindern i Oslo. Tiltredelse etter avtale.

Søknaden skal inneholde søknadsbrev, CV, vitnemål og karakterutskrifter fra din høyere utdanning og attester.

Ta gjerne kontakt med en av våre forskningssjefer for mer informasjon. Vi ser frem til å høre fra deg.

Søk på stillingen

Spørsmål om stillingen

  • Kjersti Aas (Forskningssjef Statistisk modellering og maskinlæring), kjersti@nr.no
  • Anders Løland (Forskningssjef Statistisk modellering og maskinlæring), anderslo@nr.no
Powered by Labrador CMS