Postdoktor i maskinteknik med inriktning mot kunskapsdriven optimering

Högskolan i Skövde är en central och ledande aktör för utbildning, forskning och samverkan som stödjer omställningen för en hållbar framtid – regionalt, nationellt och internationellt. Våra 12 000 studenter och 460 medarbetare skapar förutsättningar för samhällets digitala transformation och hållbar samhällsutveckling genom högkvalitativ utbildning och forskning inom valda områden. Välkommen till ett levande campus mitt i Skaraborg. Om oss Institutionen för ingenjörsvetenskap vid Högskolan i Skövde kännetecknas av en kreativ och dynamisk miljö, med en samarbetsinriktad atmosfär, moderna faciliteter och starka industriella partnerskap. Under mer än ett decennium har institutionen visat hur ett mindre lärosäte kan bedriva tillämpad forskning och utbildning av hög kvalitet samt utveckla de metoder och tekniska innovationer som kännetecknar en framgångsrik forskningsmiljö. Du kommer att ingå i forskningsmiljön Virtual Engineering (VE) vid Institutionen för ingenjörsvetenskap, Högskolan i Skövde. En av VE huvudsakliga visioner är att bidra till ett "livskraftigt samhälle" genom att utveckla framtidens produktionssystem, optimera tillverkningsmetoder och prioritera människocentrerad design i produktionssystem. Forskningsmiljön bidrar även till "en digitaliserad och hållbar framtid" genom att erbjuda digitala lösningar som stärker hållbarhet, effektivitet och människocentrering. Din roll Du kommer att ingå i ett team vars arbete har stor betydelse för industri, samhälle och akademi. Som postdoktor kommer du att fokusera på att utveckla intelligenta, adaptiva och hållbara tillverkningssystem som stärker den operativa robustheten, förbättrar resurseffektiviteten och höjer kvaliteten i beslutsfattandet. Forskningen kommer att undersöka hur simuleringsbaserad optimering, digitala tvillingar, kunskapsdrivna modeller och AI-baserat beslutsstöd kan integreras för att stödja resilienta och energimedvetna tillverkningssystem. Särskild tonvikt kommer att läggas vid multiobjektiv optimering, lärandeförstärkt optimering och multiagentbaserat beslutsfattande för dynamisk produktionsplanering, schemaläggning, resursallokering och störningshantering i komplexa industriella miljöer. De huvudsakliga arbetsuppgifterna är forskning inom optimering och simulering av tillverkningssystem. Undervisning eller andra administrativa uppgifter kan ingå med upp till 20 procent. För anställningen krävs: avlagt doktorsexamen inom maskinteknik, informationsteknologi eller ett närliggande område eller har en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen dokumenterad erfarenhet av forskning inom av simuleringsbaserad modellering och optimering av komplexa industriella eller sociotekniska system, särskilt produktions- och tillverkningssystem dokumenterad erfarenhet av forskning inom av multiobjektiv optimering, kunskapsdriven optimering, lärandeförstärkt optimering eller AI-baserat beslutsstöd god förmåga att kommunicera i tal och skriftligt på engelska god samarbetsförmåga samt förmåga att bygga relationer och forskningsnätverk. Vi kommer också att värdera följande bedömningsgrunder vid anställningen: Av högsta betydelse är: Avlagt doktorsexamen högst tre år för ansökningstidens utgång. Graden av sådan skicklighet som är ett krav för behörigheten. Av näst högsta betydelse är: Erfarenhet av Python och relevanta bibliotek för maskininlärning, optimering och simulering. Dokumenterad expertis inom simulering, digitala tvillingar, adaptiv optimering eller intelligenta beslutsstödsystem. Av betydelse är också: Erfarenhet av samverkan med industriella partner och tillämpningsnära forskning. Förmåga att tydligt presentera vetenskapliga resultat i tal och skrift. God förmåga att kommunicera i tal och skriftligt på svenska. Anställningsform: Anställningen som postdoktor avser heltidstjänstgöring och görs i enlighet med gällande kollektivavtal mellan Arbetsgivarverket, OFR-S, Saco-S och SEKO. Anställningen är tidsbegränsad i två år. Omfattning: 100 % Sista ansökningsdatum: 31 juli 2026 Diarienummer: Ref nr HS 2026/485 Tillträde: Enligt överenskommelse Kontaktuppgifter: Upplysningar om anställningen lämnas av avdelningschef Stefan Ericson (mailto:stefan.ericson@his.se) och biträdande professor Masood Fathi (mailto:masood.fathi@his.se). Facklig information lämnas av Anders Johansson (Saco-S) eller Maria Carlstedt (ST). Samtliga personer nås via Högskolans växel 0500-44 80 00. Ansökan Du söker anställningen via vår hemsida, www.his.se/jobb genom att klicka på "Ansök" längst ned i annonsen. Där kan du även läsa mer oss Högskolans rekryteringsprocess samt vilka förmåner du har som medarbetare hos oss. Välkommen med din ansökan! Till din ansökan ska följande dokument bifogas: Personligt brev CV Intyg/betyg och övriga merithandlingar du som sökande vill åberopa Meritportfölj där du redogör för din vetenskapliga och pedagogiska verksamhet Vetenskapliga publikationer, bifoga högst fem vetenskapliga publikationer (varav minst två publicerade under de senaste tre åren) Fullständig publikationslista. Kontakta HR-avdelningen på mailto:hr-specialister.hr@his.se om du har publikationer som inte kan bifogas elektroniskt direkt i ansökan. Publikationerna ska vara högskolan tillhanda senast en vecka efter sista ansökningsdatum.