Vacancies

Vacancies


Bli spesialist i tekstannotering!

Bli spesialist i tekstannotering!

Er du interessert i å bidra til banebrytende AI-teknologi samtidig som du tjener litt ekstra penger? Ved NorwAI tilbyr vi nå en mulighet for studenter til å bli med i vårt team og jobbe med trening av avanserte generative språkmodeller.

Hva innebærer jobben?

Som spesialist i tekstannotering vil du være ansvarlig for å annotere instruksjoner og tekstpassasjer på norsk for å hjelpe oss med å trene avanserte generative språkmodeller. Nyttig kompetanse for de som jobber med vitenskapelig arbeid innenfor språk og tekstanalyse. Den totale ansettelsesperioden er 1 måned (ca. 20 timer). Ansettelsesperioden kan forlenges basert på individuelle forutsetninger og behov. Denne forskningsassistent-stillingen knyttes til stillingskode 1429 aspirant. Lønnsnivå 24 (under 180 p), 26 (over 180p) og 28 (fullført master).

Du må være student ved NTNU og beherske norsk flytende. Du trenger ikke en bakgrunn innen datavitenskap & informatikk. Du får full opplæring og må ikke være spesialist fra før.

Søknad

Fyll inn søknadsskjema for å søke på denne stillingen (krever NTNU-innlogging):

Til søknadsskjema

Send mail til karolina.storesund@ntnu.no ved spørsmål.

 

Oppstart blir månedsskiftet mars/april. Søknadsfrist: 17.mars. Søknader tas likevel i mot etter dette.

Picture of announcement flyer with link to the pdf version


PhD Candidate in Privacy Preserving Machine Learning

PhD Candidate in Privacy Preserving Machine Learning

logo NTNU

 

At the Department of Information Security and Communication Technology (IIK), we have a vacancy for a Ph.D. candidate in Privacy Preserving Machine Learning. 

The position is funded by NorwAI and will be based in the Cryptology division of the Department of Information Security and Communication Technology in Gjøvik.

The candidate will work in a collaboration between the university, the internationally accredited registrar and classification society DNV, and Cancer Registry of Norway. The candidate will be analyzing and developing algorithms for privacy preserving health registry data access. The goals of such access include supporting registry operations as well as health care research. Of particular interest in this context are differentially private algorithms for federated statistical model parameter estimation. 

Application deadline: 15th March 2024

Read more and apply