<div dir="ltr"><div>Dear colleagues,</div><div><br></div><div>Please find below several positions available in our group.</div><div><b><br></b></div><div><b>1) Doctoral position in Sample-Efficient Probabilistic Machine Learning (4 years, fully funded)<br></b><br>The <a href="https://www.helsinki.fi/en/researchgroups/machine-and-human-intelligence" target="_blank">Machine and Human Intelligence research group</a> led by Assistant Professor Luigi Acerbi is looking for a PhD candidate eager to work on new machine learning methods for smart, robust, sample-efficient probabilistic inference, with applications to scientific modeling (e.g., computational neuroscience) and artificial intelligence. The candidate will join a newly established research group at the Department of Computer Science of the University of Helsinki (Finland) with strong links to the <a href="http://fcai.fi/" target="_blank">Finnish Center for Artificial Intelligence (FCAI)</a>.<br><br>The position is full-time, funded for four years and will be filled as soon as possible, with a negotiable starting date in early 2021.  The starting salary is 2350-2700 euros/month, depending on previous qualifications and experience. </div><div>Application deadline: <b>January 10, 2021</b>.<div><br>For more details and how to apply, see:<br><a href="https://www.helsinki.fi/en/researchgroups/machine-and-human-intelligence/phd-student-position" target="_blank">https://www.helsinki.fi/en/researchgroups/machine-and-human-intelligence/phd-student-position</a></div><font color="#888888"><font color="#888888"><div><br></div></font></font></div><b>2) Postdoctoral positions in Probabilistic Machine Learning</b><div><br></div><div>The <a href="https://www.helsinki.fi/en/researchgroups/machine-and-human-intelligence" target="_blank">Machine and Human Intelligence research group</a> led by Assistant Professor Luigi Acerbi has several openings for co-supervised postdoc positions as part of a Finnish Center for Artificial Intelligence (FCAI) - ICT Helsinki joint postdoc call. Projects in our group relate to sample-efficient and active-sampling approaches in probabilistic machine learning. The candidates will join a research team of other FCAI postdocs and professors based at the University of Helsinki and Aalto University (Finland).</div><div><br></div><div>Research topics in our group include: (#23) "Data augmentation, noise and active learning - A Bayesian brain approach", co-supervised with Aapo Hyvärinen; (#24) "Bayesian deep active learning for amortized inference of simulator models", co-supervised with Samuel Kaski & Jukka Corander; (#25) "Fast active-sampling approximate Bayesian inference for everyone", co-supervised with Aki Vehtari, Samuel Kaski & Arto Klami.</div><div>Application deadline: <b>January 25, 2021</b>.<div></div></div><div><br></div><div>For the full list of 40+ topics and how to apply, see:</div><div><a href="http://www.hiit.fi/postdocs" target="_blank">http://www.hiit.fi/postdocs</a> </div><font color="#888888"><div><br></div></font><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><span style="color:rgb(136,136,136);font-size:12.8px">Luigi Acerbi, Ph.D.</span><div><font color="#888888"><span style="font-size:12.8px">Assistant Professor of Machine and Human Intelligence</span></font><div><font color="#888888"><span style="font-size:12.8px">Department of Computer Science, University of Helsinki</span></font></div><div><font color="#888888"><span style="font-size:12.8px">Lab: </span></font><a href="http://www.helsinki.fi/machine-and-human-intelligence" style="font-size:12.8px" target="_blank">http://www.helsinki.fi/machine-and-human-intelligence</a></div></div></div></div></div>