<div dir="ltr">We are seeking a PhD Fellow that will:<br><ul><li>Develop new statistical and machine learning methodologies to study dynamical processes that evolve both over time and space.</li><li>Apply the new methodologies to tackle energy analytics applications such as: energy load forecasting, anomalies and fault detection, optimization of the power flows on the energy grid.</li></ul>The methodological part will focus on the design of models to process data represented as time series and / or graphs to perform inference tasks, such as prediction and classification.<br><br>Possible research directions are:<br><ul><li>Develop Graph Neural Networks to model diffusion processes over a complex network or, in general, to predict the evolution of dynamically interacting systems;</li><li>Couple non-linear time series analysis and Bayesian inference to design novel Recurrent and Convolutional Neural Network architectures;</li><li>Exploit random matrix theory and matrix sampling to compute similarities between time series and graphs;</li><li>Develop deep learning architectures for graphs to solve combinatorial optimization problems, such as cluster assignment, set cover, and routing.</li></ul>The PhD student will join the Statistics and Complex System Modeling groups at the Mathematics and Statistics Department at UiT.<br><div><br></div><div>More information are available at:<br><a href="https://www.jobbnorge.no/en/available-jobs/job/206271/phd-fellow-in-statistics-and-machine-learning">https://www.jobbnorge.no/en/available-jobs/job/206271/phd-fellow-in-statistics-and-machine-learning</a><br></div></div>