Konkurs na stanowisko adiunkta (K / M) w grupie pracowników badawczych na Wydziale Matematyki i Informatyki UJ
Kraków, PolskaОсновні характеристики вакансії
Працевлаштування: трудовий договір
Повний робочий день
Опис
Rektor Uniwersytetu Jagiellońskiego ogłasza konkurs na stanowisko adiunkta (K/M) w grupie pracowników badawczych na Wydziale Matematyki i Informatyki UJ w Instytucie Informatyki i Matematyki Komputerowej.
Jednostka
Wydział Matematyki i Informatyki
Stanowisko
adiunkt (K/M)
Załączniki
https://praca.bip.uj.edu.pl/documents/145868730/160698977/Informacja+o+konkursie+na+stanowisko+adiunkta+w+grupie+pracownik%C3%B3w+badawczych_28.04.2026.pdf/2d8c6ff1-a78a-4475-8052-c4dfab044ebc
https://praca.bip.uj.edu.pl/documents/145868730/160698977/Information+on+selection+procedure+of+the+position_assistant+professor_research+staff_28_04_2026.pdf/44e9ca17-724b-4b7e-9576-21c9587677a8
Grupa stanowisk
Stanowiska badawcze
Data wytworzenia
28.04.2026
Вимоги
Do konkursu mogą przystąpić osoby, które spełniają wymogi określone w art. 113, 116 ust. 2 pkt 3) ustawy z dnia 20 lipca 2018 r. Prawo o szkolnictwie wyższym i nauce oraz zgodnie z § 165 Statutu UJ odpowiadają następującym kryteriom kwalifikacyjnym:
posiadają co najmniej stopień doktora;
posiadają odpowiedni dorobek naukowy;
biorą czynny udział w życiu naukowym.
ID grupy stanowisk
147155924
Tytuł Programu/Projektu
Efektywne renderowanie obiektów 3D reprezentowanych za pomocą Gaussian Splatting w środowisku rozszerzonej rzeczywistości”
First Team, 2 PRIORYTET PROGRAMU FUNDUSZE EUROPEJSKIE DLA NOWOCZESNEJ GOSPODARKI 2021–2027 (FENG)
Termin składania dokumentów
29.05.2026
Вимоги
doktorat z zakresu informatyki lub dyscypliny pokrewnej;
w roku ogłoszenia konkursu na stanowisko posiadanie stopienia naukowego doktora nie dłużej niż przez okres 7 lat (licząc kolejne lata od roku następującego po roku uzyskania stopnia):
Regulamin wyboru projektów –
FIRST TEAM FENG - NABÓR 1/2023
udokumentowane osiągnięcia w publikacjach z zakresu grafiki komputerowej, modeli generatywny lub zastosowań modeli sztucznej inteligencji w grafice 3Di;
biegłość w programowaniu w Pythonie, z doświadczeniem w pracy z bibliotekami naukowymi, takimi jak PyTorch;
dobre zrozumienie metod sztucznej inteligencji, w szczególności renderowania neuronowego;
znajomość renderowania neuronowego, np. Gaussian Splatting;
biegła znajomość języka angielskiego;
praktyczne doświadczenie w pracy w zespole badawczym.