Job offers

Current job offers

We are continuously looking for talented staff to join the Signal Processing Group. In case of interest, for academic positions please make an inquiry to the group head and for student positions please contact the respective project leaders.


2 Ph.D. studentships in the MLSAP project

Job type: scholarship
Position starts on: 3st January 2022 (or soon after)
Period of stipend agreement: 10 months
Project leader: dr hab. inż. Konrad Kowalczyk, prof. AGH
Project title: ‘Machine learning for spatial audio processing’
Project type: research project – OPUS program
Source of funding: National Science Centre (NCN)

Oferta nr 1 – doktorant
Wymagania:
– student(ka) studiów doktoranckich (III stopnia) w dyscyplinie elektronika, telekomunikacja, informatyka, inżynieria akustyczna, z lub pokrewnej
– znajomość zagadnień przetwarzania sygnałów cyfrowych, uczenia maszynowego, algebry linowej i statystyki
– bardzo dobra znajomość języków programowania Python (i/lub C/C++) oraz Matlab’a
– zainteresowania w dziedzinie przetwarzania sygnałów dźwiękowych, w szczególności mowy i audio
– dodatkowym atutem będzie wiedza i doświadczenie w tematyce wielomikrofonowego przetwarzania sygnałów, filtracji przestrzennej, lokalizacji źródeł dźwięku oraz metod reprodukcji dźwięku przez głośniki i słuchawki, uwzględniając zarówno stochastyczne macierzowe przetwarzanie sygnałów jak i metody uczenia głębokiego.
Opis zadań:
Oferta dotyczy pracy w projekcie OPUS NCN „Analiza zastosowania uczenia maszynowego w przestrzennym przetwarzaniu sygnałów dźwiękowych” mającym na celu opracowanie nowatorskich metod przetwarzania wielokanałowych sygnałów dźwiękowych na potrzeby dźwięku przestrzennego, z zastosowaniem elementów uczenia maszynowego. Do zadań stypendysty należeć będą:
– opracowanie stochastycznych i głębokich metod przestrzennego przetwarzania sygnałów, a także estymacja potrzebnych parametrycznych informacji przestrzennych przy pomocy tych metod
– implementacja metod i algorytmów w języku programowania Python, C++ lub w Matlabie – przeprowadzania eksperymentów, ewaluacja i opis wyników

Oferta nr 2 – doktorant
Wymagania:
– student(ka) studiów doktoranckich (III stopnia) w dyscyplinie elektronika, telekomunikacja, informatyka, inżynieria akustyczna, z lub pokrewnej
– znajomość zagadnień przetwarzania sygnałów cyfrowych, uczenia maszynowego, algebry linowej i statystyki
– bardzo dobra znajomość języków programowania Python (i/lub C/C++) oraz Matlab’a
– zainteresowania w dziedzinie przetwarzania sygnałów dźwiękowych, w szczególności mowy, chęć realizacji pracy naukowej w tematyce rozpoznawania mówców
– dodatkowym atutem będzie wiedza i doświadczenie w tematyce rozpoznawania mówców i uczenia maszynowego oraz znajomość modeli opartych o uczenie głębokie, a także cech i klasyfikatorów stosowanych w rozpoznawaniu mówców i mowy. Mile widziana będzie a także znajomość zagadnień związanych z przestrzennym przetwarzaniem sygnałów mikrofonowych.
Opis zadań:
Oferta dotyczy pracy w projekcie OPUS NCN „Analiza zastosowania uczenia maszynowego w przestrzennym przetwarzaniu sygnałów dźwiękowych” mającym na celu opracowanie nowatorskich metod przetwarzania wielokanałowych sygnałów dźwiękowych na potrzeby dźwięku przestrzennego, z zastosowaniem elementów uczenia maszynowego. Do zadań stypendysty należeć będą:
– opracowanie głębokich modeli rozpoznawania mówców
– zwiększenie odporności systemu rozpoznawania mówców na różne warunki akustyczne nagrania sygnału mowy (uwzględnienie ich w modelu, cechach i/lub funkcji kosztu)
– implementacja modeli, trening i ewaluacja modeli na dostępnych w projekcie serwerach


Procedura aplikacji o obie pozycję:
Termin składania ofert: do 30.12.2021 godz. 17:00
Forma składania ofert: email na adres konrad.kowalczyk@agh.edu.pl
Wymagane dokumenty:
– List motywacyjny
– Curriculum Vitae
– Lista najważniejszych osiągnięć naukowych (spis publikacji, prezentacji konferencyjnych, nagród i wyróżnień, stypendiów, uczestnictwo w projektach)
– W treści zgłoszenia należy zawrzeć następującą klauzulę: „Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych dla potrzeb niezbędnych do realizacji procesu rekrutacji (zgodnie z Ustawą o Ochronie Danych Osobowych Dz.U. z 2002 r. Nr 101, poz. 926 ze zm.)”

Więcej informacji na stronie:
https://iet.agh.edu.pl/oferty-pracy-badania/
https://www.ncn.gov.pl/baza-ofert/

Past job offers

2 Ph.D. studentships in the APDAS project

Job type: scholarship
Position starts on:  1st October 2020 (or soon after)
Period of stipend agreement: Initially 11 months (extension possible)
Project leader: dr hab. inż. Konrad Kowalczyk, prof. AGH
Project title: ‘Audio Processing using Distributed Acoustic Sensors’
Project type: research project – First TEAM programme
Source of Funding: Foundation for Polish Science (FNP)
Key responsibilities include:
– Developing algorithms for speech enhancement in a distributed speech acquisition system including source separation, interferer, noise and reverberation reduction
– Developing algorithms for automatic speaker/speech recognition
– Implementing already developed solutions in software for demonstration applications
– Testing and evaluating obtained results
– Designing and performing measurements and experiments using audio equipment
– Writing publications, reports, and presenting at conferences
– Involvement in execution of project tasks
– Working both independently and jointly with other researchers and external collaborators (including possible visits to partner universities)
Profile of candidates/requirements:
– M.Sc. in Electronics, Telecommunication, Computer Science, Acoustic Engineering, Audio Engineering or related discipline
– Knowledge of digital signal processing and linear algebra
– Very good command of programming languages C++ and Python, and good command of Matlab
– Proficiency in English (both written and spoken)
– Eligibility for conducting PhD studies in Poland
– Interest in audio/speech processing and high motivation for conducting scientific work towards a PhD degree
– Knowledge and experience in the following topics will be considered an asset: audio signal processing: machine learning in speech processing, software development and testing, distributed processing, speech enhancement including source separation, source, localization, noise reduction, dereverberation, beamforming
Application procedure:
Please send the following documents to konrad.kowalczyk@agh.edu.pl
Application deadline: 27th September 2020, Selected candidates will be interviewed within 1 week after the application deadline.
We welcome applications from students who already have a PhD status at AGH or other university, who would like to join the project.
For candidates to be admitted to the PhD program at AGH, the details on the program and terms and conditions of admission please see the following link: https://www.agh.edu.pl/en/doktoranci/doctoral-schools/agh-doctoral-school/admissions-20202021/
– Curriculum Vitae (with a photograph)
– Cover Letter
– Certificates of academic degrees (together with transcripts of studies)
– List of significant academic achievements (list of publications, awards, conference presentations, participation in projects, etc.)
For more information visit:
https://euraxess.ec.europa.eu/jobs/555159
https://www.fnp.org.pl/en/oferta_pracy/


Ph.D. studentship in the MLSAP project

Job type: scholarship
Position starts on: 1st October 2020 (or soon after)
Period of stipend agreement: Initially 12 months (extension possible)
Project leader: dr hab. inż. Konrad Kowalczyk, prof. AGH
Project title: ‘Machine learning for spatial audio processing’
Project type: research project – OPUS programme
Source of funding: National Science Centre (NCN)
Wymagania (w punktach):
– student(ka) studiów doktoranckich (III stopnia) w dyscyplinie elektronika, telekomunikacja, informatyka, inżynieria akustyczna, matematyka, fizyka lub pokrewnej
– znajomość zagadnień przetwarzania sygnałów cyfrowych, uczenia maszynowego, algebry linowej i statystyki
– bardzo dobra znajomość Matlab’a oraz języków programowania Python i/lub C/C++,
– zainteresowania w dziedzinie przetwarzania sygnałów dźwiękowych, w szczególności mowy
– chęć realizacji pracy badawczej w tematyce przetwarzania dźwięku przestrzennego poprzez łączenie elementów klasycznego przetwarzania sygnałów dźwiękowych oraz uczenia maszynowego
– dodatkowym atutem będzie wiedza i doświadczenie w tematyce estymacji parametrów sceny akustycznej, filtracji przestrzennej, metod reprodukcji dźwięku przez głośniki lub słuchawki
Opis zadań:
Poszukujemy osoby do pracy badawczej w projekcie pt. „Analiza zastosowania uczenia maszynowego w przestrzennym przetwarzaniu sygnałów dźwiękowych” mającym na celu opracowanie nowatorskich metod przetwarzania wielokanałowych sygnałów dźwiękowych na potrzeby dźwięku przestrzennego, z zastosowaniem elementów uczenia maszynowego. Do zadań stypendysty należeć będą: opracowanie metod analizy sceny akustycznej (takich jak parametry akustyczne czy lokalizacja źródeł), metody akwizycji sceny akustycznej wraz z parametrami przestrzennymi nagrania, opracowanie metod reprodukcji dźwięku przestrzennego przez zestawy głośnikowe lub słuchawki.
Procedura aplikacji o pozycję:
Termin składania ofert: do 29.09.2020 godz. 23:59
Forma składania ofert: email na adres konrad.kowalczyk@agh.edu.pl
Wymagane dokumenty:
– List motywacyjny
– Curriculum Vitae ze zdjęciem
– Skany dyplomów studiów oraz wykaz wszystkich uzyskanych na studiach ocen (w języku polskim lub angielskim)
– Lista najważniejszych osiągnięć naukowych (spis publikacji, prezentacji konferencyjnych, nagród i wyróżnień, stypendiów, uczestnictwo w projektach) wraz ze skanami dokumentów potwierdzającymi te osiągnięcia
Więcej informacji na stronie:
https://www.ncn.gov.pl/baza-ofert/