Examensarbete, 30 hp: Systemidentifiering med maskininlärning (Machine Learning)

Plats: Solna, Sverige. Arbetet genomförs på plats i hirify.globals verksamhet för obemannade system.

Företag

hirify.global är ett ledande försvars- och säkerhetsföretag som utvecklar avancerade system inom bland annat flygteknik, vapen, ledningssystem, sensorer och undervattenssystem.

Vad du ska göra

• Genomföra en litteraturstudie inom systemidentifiering och Physics-Informed Machine Learning.
• Ta fram relevanta tränings- och testdata för drönardynamik.
• Utveckla och utvärdera fysikinformerade modeller för flygande systems dynamik.
• Jämföra modellerna med klassiska identifieringsmetoder och konventionell maskininlärning.
• Analysera modellernas robusthet, generaliseringsförmåga och prestanda under varierande flygtillstånd och lastkonfigurationer.
• Presentera resultat och slutsatser i samarbete med handledare och specialister.

Krav

• 1–2 studenter i slutet av en utbildning inom teknisk fysik, elektroteknik, datateknik, maskinteknik eller motsvarande.
• Påbörjar ett examensarbete omfattande 30 hp.
• Intresse för systemidentifiering, reglerteknik och maskininlärning.
• Arbetet kräver godkännande enligt gällande bestämmelser för säkerhetsskydd.
• För säkerhetsklassade befattningar kan visst medborgarskap krävas.

Kultur och fördelar

• Arbete nära erfarna ingenjörer, specialister och akademiska handledare.
• Stöd och vägledning för att omsätta teoretiska kunskaper i praktiska lösningar.
• Möjlighet att bidra till utvecklingen av autonoma och obemannade system.
• Urval sker löpande och tjänsten kan tillsättas före sista ansökningsdag.

Rekryteringsprocess

• Ansök senast 1 november 2026.
• Urval sker löpande.
• Examensarbetet handleds av en hirify.global-handledare samt en akademisk handledare eller examinator.