Jobbmöjligheter
Upptäck ditt nästa karriärdrag
653 lediga tjänster
Student Ambassadör
Bli Kollins röst på din skola. Snacka med studenter, skapa innehåll för sociala medier, bygga samarbeten med sektioner och hjälp oss växa. Du är bryggan mellan Kollin och studenter - och får forma hur vi pratar om och bygger vår plattform. Ansvarsområden • Skapa innehåll för Instagram och TikTok som resonerar med studenter • Bygga relationer med sektioner och studentorganisationer • Samla feedback från studenter och föra vidare till teamet • Representera Kollin på studentevent och på din campus • Testa nya features och hjälp oss förstå vad studenter faktiskt vill ha Vi söker dig • Student vid vilken teknisk högskola som helst • Bekväm med att skapa innehåll för sociala medier • Gillar att prata med folk och bygga relationer • Förstår studentkulturen och vad som funkar (och inte funkar) • Tar initiativ och kan jobba självständigt Trevligt att ha • Aktiv i din sektion eller studentförening • Har byggt en följarskara på sociala medier • Erfarenhet av event-planering eller samarbeten • Använder Kollin och har stark åsikt om vad som kan förbättras Vad du får • Timlön • Flexibelt vid sidan av studierna - du sätter din egen takt • Bonusar baserat på engagemang • Bygg ditt CV med riktig erfarenhet av community-building och marknadsföring • Direkt kontakt med grundarna - din feedback formar produkten • Exclusive merch och access till nya features först • Möjlighet att växa till mer ansvar när Kollin växer
UX/UI Designer Internship
Get your hands dirty med riktig produktdesign. Inte bara mockups i Figma - du kommer göra user research, intervjuer, analysera hur studenter faktiskt använder plattformen, och designa features som deployar till production. Vi experimenterar med AI i designprocessen och du jobbar tätt med utvecklare från dag ett. Ansvarsområden • Genomföra användarintervjuer och UX-analyser med riktiga studenter • Designa nya features baserat på faktisk användardata • Testa AI-verktyg i designprocessen och pusha gränserna för vad som är möjligt • Samarbeta med utvecklare för att implementera din design • Iterera snabbt baserat på feedback och användarbeteende Vi söker dig • Student eller nyutexad som vill lära sig produktdesign på riktigt • Kan Figma eller liknande verktyg • Nyfiken på hur människor faktiskt använder produkter • Inte rädd för att prata med användare och ställa frågor • Vill jobba i ett tempo där din design blir kod inom dagar, inte månader Trevligt att ha • Har gjort egna projekt eller kurser i UX/UI • Erfarenhet av user research eller intervjuer • Har lekt med AI-designverktyg (Midjourney, v0, etc.) • Grundläggande förståelse för HTML/CSS/React Vad du får • Flexibelt schema som funkar med dina studier • Jobba remote varifrån du vill • Lär dig från dag ett - inget kaffekokning här • Bygg en portfolio med features som faktiskt används av tusentals • Använd moderna AI-verktyg i din designprocess • Möjlighet till fortsatt anställning efter praktiken
Sopra Sterias Accelerateprogram 2026
Genom vårt traineeprogram Accelerate, som blivit utsett till Sveriges mest attraktiva inom IT av Karriärföretagen, lägger du grunden för en framgångsrik karriär som konsult inom digital transformation. Sopra Steria Accelerate ger dig med höga ambitioner en strukturerad utvecklingsplan för dina första tre år i konsultyrket. Vi vet att den största utvecklingen som konsult sker genom att jobba i riktiga kunduppdrag och att få lära sig i skarpt läge. Därför är du konsult från start och kommer till största delen att bygga din kompetens genom att jobba i uppdrag hos våra kunder. Parallellt med ditt uppdrag erbjuder vi dig utbildning och verktyg som stärker din kompetens för att utvecklas till en senior konsult. Utbildningarna är skräddarsydda för att du ska utvecklas i konsultrollen och träna tillsammans med kollegor i en trygg miljö. Inom programmet ges du möjlighet att bygga ett brett nätverk både genom arbete i projekt och uppdrag med kollegor inom Sopra Steria. Hos oss blir du anställd från dag ett och får en marknadsmässig lön. Vi erbjuder helt enkelt ett inspirerande och utvecklande program för dig som är nyexaminerad och vill ha en framgångsrik karriär som konsult. Vårt mål är att du ska lyckas och utveckla dig till att bli en av marknadens vassaste konsulter. Vi erbjuder följande inriktningar 2026: • Advisory (Stockholm & Göteborg) • Cloud (Stockholm) • Data & Analytics (Stockholm, Göteborg) • Systemutveckling (Stockholm, Göteborg, Östersund) • Systemutveckling Microsoft CRM (Stockholm) • ServiceNow (Stockholm) • Tech Management (Stockholm)
2x Fullstackutvecklare
Du kommer att arbeta med både frontend (det användaren ser) och backend (server, databaser, logik). Fokus ligger på att bygga systemet från grunden och hantera allt från gränssnitt till databas och API:er.
Student in Nordea - Summer Interns to Markets
Do you want spend eight weeks during the summer at Nordea Markets getting equipped for the future? We are now looking for Summer Interns to join Nordea Markets for a couple of months in the summer 2026. This is a golden opportunity to kick start your career in the financial markets and put what you learned at university into practice. We are deeply committed to providing the financial solutions of tomorrow to our customers. As the world is changing fast, we want to be a reliable partner that creates value to our customers by being one step ahead, facilitating a better understanding of the future. We are creating an agile environment where we experiment and grow together. With us, you will be in a good company of colleagues, with an opportunity to create and contribute to something bigger. About this opportunity As the Intern at Nordea Markets (Fixed Income, Currencies and Equities) you will be involved in the daily work and solve cases related to: Macro Analysis, Foreign Exchange, Investments (structured products and bonds) and Equities. You will gain insight into the different products and customers that we face on a daily basis, as well as develop your analytical abilities and communication skills. For the right candidate, there are no limits on where this internship could take you, both in terms of career opportunities and learnings! Working alongside Nordea's Sales Managers, Traders and Analysts offers a unique opportunity to learn from the best. The exposure to multiple areas building the market leading position and offering of Nordea, will enable you to gain a broad understanding of the financial markets, unparalleled in the Nordics. The learning curve is steep, and there is always something new and exciting ahead of you. The internship will develop your personal and professional skills and help you discover what areas within the business you find extra interesting. Not to mention the network of contacts that will give you a head start after graduation! The role is based in Stockholm. Who you are Collaboration. Ownership. Passion. Courage. These are the values that guide us in being at our best – and that we imagine you share with us. We are looking for a broad range of candidates and we believe that the most important attributes are to bring passion to your work, be engaged and have an analytical and curious mindset. Your experience and background: • We are looking for talented people with great personalities • We expect that you have advanced well in your studies and have preferably started or will start your Master’s degree • As we look for fresh perspective and different ways of thinking, we encourage applications from individuals with diverse academic backgrounds • We appreciate that you enjoy personal responsibility as well as being part of a team • Excellent language skills in English and Swedish Are you ready to accept the challenge? For more information visit our career blog or apply directly on our our website. What we offer People come here when they want to get somewhere. For some, it’s to take their career to the next level. For others, it’s to break new ground within their area of expertise – in other words, with us, you will always move forward. A culture that fosters performance and growth in one of the largest Nordic banks, offering various opportunities to evolve, develop and learn from brilliant colleagues with diverse backgrounds in a vibrant working environment. Hybrid working model – we believe in the value of bringing people together and at the same time we embrace the freedom of flexibility. Diversity and inclusion are a natural part of our daily work. We know that an inclusive workplace is a sustainable one. We genuinely believe that our diverse backgrounds, experiences, characteristics and traits make us stronger together. Every day we strive to find new ways to improve diversity and inclusion within our community e.g. we have signed the European Diversity Charters in the countries where we operate to show our commitment and engage with others to continue learning and improving. If this sounds like you, get in touch! Next steps Submit your application no later than 26/10/2025. For more information, you’re welcome to contact Lena Christoffersson at lena.christoffersson@nordea.com . The recruitment process consists of the following steps: • Preliminary CV selection • Phone conversation with the recruiter • Online interview with the hiring leader • Background check We enable dreams and aspirations for a greater good. We build relationships. We add a personal touch to everything we do – when advising our customers, collaborating with colleagues, and meeting our potential candidates. We learn and develop. We take pride in being experts and thinking ahead. We use our expertise to meet our customers’ needs, from the simplest to the most complex. We bring a growth mindset to our work that enables us to focus on a broader perspective in our daily challenges. We lead change. We are responsible and aware of the impact of our decisions, both for our customers and for our local and global communities. Mindful of our responsibility towards current and future generations, we have made sustainability an integrated part of our business strategy. We are Nordea. We have a 200-year history of supporting and growing the Nordic economies and our values are deeply rooted in these open, progressive and collaborative societies. As one of the biggest employers in the Nordics, Poland and Estonia, you have excellent opportunities to evolve, develop and move forward with us. For union information, please contact Finansförbundet at finansforbundet@nordea.se or SACO at SacoNordea@nordea.com. Department: Internships / Student positions Learn more about us Learn more about us How we recruit Who we are Sustainability in Nordea Our purpose and values
Service Advisor
Vi söker en Kundrådgivare som vill vara med och hjälpa våra kunder till en starkare, tryggare och långsiktigt hållbar ekonomi. About our team Välkommen till Jönköping, nu söker vi dig som vill vara med och bidra till våra kunders framtidsplaner genom förstklassig service som underlättar deras vardag. När våra kunder strävar efter att nå sina mål och förverkliga sina drömmar, finns vi där för att erbjuda en relevant finansiell lösning. Vår roll är att hjälpa våra kunder förverkliga sina drömmar. Vi finns här för att guida, utmana och hjälpa kunden hitta rätt väg för att nå sina finansiella mål. Kontoret har stort fokus på nya kunder och vi vill fortsätta växa på vår marknad och hos oss är du en del av ett inspirerande team med många möjligheter att utvecklas och bidra till något större. Collaboration. Ownership. Passion. Courage. Detta är värderingar som vägleder oss i hur vi arbetar och hur vi fattar beslut. Delar du dessa värderingar kommer du trivas hos oss på Nordea Jönköping. Vad du kommer att göra Tillsammans med dina kollegor ansvara för att skapa hög tillgänglighet, tillit och kundnöjdhet. Attrahera nya kunder, samtidigt som du bibehåller goda relationer med befintliga kunder. Med ett proaktivt arbetssätt fokusera på att upprätthålla och skapa tillväxt i kundens tillgångar och uppnå affärsresultat. Vem du är Det här är rätt roll för dig om du: • Har förmågan att sätta dig in i kundens situation, och har en naturlig fallenhet för att bygga relationer • Stimuleras av att ge service och få kunders och medarbetares uppskattning för ditt bidrag • Deltar aktivt för att skapa god stämning och utvecklas tillsammans med kollegor • Är strukturerad, anpassningsbar och tar till dig ny teknik som du använder i det digitala mötet med kunden • Har professionella kunskaper i engelska och svenska, i både tal och skrift Din bakgrund och kompetens innefattar: • Har förmågan att sätta dig in i kundens situation, och har en naturlig fallenhet för att etablera kontakt i mötet med både kunder och kollegor • Stimuleras av att arbeta resultatinriktat, där du på ett skickligt sätt kopplar samman kundens behov med våra produkter och tjänster • Arbetar aktivt med att utveckla dina egna kompetenser och dela kunskap med kollegor, samt bidra till ett öppet och positivt klimat Det skulle vara värdefullt om du även: • Är av Swedsec licenserad rådgivare Vad vi erbjuder Människor kommer hit när de vill komma någonstans. För somliga är det att ta sin karriär till nästa nivå. För andra är det att bryta ny mark inom sitt kompetensområde – med andra ord, du kommer alltid framåt hos oss. Vår kultur främjar resultat och tillväxt, och vi erbjuder olika möjligheter att utvecklas och lära av duktiga kollegor med olika bakgrund i en levande arbetsmiljö. Mångfald och inkludering är naturliga delar i vårt dagliga arbete. Vi vet att en inkluderande arbetsplats är hållbar. Vi tror verkligen på att våra olika bakgrunder, erfarenheter, egenskaper och personlighetsdrag gör oss starkare tillsammans. Varje dag strävar vi efter att hitta nya sätt att förbättra mångfald och inkludering inom vår gemenskap. Ett exempel på det är att vi har skrivit under European Diversity Charters i de länder där vi är verksamma för att visa vårt engagemang och engagera oss med andra för att fortsätta lära och bli bättre. Om det här låter som du, tveka inte att höra av dig! Next steps Submit your application no later than 31/10/2025. För mer information är du välkommen att kontakta Karolina A Jansson via karolina.a.jansson@nordea.se. We enable dreams and aspirations for a greater good. Vi bygger relationer. Vi sätter en personlig prägel på allt vi gör – när vi ger råd till våra kunder, samarbetar med kollegor eller möter kandidater som söker jobb hos oss. Vi lär oss och utvecklas. Vi är stolta över att vara experter och tänka framåt. Vi använder vår expertis för att möta våra kunders behov, från det enklaste till det mest komplexa. Vi har ett tillväxttänk i vårt arbete som gör att vi kan fokusera på ett bredare perspektiv i våra dagliga utmaningar. Vi leder förändring. Vi tar ansvar och är medvetna om konsekvenserna av våra beslut, både för våra kunder och för vårt lokala och globala samhälle. Med tanke på vårt ansvar gentemot nuvarande och framtida generationer har vi gjort hållbarhet till en integrerad del av vår affärsstrategi. Vi är Nordea. Vi har en 200-årig historia av att stödja och öka de nordiska ekonomierna och våra värderingar är djupt rotade i dessa öppna, progressiva och samarbetsvilliga samhällen. Nordea är en av de största arbetsgivarna i Norden, Polen och Estland och hos oss har du utmärkta möjligheter att lära, utvecklas och ta dig framåt. För facklig information, kontakta finansforbundet@nordea.se eller SACONordea@nordea.com. #LI-Onsite Department: Customer service / Banking advisor Learn more about us Learn more about us How we recruit Who we are Sustainability in Nordea Our purpose and values
Service Advisor
Till vårt kontor i Växjö söker vi nu dig som vill vara med och bidra till våra kunders framtidsplaner genom förstklassig service som underlättar deras vardag. När våra kunder strävar efter att nå sina mål och förverkliga sina drömmar, finns vi där för att erbjuda en relevant finansiell lösning. Vi ser fram emot att träffa dig som trivs med att arbeta i team där vi hjälper varandra att nå framgång och skapa positiva kundupplevelser. Med din kunskap och din passion för att överträffa kundernas förväntningar bidrar du till att skapa framtidens relationsbank, där vi möter kunderna i nya kanaler, och på nya sätt - varhelst och närhelst det passar dem. Hos oss är du en del av ett inspirerande team med många möjligheter att utvecklas och bidra till något större. Som kundtjänstmedarebetare spelar du en viktig roll i att hjälpa kunderna planera inför framtiden. Du ger förstklassig rådgivning med inriktning på placeringar, sparande, försäkringar och finansiering. Kunderna möter du både digitalt och fysiskt på kontoret. Dina fokusområden blir att: • Tillsammans med dina kollegor ansvara för att skapa hög tillgänglighet, tillit och kundnöjdhet, där du ser till att kunderna direkt får hjälp i den kanal som matchar deras individuella behov. • Aktivt arbeta tillsammans med ditt team för att attrahera nya kunder, samtidigt som du utvecklar relationer med befintliga kunder. • Med ett proaktivt arbetssätt fokusera på att upprätthålla och skapa tillväxt i kundens tillgångar och uppnå affärsresultat. Välkommen till ett team, som präglas av stark vinnarkultur med fokus på resultat, nöjda kunder, rätt arbetssätt och god kvalitet. Vi har roligt tillsammans, samarbetar och är måna att ställa upp för varandra i vår ambition om att nå framgång. Tjänsten är placerad på kontoret i Växjö och är en tillsvidaretjänst.
Service Advisor
Till vårt kontor i Västervik söker vi nu en Service Advisor som kan vara en del av vårt härliga team. Vill du vara med och bidra till våra kunders framtidsplaner genom förstklassig service som underlättar deras vardag? Vi ser fram emot att träffa dig som trivs med att arbeta i team där vi hjälper varandra att nå framgång och skapa positiva kundupplevelser. Med ditt engagemang och din passion för att överträffa kundernas förväntningar bidrar du till att skapa framtidens relationsbank. Om tjänsten Som Service Advisor är du ofta kundens första kontakt och spelar därmed en viktig roll i att skapa positiva kundupplevelser, underlätta för kunderna samt att hitta affärsmöjligheter. Du ger förstklassig service, tips och råd kring bankens tjänster, produkter och kanaler. Kunderna möter du både digitalt och fysiskt på kontoret. Dina fokusområden blir att: • Tillsammans med dina kollegor ansvara för att skapa hög tillgänglighet, tillit och kundnöjdhet, med fokus på att lösa kundens ärende direkt • Med ett proaktivt arbetssätt fokusera på hitta sälj- och servicemöjligheter i kundsamtalet, och vid behov säkerställa att kunden får träffa Privatrådgivare eller Företagsrådgivare för att bidra till långsiktiga kundrelationer • Utifrån kundernas behov aktivt se till att de erbjuds våra olika tjänster, produkter och kanaler Vem du är Samarbete. Ägarskap. Passion. Mod. Det här är våra värderingar som vi tror att du delar. Vi söker dig som har ett genuint intresse för service och av att vinna kundernas förtroende och lojalitet. Du: • Har förmågan att sätta dig in i kundens situation, och har en naturlig fallenhet för att etablera kontakt i mötet med både kunder och kollegor • Stimuleras av att arbeta resultatinriktat, där du på ett skickligt sätt kopplar samman kundens behov med våra produkter och tjänster • Arbetar aktivt med att utveckla dina egna kompetenser och dela kunskap med kollegor, samt bidrar till ett öppet och positivt klimat • Tar till dig ny teknik som du använder i det digitala mötet med kunden • Har goda kunskaper i engelska och svenska, i både tal och skrift • Har en godkänd och fullständig gymnasieutbildning Detta är en visstidsanställning (timanställning) med placering i Västervik. Om det här låter som du, tveka inte att höra av dig! Nästa steg Skicka din ansökan senast den 13/10/2025. Skicka in din ansökan nu då intervjuer sker löpande. För mer information om tjänsten är du välkommen att kontakta kontorschef Magnus N Nilsson ( magnus.n.nilsson@nordea.com ). Notera att vi inte tar emot ansökningar via mejl. Inom Nordea vet vi att en inkluderande arbetsplats är en hållbar arbetsplats. Det är vår djupa övertygelse att våra olika bakgrunder, erfarenheter, egenskaper och personligheter sammantaget gör oss bättre rustade för att hjälpa våra kunder och bidra till de samhällen vi verkar i. Så var den du är. För facklig information, kontakta Finansförbundet på finansforbundet@nordea.se eller SACO på saconordea@nordea.com.
Network Expert (Cisco) to Group Technology
Welcome to Group Technology, where we pride ourselves on engineering solutions and direct Nordea’s transformation by providing a holistic technological view and structured understanding of the bank, and its surrounding environment to enable the Customer Vision and the Business Strategy. We are looking for a full time Network Expert withing the technical area of Wireless, Cisco DNA/Catalyst Center and Cisco ISE. Nordea is a place where traditions meet tomorrow. We’re not just a bank; we’re a tech employer on a mission to evolve finance securely and responsibly. Together, we impact millions of people’s daily lives by ensuring they can access our solutions anytime, anywhere, while safeguarding their personal data and wealth. Join us in making an impact on the banking industry. About our team Meet the Network Core team. Our role is to provide full lifecycle of the network platform, defining the overall network strategy with alignment towards the business needs. What you’ll be doing: • Implement and manage network security policies with Cisco ISE and ensure seamless integration with broader infrastructure. • Optimize and automate network operations through Cisco DNA/Catalyst Center to enhance performance and efficiency. • Design, deploy and maintain robust wireless network solutions for high-demand environments. • Analyse and troubleshoot complex network issues, providing innovative and reliable solutions. • Collaborate closely with business stakeholders to ensure network strategies align with organizational goals. Who you are You thrive in a complex network environment where your expertise and problem-solving skills can make a real impact? You are self-driven, analytical, and ready to take on exciting challenges in the financial sector? You are a Network Expert that can join our team and contribute to the success of one of the largest banks in the Nordics. As the Network Expert, you will play a vital role in managing and optimizing our sophisticated network infrastructure. You’ll work in an environment that demands innovative solutions and a proactive mindset, focusing on wireless networks, Cisco ISE, and Cisco DNA/Catalyst Center. • Expertise in wireless networks, including design, deployment, and management in large-scale environments. • Deep knowledge of Cisco ISE and Cisco DNA/Catalyst Center. • Strong analytical skills with a proactive approach to problem-solving. • Professional certifications such as CCNP, CCIE, or equivalent are highly desirable. It would be ideal if you also: • Are self-driven attitude with the ability to manage priorities in a fast-paced, complex environment. • Have good business understanding, enabling you to balance technical requirements with organizational needs. • Are fluent in English (spoken and written) and have excellent communication skills to engage technical and non-technical stakeholders. What we offer Collaboration. Ownership. Passion. Courage. These are the values that guide us in how we work and how we make decisions – and that we imagine you share with us. People are driven by many different factors. For some, it’s to take their career to the next level. For others, it’s to break new ground within their area of expertise – in other words, with us, you will always move forward. A culture that fosters performance and growth in one of the largest Nordic banks, offering various opportunities to evolve, develop and learn from brilliant colleagues with diverse backgrounds in a vibrant working environment. Hybrid working model – we believe in the value of bringing people together and at the same time we embrace the freedom of flexibility. Diversity and inclusion are a natural part of our daily work. We know that an inclusive workplace is a sustainable one. We genuinely believe that our diverse backgrounds, experiences, characteristics and traits make us stronger together. Every day we strive to find new ways to improve diversity and inclusion within our community e.g. we have signed the European Diversity Charters in the countries where we operate to show our commitment and engage with others to continue learning and improving. If this sounds like you, get in touch! Next steps Submit your application 14/10/2025. For more information, you’re welcome to contact Christian Hinløv at christian.hinlov@nordea.com. Please note that we will proceed with potential candidates already during the application period. If you have any question about recruitment steps you may contact our recruiter Sanna Frisk at sanna.frisk@nordea.com. We enable dreams and aspirations for a greater good. We build relationships. We add a personal touch to everything we do – when advising our customers, collaborating with colleagues, and meeting our potential candidates. We learn and develop. We take pride in being experts and thinking ahead. We use our expertise to meet our customers’ needs, from the simplest to the most complex. We bring a growth mindset to our work that enables us to focus on a broader perspective in our daily challenges. We lead change. We are responsible and aware of the impact of our decisions, both for our customers and for our local and global communities. Mindful of our responsibility towards current and future generations, we have made sustainability an integrated part of our business strategy. We are Nordea. We have a 200-year history of supporting and growing the Nordic economies and our values are deeply rooted in these open, progressive and collaborative societies. As one of the biggest employers in the Nordics, Poland and Estonia, you have excellent opportunities to evolve, develop and move forward with us. Only for candidates in Finland: A security clearance will be performed for the person selected for this position. Only for candidates in Sweden: For union information, please contact Finansförbundet at finansforbundet@nordea.se or SACO at SacoNordea@nordea.com. Only for candidates in Poland: Please include permit for processing personal data in CV as following: In accordance with art. 6 (1) a and b. Regulation (EU) 2016/679 of the European Parliament and of the Council of 27 April 2016 on the protection of natural persons with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data, and repealing Directive 95/46/EC (General Data Protection Regulation) hereinafter ‘GDPR’. I agree to have: my personal data, education and employment history proceeded for the purposes of current and future recruitment processes in Nordea Bank Abp. The administrator of your personal data is: Nordea Bank Abp operating in Poland through its Branch, address: Aleja Edwarda Rydza Śmiglego 20, 93-281 Łodź. Your personal data will be processed for the recruitment processes in Nordea Bank Abp. You have a right to access your personal data, right to rectify and right to delete. Disclosing the personal data in the scope specified by the provisions of Polish Labour Code from 26 June 1974 and executive acts are mandatory. Providing personal data is necessary to conduct the recruitment processes. The request for the deletion of your personal data means resignation from further participation in recruitment processes and causes the immediate removal of your application. Detailed information concerning processing of your personal data can be found at: https://www.nordea.com/en/doc/nordea-privacy-policy-for-applicants.pdf . We reserve the right to reply only to selected applications. Department: IT/Technology Learn more about us Learn more about us How we recruit Who we are Sustainability in Nordea
UI/UX Designer
Du kommer att arbeta med att skapa användarvänliga och intuitiva upplevelser. Fokus ligger på att förstå användarnas behov och omsätta dem i prototyper, flöden och designlösningar, från idé och research till testning och färdig användarupplevelse.
Data Engineer / Scientist
Du kommer att arbeta med att bygga och underhålla dataplattformar och pipelines. Fokus ligger på att skapa robusta, skalbara lösningar som samlar in, bearbetar och strukturerar data, från datakällor till lagring och tillgängliggörande för analys. Du kommer även att arbeta med att analysera och modellera data för att generera insikter och förutsägelser. Fokus ligger på att använda statistik, maskininlärning och dataanalys för att omvandla rådata till beslutsunderlag och smarta rekommendationer.
Internships
Join Westinghouse as an Electrical Engineering Intern for Summer 2026. This internship will provide you with hands-on experience in the field of electrical engineering, working alongside experienced professionals. You will assist in various projects, contribute to design and analysis tasks, and gain valuable insights into the nuclear energy industry. Responsibilities may include supporting engineering teams, participating in project meetings, and assisting with technical documentation.
Spontanansökan
Vi tar gärna emot spontanansökningar! Berätta för oss vem du är och hur du vill bidra till Virtual Engineering.
Spontanansökan
Svekon – Svensk Konstruktionstjänst AB (branded as Svekon) is a full-service engineering consultancy with over 50 years of experience. They specialize in mechanical engineering, software development, electronics design, industrial design, regulatory and technical documentation, and project management. Their workflow spans from pre-studies and prototyping to finished products, involving customers throughout the project lifecycle. Svekon emphasizes collaborative, innovative solutions in a fast-paced, family-oriented environment, encouraging diversity, competence sharing, and personal growth through training and peer exchange. They also maintain strong commitments to environmental sustainability and quality, being certified under ISO 14001 and ISO 9001, and regularly set environmental goals to reduce their impact.
Spontanansökan
Svea Teknik AB is a consulting company founded in 1996, comprised largely of civil engineers. They develop products—from fine mechanics to heavy welded constructions—for small and large industrial clients. They offer full-cycle services including conceptual development, prototyping, CAD modelling, simulation, cost estimation, technical documentation, and CE certification. The company emphasises personal development, strong collaboration, and aligning the right consultant with the right assignment. They promote long-term relationships with employees, including opportunities for co-ownership, and foster team-building and a steep professional learning curve.
Spontanansökan
Sirocco Group is an independent boutique business consulting and IT development agency specializing in CRM, CPQ, data & AI, and integrations. They operate globally with offices in Stockholm, Dubai, Barcelona, Turin, New York, and San Francisco, and foster a culture built on Communication, Responsibility and Motivation (CRM). The company emphasizes innovation, continuous learning, agile collaboration, and employee well‑being. The careers page invites talented candidates to explore current openings (e.g., CPQ Developer, Salesforce Developer, Salesforce Application Consultant, Microsoft Dynamics roles) through LinkedIn.
Rör- och anläggningsprojektör
Vill du jobba ett sammansvetsat gäng i fina lokaler med intressanta uppdrag med stark hållbarhetsprofil? Sök idag!! Vi söker en engagerad och skicklig Rör- och anläggningsprojektör till vårt växande team. Om du har en passion för projektering och vill vara en del av en innovativ organisation, är detta en fantastisk möjlighet för dig! Som Rör- och Anläggningsprojektör hos oss kommer du att ha en central roll i design och konstruktion av rörsystem och anläggningar. Du kommer att samarbeta med andra experter för att säkerställa att våra projekt uppfyller högt ställda kvalitetskrav och levereras i tid. Möjligheten att driva innovation och förbättringar inom projektering är en viktig del av din tjänst. Nyckelansvar inom Projektering inkluderar: Designa och projektera rörsystem för både nya och befintliga anläggningar, samarbeta med kunder för att förstå och specificera deras behov, genomföra analyser och tekniska utvärderingar av projekteringslösningar, integrera hållbara och effektiva lösningar i designarbetet, samt skapa och underhålla omfattande teknisk dokumentation och ritningar.
Uppdragsledare/projektingenjör
Ingenjörsfirman Rörkraft i Stockholm växer och utvecklas mycket bra och vi känner att det är "vind i seglen". Just nu har vi behov av erfarna uppdragsledare i flera hållbara projekt. Välkommen med din ansökan!! Vi söker en erfaren och strukturerad Uppdragsledare/Projektingenjör till vårt växande team i Stockholm. Om du har en stark teknisk bakgrund och erfarenhet av projektledning, är detta en fantastisk möjlighet för dig att skapa verkligt värde i ett dynamiskt arbetsklimat! Vi utför tjänster i projektets alla faser, d.v.s. allt från anslagsärenden, förstudier, förprojektering, förfrågningsunderlag, bygghandling, montagekontroller, besiktningar och dokumentation. Kunderna återfinns inom all typ av energi, industri och VA, där det gemensamma behovet är kvalificerad rör- och anläggningsprojektering efter korrekt föreskrift och norm. Projektingenjören driver projekteringen framåt, medan Uppdragsledaren svarar för en korrekt leverans enligt avtal och på utsatt tid. Till din hjälp har du ett mycket kompetent team av drygt 70 medarbetare där varje kollega besitter någon form av specialistkompetens. Rollbeskrivning för Uppdragsledare/Projektingenjör: Som Uppdragsledare/Projektingenjör hos oss kommer du att spela en nyckelroll i planeringen och genomförandet av våra projekt. Du kommer att säkerställa att projekt levereras i tid, inom budget och enligt överenskommen kvalitet. Rollen kräver ett nära samarbete med projektmedlemmar och övriga intressenter för att säkerställa framgångsrika projektresultat. Viktigaste arbetsuppgifter inom Projektledning: • Leda och koordinera projekt från start till mål för att uppnå definierade mål. • Utveckla och följa projektplaner, tidslinjer och budgetar. • Identifiera och hantera risker och problem som kan påverka projektleveranserna. • Fungera som huvudkontaktpunkt för kunder och andra externa intressenter. • Säkerställa att projektteamets arbete följer relevanta standarder och riktlinjer.
Spontanansökan
Ingenjörsfirman Rörkraft AB är ett expansivt konsultföretag inom ingenjörstjänster med inriktning på rör‑ och anläggningsprojektering, elkonstruktion, automation och hållbarhetslösningar. De arbetar i branscher som rent vatten, energiomställning, hållbara industrier, försvar och forskning och utveckling. Kulturen präglas av teknisk kompetens, samarbete, innovation och trivsel i moderna lokaler. De erbjuder utvecklingsmöjligheter, hybridarbete och generösa personalförmåner.
Quintus Technologies Trainee Program
The Quintus Technologies Trainee Program is a structured one-year development initiative for recent engineering graduates. Participants receive permanent employment from day one, a tailored one‑year development plan, six months of rotational experience at the head office in Västerås, followed by an overseas placement in either China, USA, South Korea, or Japan. The program includes mentorship, manager support, access to a trainee community, networking events, and exposure to global projects. Ideal candidates are driven engineering graduates (e.g., in Automation, Electrical, Mechanical Engineering, Applied Physics, Industrial Economics) with excellent academics, strong English skills, limited professional experience (≤1 year), and a passion for advanced technology.
Examensarbete på Prevas Stockholm
Har du en idé för ditt examensarbete? Vi erbjuder möjligheten att utforska ämnen som AI, digitalisering, hållbar produktion och life science – alltid med fokus på innovativa och verklighetsnära lösningar. Våra exjobbsmöjligheter hittar du under kategorin Student på Prevas bland våra lediga tjänster.
Spontanansökan
Karriärsidan ger möjlighet till allmän, öppen ansökan utan att någon specifik tjänst annonseras. Det är en generell ingång för personer som vill uttrycka intresse för framtida möjligheter hos Incoord.
Examensarbete
Har du en idé eller ett intresseområde som du vill göra ett exjobb inom? Hör av dig - vi är alltid intresserade av duktiga studenter som vill vara med att driva utvecklingen framåt!
Sommarjobb
Vi erbjuder sommarjobb till ambitiösa studenter som går en teknisk utbildning inom våra verksamhetsområden. Möjligheten till sommarjobb varierar efter antalet sökanden och uppdragsvolym. Intresserad? Tveka inte att skicka in en ansökan!
Stötvågsbelastade porösa material
Examensarbete Stötvågsbelastade porösa material Stötvågsbelastade porösa material När en sprängladdning detonerar utbreder sig detonationsfronten sfäriskt från initieringspunkten. För att ändra formen på detonationsfronten kan ett hinder införas i sprängladdningen. Ett möjligt hinder är ett poröst material med låg vågutbredningshastighet. För att kunna simulera utbredningen av detonationsfronten numeriskt krävs en avancerad materialmodell av sådana material. Dina uppgifter: Din första uppgift blir att läsa in dig om modellering av porösa material och att bli bekväm med beräkningsprogrammet LS-DYNA. Vidare ska du anpassa olika lovande modeller mot experimentell data. Slutligen skriver du en rapport som sammanfattar arbetet och vilken materialmodell som är mest lämplig. Din profil: Vi söker dig som studerar till en master och tycker om att lösa problem med hjälp av simuleringar. Vi ser gärna att du har gått en kurs i eller har kännedom av FEM-analys. Lämplig bakgrund: Natur- eller teknikvetenskaplig utbildning. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att utföras på avdelningen Vapen, skydd och säkerhet i Grindsjön. Läs gärna mer om avdelningen på foi.se Vapen, skydd och säkerhet - Totalförsvarets forskningsinstitut - FOI Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Filip Gökstorp som nås på telefon 08-5550 3000. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev (max en sida). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta januari 2026 eller efter överenskommelse.
Dolt samband under vattenytan
FOI bedriver forskning och utveckling av metoder för hydroakustisk undervattenskommunikation som kan användas för kommunikation mellan noder i utlagda sensornätverk. Noderna drivs ofta av batterier vilket begränsar driftstid och beräkningsförmåga. FOI har utvecklat ett enkelt koncept för en nod med syfte att undersöka vilka förmågor som kan uppnås inom ramen för dessa begränsningar. Målet med examensarbetet är att du ska vidareutveckla konceptet och realisera en demonstrator för nodbaserad undervattenskommunikation som kan användas för studier av funktionalitet och prestanda. I exjobbet ingår att använda demonstratorn för grundläggande analys av konceptets utvecklings-potential.
Utveckling av display i XR-miljö
Examensarbete: Utveckling av display i XR-miljö På Flygvapnets Luftstridssimuleringscenter (FLSC) i Kista bedrivs utbildning och träning av stridspiloter. Vi utvecklar hela tiden vår verksamhet för att kunna erbjuda en förstklassig miljö för effektiv träning. Extended Reality (XR) är på stark frammarsch och vi vill testa Unreal Engine för vår simulatorlösning. Vilka grafiklösningar fungerar bäst? Kan Unreal anpassas bättre för XR? Området är brett och du är fri att välja inriktning. Dina uppgifter: XR ställer särskilda krav på grafik och interaktioner som behöver utredas och utvärderas för vårt syfte. Du får arbeta med modern XR-utrustning (Varjo headset) i en flygsimulator där vi använder Unreal Engine som grafikmotor. I arbetet kommer du att få utveckla en prototyp i vår utvecklingsmiljö i Kista. Projektidén diskuteras fram tillsammans. Din profil: Student med inriktning mot spelutveckling, interaktionsdesign, 3D-grafik, eller farkostteknik. Du kan programmera och har erfarenhet av utveckling med spelmotorer. Lämplig utbildning är datalogi, datateknik, interaktiv medieteknik, farkostteknik, interaktionsdesign eller likvärdig utbildning. Vad erbjuder vi dig? När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att göra ditt exjobb i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på enheten Flygvapnets Luftsstridssimuleringscenter (FLSC) vid avdelningen Försvarsteknik. Har vi fångat ditt intresse? Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Du är välkommen med frågor till Robin Dahlkvist som nås på telefon 076-8505078 eller på robin.dahlkvist@foi.se. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas pågå VT2026.
Eye tracking för XR‑headset
Examensarbete: Eye tracking för XR‑headset På Flygvapnets Luftstridssimuleringscenter (FLSC) i Kista bedrivs utbildning och träning av stridspiloter. Vi utvecklar hela tiden vår verksamhet för att kunna erbjuda en förstklassig miljö för effektiv träning. Extended Reality (XR) är på stark frammarsch och vi vill undersöka olika metoder för mätning av ögonrörelser i våra simulatorer. Dina uppgifter: Du kommer att få utforska metoder för mätning, analys eller utvärdering av ögonrörelser. Din främsta uppgift kommer vara att utveckla användningen av eye tracking vid forskning och träning. Uppgiften kan ha flera inriktningar exempelvis pupillometri, cyberillamående eller visualiseringar av ögonrörelser. Projektidén diskuterar vi fram tillsammans. Din profil: Vi söker dig som studerar spelutveckling, interaktionsdesign, 3D‑grafik, eller farkostteknik. Du kan programmera och har erfarenhet av utveckling med spelmotorer. Lämplig utbildning är datalogi, datateknik, interaktiv medieteknik, interaktionsdesign, kognitionsvetenskap eller likvärdig utbildning. Vad erbjuder vi dig? När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att göra ditt exjobb i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på enheten Flygvapnets Luftsstridssimuleringscenter (FLSC) vid avdelningen Försvarsteknik. Har vi fångat ditt intresse? Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Du är välkommen med frågor till Robin Dahlkvist som nås på telefon 076‑8505078 eller på robin.dahlkvist@foi.se. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas pågå VT2026.
Gå till djupet med magnetisering
Examensarbete: Gå till djupet med magnetisering Svenska marinens fartyg är delvis konstruerade av material med magnetiska egenskaper, vilket ger upphov till ett magnetiska fält som kan nyttjas av fientliga spaningssystem och vapen. För att möjliggöra en kvantitativ beskrivning av den permanenta magnetiseringens evolution i dessa material är det av yttersta vikt att analysera hur mekaniska påfrestningar, såsom spänningsvariationer och tryck, påverkar deras magnetiska beteende. En fördjupad förståelse är nödvändig för att utveckla strategier som minimerar fartygens magnetiska signatur och därigenom förbättrar deras överlevnadsförmåga i hotfulla miljöer. Dina uppgifter: I detta examensarbete kommer du att ta fram en mätuppställning för att undersöka hur tryck påverkar olika materials magnetisering. Arbetet innefattar design och konstruktion av en experimentell rigg som möjliggör noggranna mätningar av magnetiska egenskaper under kontrollerade tryckförhållanden. Efter utvecklingen av mätuppställningen kommer du att genomföra tester på ett urval av material för att samla in mätdata. Slutligen ska du analysera resultaten och ta fram modeller som beskriver sambandet mellan tryck och magnetisering. Målet är att öka förståelsen för fenomenet och skapa verktyg för att prediktera magnetiska förändringar under påverkan av tryck. Din profil: Vi söker dig som studerat en master inom fysik eller civilingenjör inom teknisk fysik, materialvetenskap eller motsvarande. Din inriktning får gärna vara mot experimentell fysik eller magnetism men ett intresse är viktigast. Vad erbjuder vi dig? När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att göra ditt exjobb i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på enheten xx vid avdelningen Försvarsteknik. Läs gärna mer om vad vi gör: www.foi.se/om-foi/organisation/forsvarsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Du är välkommen med frågor till Viktor Djurberg som nås på telefon 070-7454075. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta januari 2026 eller efter överenskommelse.
Statistiska metoder för batteritester
Examensarbete Statistiska metoder för batteritester Vid säkerhetstester av batterier genomförs ett fåtal experiment där ett enskilt batteri eller modul utsätts för olika saker som reflekterar en kommande trolig miljö för ett batteri i en militär tillämpning. Dessa experiment innefattar ofta få provobjekt, är kostsamma och innebär ofta att provobjektet förstörs. Dina uppgifter: Det är därför viktigt att undersöka om det går att komma längre i beslutsfattandet från batteritester. Ett verktyg för det är statistiska metoder. Det här projektet syftar till att identifiera vilken statistisk metod som är bäst lämpad för batteritester samt att tillämpa den statistiska metoden för att utöka slutledningsförmågan vid genomförandet av tester. Din profil: Vi söker dig som vill arbeta med statistisk analys av mätdata från batteritester. Du ska ha läst kurser inom exempelvis statistisk, fysik, elektro. Erfarenhet från batteritestning utifrån ett säkerhetshänseende är meriterande. Lämplig bakgrund: Matematik, Teknisk fysik, Elektroteknik eller motsvarande Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att utföras på avdelningen Vapen, skydd och säkerhet i Grindsjön. Läs gärna mer om avdelningen på foi.se Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Johanna Rosenlind som nås på telefon 08-5550 3000 Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev (max en sida). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta januari 2026 eller efter överenskommelse.
Materialforskare för radartillämpningar
FOI söker: Materialforskare för radartillämpningar Är du intresserad av att använda dina goda tekniska kunskaper för att utveckla ny teknik som stärker Sveriges försvar och säkerhet? Då kan FOI vara din nya arbetsplats! Vi erbjuder ett arbetsliv i balans, en utvecklande arbetsmiljö och ett samhällsviktigt arbete! Om tjänsten Vi söker dig som vill bidra till utveckling och analys av framtidens material för anpassning av radarsignaturer. En radarsignatur beskriver hur ett objekt uppfattas av ett radarsystem. Inom försvaret finns det ett stort behov av att dölja eller signaturanpassa militära fordon, flygplan och fartyg. En central del i detta arbete är att identifiera, utveckla och optimera material med specifikt anpassade egenskaper. På FOI får du arbeta med exempelvis modellering, beräkningar, framställning av signaturmaterial och strukturer, mätningar och analys av mätdata. Det kan ingå utveckling av egen programvara för beräkningar och dataanalys, liksom arbete med etablerade programvaruverktyg. I labbmiljö används bland annat 3D-skrivare, extruder och kulkvarn för framställning av materialprover inför analys. I arbetsuppgifterna ingår även att identifiera relevanta tekniska frågeställningar, dokumentera och rapportera resultat till uppdragsgivare samt, i vissa fall, medverka i vetenskaplig publicering. Genom arbete i flera forskningsprojekt får du möjlighet att utvecklas professionellt och ta del av teknik i framkant. Hos FOI finns även goda möjligheter att påverka och vidareutveckla din roll över tid, vilket på sikt kan innebära ansvar i form av projektledning och närmare samarbete med våra uppdragsgivare. Om enheten Du kommer att ingå i enheten Radarsignaturer som tillhör avdelningen Telekrig i Linköping. Vårt uppdrag är att stödja Sveriges försvar genom att bedöma nyttan av olika tekniker, metoder och produkter inom området radarsignaturer.
Firmware- och FPGA-utvecklare för signalspaning
FOI söker: Firmware- och FPGA-utvecklare för signalspaning Vill du vara med och utveckla nästa generations system för signalspaning? Vill du arbeta med avancerad tillämpad forskning och utveckling? Då kan FOI vara din nya arbetsplats! Vi erbjuder ett arbetsliv i balans, en utvecklande arbetsmiljö och ett samhällsviktigt arbete! Telekrigsområdet hos FOI i Linköping befinner sig i en mycket expansiv fas och nu söker vi dig som vill bidra inom signalspaning. Du får en viktig roll i en verksamhet där vi varje dag bidrar till att stärka Sveriges säkerhet. Vi är en arbetsplats med en stor gemenskap där du som är nyfiken på ny teknik och har god samarbetsförmåga kommer trivas. Om tjänsten Du kommer att arbeta i teknikens framkant och utveckla system för att realisera våra forskningsresultat. Ditt bidrag görs huvudsakligen i VHDL och C som körs på FPGA- och ARM-kretsar med fokus på att implementera experimentella algoritmer och analysfunktioner i våra experiment- och demonstratorsystem. Prototyperna har potential att bli framtida försvarssystem. Det innebär att vi inte bara bygger den senaste tekniken, utan banar väg för framtidens innovationer. Då vår enhet täcker ett stort teknikomfång finns stora möjligheter till omväxlande arbetsuppgifter, inklusive nära kontakt med intresserade mottagare inom Försvarsmakten. Du får följa arbetet från idéstadie till färdigt system, samtidigt som du får möjlighet att utvecklas inom ditt specialistområde. Vi arbetar i projektform där din insats blir en stor del av helheten och det på riktigt finns möjlighet att påverka resultaten. Eftersom vi testar våra system i realistisk miljö med fältmätningar finns det möjlighet att arbeta också utanför den vardagliga kontors- och labbmiljön. Om enheten Du kommer att ingå i enheten Spaning mot radiokommunikation som tillhör avdelningen Telekrig. Tillsammans med kollegor inom verksamhetsområdet Radio arbetar vi med Försvarsmaktens behov avseende telekrigs- och robusthetsaspekter för tillämpningar inom radio. Enhetens uppdrag syftar till att utveckla spaningsmetoder som ska stärka den egna lägesuppfattningen, lokalisera motståndarens radiosändare och på så sätt understödja störning av motståndaren. Vi arbetar med hela kedjan från avancerade algoritmer till hårdvaruprototyper, som ofta testas i verklig miljö. Vi finns nära våra uppdragsgivare, men har även goda kontakter i den akademiska världen och försvarsindustrin. Har du den kompetensprofil vi behöver? Krav Vi söker dig som har: • en civilingenjörsexamen med inriktning mot firmwareutveckling, system-on-chip eller motsvarande. • goda kunskaper i svenska och engelska i tal och skrift. Som anställd på FOI får du ett arbete med en stor frihet, möjlighet att påverka och utrymme för egna initiativ. Det är värdefulla egenskaper att vara initiativtagande, att ha en god analytisk förmåga samt att vara självgående. Då arbetet sker i projektform behöver du ha en god samarbetsförmåga, trivas med att utveckla lösningar tillsammans med andra samt vara mål -och resultatinriktad. Meriterande Det är meriterande om du har: • kompetens inom signalbehandling, radiokommunikation eller elektronik. • tidigare arbetslivserfarenhet inom firmware- eller mjukvaruutveckling. • erfarenhet från Försvarsmakten, försvarsindustri eller andra försvarsrelaterade myndigheter. Vad erbjuder vi dig? Totalförsvarets forskningsinstitut (FOI) är en statlig myndighet som bedriver världsledande forskning inom försvar och säkerhet till stöd för Sveriges militära och civila försvar. Vi erbjuder en unik arbetsplats där du får möjlighet att arbeta med det som är viktigt för totalförsvaret och hela samhället. Forskningen tillämpas både inom försvarsmyndigheter och hos civila aktörer och spelar en avgörande roll i att bygga en relevant och effektiv försvarsförmåga. Vi arbetar medvetet för en god arbetsmiljö med en bra balans mellan arbete och privatliv. Utöver detta erbjuder vi en rad förmåner. Tjänsten är en tillsvidareanställning som kan komma att inledas med sex månaders provanställning. Vill du vara med och söka svaren för en säkrare värld? Välkommen med din ansökan i form av CV och personligt brev via ansökningsknappen senast den 20 februari 2026! För mer information om tjänsten är du välkommen att kontakta Christian Gustavsson. Fackliga företrädare är Ulf Sterner (Saco-S) och Pernilla Bergfeldt (OFR/S – ST) Samtliga nås på 08-555 030 00. Då anställningen är placerad i säkerhetsklass krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före anställning enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Inför säkerhetsprövning efterfrågas vidimerade kopior på de utbildningar och tjänstgöringsintyg som är relevanta för tjänsten. FOI är en myndighet varmed inlämnade ansökningshandlingar blir allmän handling som på begäran kan lämnas ut till utomstående enligt offentlighets- och sekretesslagen. Erbjudanden från rekryteringsföretag undanbedes.
Hot och sårbarheter i militära mobiltelefoninät
Vill du arbeta med avancerad tillämpad forskning och utveckling på en dynamisk arbetsplats i teknikens framkant? Då kan FOI vara din nya arbetsplats! Vi erbjuder ett arbetsliv i balans, en utvecklande arbetsmiljö och ett samhällsviktigt arbete! Om tjänsten Numera använder Försvarsmakten mobilnät i större omfattning än tidigare. För att kunna använda civila kommunikationssystem i en militär kontext krävs kunskap om styrkor och svagheter i dessa system jämfört med de militära särkraven om t ex störtålighet och avbrottsfrihet. I våra uppdrag finns behov av ökad kunskap om mobilnät och då framförallt 4G och 5G, med allt från det fysiska lagrets uppbyggnad till hur ett corenät reagerar på avsiktlig påverkan. Vårt fokus är tvådelat, både hur vi använder mobilnät på lämpligaste sätt men även hur ett mobilnät kan degraderas av en motståndare. Du bidrar med din kunskap i tillämpade forskningsprojekt för att identifiera styrkor och svagheter i dagens och morgondagens mobilnät för att säkerställa robust funktionalitet inom det militära försvaret. Arbetet sker i projektform i samarbete med andra forskare inom och utom FOI. Du deltar i dialoger med våra uppdragsgivare och förmedlar resultat från genomförda aktiviteter. Våra projekt är relativt små, varför din insats blir en viktig del av helheten och du ges stor möjlighet att påverka projektresultaten. Du kommer att ha goda möjligheter att följa din idé från skiss till färdigt system, samtidigt som du även kan följa den akademiska forskningen inom ditt ämnesområde. Vill du ta ett större ansvar så befinner vi oss i en lång tillväxtfas och det finns goda möjligheter att axla rollen som projektledare. Eftersom vi ofta verifierar våra resultat i realistisk miljö med fältmätningar är det ett plus om du uppskattar vistelse utanför kontors- och labbmiljö. Om enheten Du kommer att ingå i enheten Robust radiokommunikation som tillhör avdelningen Telekrig. Enheten täcker ett stort teknikomfång och det finns därför stora möjligheter till omväxlande arbetsuppgifter. De militära särkraven som t ex störtålighet, avbrottsfrihet, upptäckts sannolikhet tillsammans med hög rörlighet skiljer vår verksamhet från den som normalt genomförs av andra aktörer som akademi och företag. Vi jobbar med radiokommunikation för en militär användare på frekvenser från 10 kHz till 100 GHz i ett nära samarbete med uppdragsgivare från alla delar av det militära försvaret för att säkerställa hög konnektivitet i fred, kris och krig.
Intresseanmälan: Kan du radar och vill jobba för Sveriges säkerhet?
Vill du att ditt arbete ska göra skillnad på riktigt genom att utveckla nya tekniska lösningar för det svenska försvarssystemet kan Totalförsvarets forskningsinstitut, FOI, vara rätt arbetsgivare för dig. FOI befinner sig i en mycket expansiv fas och behöver förstärkning för att möta ökade behov för Sveriges säkerhet. Vi arbetar i hela spektrumet från teoretiska analyser till fullskaliga prov och försök i fält. Du kan delta i delar eller hela verksamhetsbredden beroende på dina intressen och dina kompetenser, men för de flesta är arbetsuppgifterna en blandning. För dig med intresse och kunskaper finns även möjlighet att få en roll med uppdragsgivarkontakter och projektledning. Har du den kompetensprofil vi behöver? Vi söker dig med teknisk kunskap inom radarområdet. Du kan vara antingen civilingenjör/master eller doktor, med stor erfarenhet eller ganska nyexaminerad. Om du även har kunskaper inom exempelvis AI, radioteknik, sensorer, signalbehandling, dataanalys, vågutbredning, programmering, elektronik eller mätteknik så är det bra. Det är också önskvärt att du tycker om att arbeta såväl teoretiskt som praktiskt. Vi vill ta vara på alla dina kunskaper och intressen, varför du gärna får beskriva dina andra kompetenser och intressen som du vill fortsätta att utveckla hos oss. Vad erbjuder vi dig? På FOI får du möjlighet att arbeta med frågor som är viktiga för både det militära och det civila försvaret. Tillsammans med andra får du möjlighet att skapa nya infallsvinklar och lösningar på komplexa frågor och se resultaten förverkligas hos våra uppdragsgivare. Du får utveckla en expertis som bidrar till att viktiga samhällsfunktioner, exempelvis Försvarsmakten, blir effektivare, kunnigare och starkare inom sina respektive områden. FOI arbetar medvetet för en hållbar och inkluderande arbetsmiljö med en bra balans mellan arbete och privatliv. Utöver detta erbjuder vi en rad förmåner. Läs mer om hur det är att jobba hos oss och om våra förmåner och anställningsvillkor.
Spontanansökan
To view and apply for our exciting job opportunities and to be notified in future about latest opportunities, you can connect to us on LinkedIn. www.linkedin.com/company/configurite. You can always drop a spontaneous application to join our ever-growing dynamic team.
Tekniksprånget
Tekniksprånget är ett praktikprogram för dig som är under 21 år och är behörig att söka en ingenjörsutbildning. Under fyra månaders praktik på heltid får du prova på livet som ingenjör hos oss med en handledare och en månadslön på 15 500 kronor. För att kunna ansöka ska du antingen gå sista terminen i trean eller precis ha gått ut gymnasiet. Du ska även vara behörig till en ingenjörsutbildning (alltså ha läst matematik 3c, kemi 1 och fysik 1). Tekniksprånget genomförs både vår och höst och alla praktiserar i fyra månader. Mer information kommer inom kort.
Examensarbete
Writing your Master Thesis with Atlas Copco is an exciting opportunity to work on a real-life challenge together with our experts. We are looking for students who want to bring fresh ideas to our industry and at the same time gain invaluable experience and insights for your career. Atlas Copco is known for its innovative culture with a long history of pioneering sustainable solutions and partnerships. We offer a customer-focused and industrial environment with numerous opportunities to work with interesting and challenging tasks. To apply, please provide the following: CV Cover letter including a proposal for a topic
AFRY Future Graduate Program
AFRY Future Programmet är till för dig som nyligen har tagit examen och är redo att visa vad du går för, i såväl ett specifikt uppdrag hos kund som konsult på AFRY. AFRY Future vänder sig till nyutexaminerade ingenjörer som vill starta sin karriär inom industri, IT eller digitalisering. Ta chansen att testa på två olika bolag i rollen som konsult! Som Future-konsult arbetar du direkt ute hos vår kund - samtidigt som du får coaching, mentor- och ledarskap hos AFRY. Under ditt första år i karriären får du alltså chansen att testa två arbetsgivare! Efter framgångsrikt utfört uppdrag har du möjlighet till anställning hos kunden eller hos AFRY. Vi rekryterar löpande Future-konsulter. Se våra lediga tjänster här.
AFRY Future Energy Program
AFRY Future Energy Programme är branschens bästa introduktionspaket för nya konsulter. I takt med elektrifieringen av samhället ökar behovet av smarta elnätslösningar och engagerade ingenjörer. Varje år anställer AFRY mellan 20-30 nya ambitiösa medarbetare som får inleda sin tid hos oss genom AFRY Future Energy Programme. Programmet pågår under ditt första år hos oss, med start i september. Du får en egen handledare som guidar dig i din nya yrkesroll, och tillsammans ingår ni från start i skarpa kundprojekt. Parallellt med dina projekt kommer du att gå AFRY Future Energy Programme med föreläsningar inom olika områden. Utbildningarna leds av våra experter och ger dig både en god grund i rollen som konsult, samt värdefull kunskap inom El- och energisystemet. Föreläsningarna berör områden inom bland annat kund & sälj, projektmodellen, konsultskunskap, projektering elnät, framtidens elnät, förnybar energi samt miljö och tillståndsprocesser. Efter avslutat program kommer du att självständigt kunna ta dig an en konsultroll inom områden som Transmission Lines, Distribution, Substation, System Studies/HVDC, Hydro och Nuclear. Globalt har AFRY över 2500 experter inom energi och kraft, och tillsammans täcker vi in alla delar av energiproduktion och energimarknadsanalyser.
AFRY Automation Trainee Program
AFRYs Automation Trainee Program 2025 är för dig som är nybliven ingenjör med intresse för automation. Inom programmet får du utbildas i det nya ABB 800xA-systemet som används för att integrera, övervaka och kontrollera processer i industrier över hela världen. Efter trainee-perioden kommer du att gå in i en ordinarie, långsiktig roll som Automationsingenjör inom en av våra sektioner. Programmet syftar till att hitta unga och blivande automationsexperter som kan hjälpa oss att tackla framtidens utmaningar. Startdatum för 2025 års program är den 25 augusti och senaste datum för ansökan är den 23 mars.
Sustainergies Academy
Opportunity via Sustainergies Academy page
Examensarbete inom mjukvara eller elektronik på Prevas Stockholm
Är du i slutet av din utbildning och söker ett spännande examensarbete våren 2027? I Stockholm har Prevas en stark tradition av att genomföra kandidat- och masterexjobb och vi vill gärna hitta duktiga, drivna studenter att samarbeta med. Under våren 2027 kommer vi att ta in 3-4 studenter från elektroteknik, inbyggd mjukvara, mekatronik eller datateknik - missa inte chansen att bli en av dem! Varför exjobb på Prevas? Som examensarbetare på Prevas får du: Skräddarsydda projekt: Vi anpassar ditt exjobb så att det passar dina intressen och kompetenser. Oavsett om det blir internt hos oss eller tillsammans med någon av våra kunder hittar vi rätt projekt för just dig. Vi är självklart också öppna för idéer från våra sökande! Handledning: Du får en handledare på Prevas som stöttar dig hela vägen, från första idé till slutpresentation. Delaktighet: Under exjobbet blir du en del av vår gemenskap och bjuds in till våra teknikträffar, frukostar och andra sociala aktiviteter. Du får även en egen arbetsplats på vårt kontor. Tillgång till vårt nätverk: Arbeta tillsammans med våra erfarna kollegor, och utnyttja alla år av erfarenhet när det behövs! Ersättning: 1000 SEK per högskolepoäng. Möjlighet till anställning: För många av våra tidigare exjobbare har examensarbetet varit en språngbräda till en anställning hos oss. Några exempel på tidigare års exjobb: Utveckling av mesh för LoRa-radio Undersökning av strömsnåla energy harvesting-metoder Röstverifiering m.h.a. maskininlärning Ansökningsprocess Vi välkomnar ansökningar både från individuella studenter och par. Om ni söker i par, skicka in separata ansökningar och ange vem du vill skriva tillsammans med. Ansökan ska innehålla: Betygsutdrag från dina kandidat- och masterstudier. En kort beskrivning av ditt önskade ämnesområde och varför du är intresserad av det. Skicka in din ansökan redan idag! Vi behandlar ansökningarna löpande, så vänta inte för länge. Konsultchef & Ansvarig för exjobb: Frida Hellström 0735-536930 frida.hellstrom@prevas.se
Visualisering av komplexa övningar
Examensarbete: Visualisering av komplexa övningar FOI bedriver forskning kring verktyg för planering och visualisering av luftstrid inom FLSC (Flygvapnets Luftstridssimuleringscentrum). I takt med att framtidens träning och simulering blir allt mer komplex ökar behovet av effektiva sätt att visualisera, tolka och förstå stora mängder information från övningar och simuleringsförlopp. Vi söker en mastersstudent som vill bidra till forskning och utveckling inom visualisering för träning, analys och återkoppling i komplexa simuleringsmiljöer. Dina uppgifter Målet med examensarbetet är att undersöka hur visualisering kan användas för att öka förståelsen av komplexa simuleringar och övningsförlopp, både under pågående träning och vid efterföljande analys. Arbetet kommer att fokusera på informationsvisualisering, visuell symbolik och representation av information i 2D- och 3D-miljöer. En central del av arbetet är att undersöka vilken information användarna behöver, hur olika typer av information bör prioriteras och hur den kan presenteras på ett intuitivt och ändamålsenligt sätt. Arbetet kan innefatta kartläggning av användarbehov, litteraturstudier, framtagning och utvärdering av visualiseringskoncept samt användartester. Som en del av examensarbetet förväntas du även ta fram en prototyp eller demonstrator som konkretiserar de visualiseringsprinciper och lösningar som identifieras. Din profil Vi söker dig som läser sista året på ett mastersprogram inom exempelvis interaktionsdesign, medieteknik, visualisering, människa–datorinteraktion eller ett närliggande tekniskt område. Du är intresserad av hur människor uppfattar och tolkar komplex information och av hur visualisering och interaktiva miljöer kan bidra till bättre förståelse, situationsuppfattning och beslutsunderlag. Du har ett särskilt intresse för informationsvisualisering, visuell symbolik, informationsdesign samt utformning och utvärdering av 2D- och 3D-miljöer. Erfarenhet av 3D-grafik, interaktiva visualiseringar, spelmotorer eller utveckling av virtuella miljöer är meriterande. Vad erbjuder vi dig? När du genomför ditt examensarbete hos oss får du en god inblick i FOI:s verksamhet och möjlighet att arbeta i en kreativ och forskningsnära miljö. Arbetet på FOI bedrivs i projekt av varierande storlek och karaktär och präglas av stor frihet, eget ansvar och möjlighet att ta egna initiativ. På FOI får du genomföra ditt examensarbete tillsammans med engagerade experter och handledare som stöttar dig genom arbetets olika delar. Du får samtidigt möjlighet att arbeta med frågeställningar där forskning, teknik och praktisk tillämpning möts. Arbetet kommer att ske på enheten Simulatorutveckling vid avdelningen Försvarsteknik. Läs gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/forsvarsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Du är välkommen med frågor till Robin Dahlkvist som nås på mail robin.dahlkvist@foi.se Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta 2027-02-01.
Flexibel elproduktion från råvaror
Examensarbete Flexibel elproduktion från råvaror Syngas, en gasblandning främst bestående av väte och kolmonoxid, kan användas för elproduktion i bränsleceller. I detta exjobb undersöks katalytisk ångreformering av olika råvaror med fokus på syngasproduktion, katalysatorstabilitet och möjligheten att använda gasen för elproduktion. Dina uppgifter: Du ska genomföra en litteraturstudie om katalytisk ångreformering och dess utmaningar. Bygg/anpassa en experimentell uppställning och testa olika råvaror, katalysatorer och processparametrar. Utvärdera syngasproduktion och stabilitet samt, om möjligt, koppla processen till en bränslecell för elproduktion. Din profil: Vi söker dig som studerar till civilingenjör inom teknisk kemi, kemiteknik, energiteknik, teknisk fysik, elektrokemi eller motsvarande. Du är intresserad av heterogen katalys och processkemi, nyfiken, analytisk, självgående och tycker om praktiskt experimentellt arbete. Lämplig bakgrund: Teknisk kemi/fysik, Energiteknik, Elektrokemi eller motsvarande Omfattning: Master Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att utföras på avdelningen Vapen, skydd och säkerhet i Grindsjön. Läs gärna mer om avdelningen på foi.se Vapen, skydd och säkerhet - Totalförsvarets forskningsinstitut - FOI Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Mattias Forslund som nås på telefon 08-5550 3000 Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev (max en sida). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta enligt överenskommelse.
Simulering av vätgasbaserat mikronät
Examensarbete Simulering av vätgasbaserat mikronät Hur kan ett mikronät hantera varierande laster på ett effektivt och stabilt sätt med vätgas som huvudsaklig energibärare? I detta exjobb utvecklar du en befintlig grundmodell i MATLAB/Simulink för ett mikronät med elektrolysör, kompressor, vätgaslager, bränslecell och batterilager. Dina uppgifter: Du ska idareutveckla och analysera en Simulink-modell av mikronätet. Simulera olika driftfall och undersök bland annat energiflöden, vätgasförbrukning, systemverkningsgrad, start/stopp och nätstabilitet. Arbetet kan även inkludera utveckling av enklare styr- och energihanteringsstrategier. Din profil: Vi söker dig som studerar till civilingenjör inom energiteknik eller motsvarande och har intresse för energisystem och simulering. Du har goda kunskaper i MATLAB/Simulink, är analytisk och självgående samt tycker om att förstå och utveckla komplexa tekniska system. Lämplig bakgrund: Energiteknik eller motsvarande Omfattning: Master Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att utföras på avdelningen Vapen, skydd och säkerhet i Grindsjön. Läs gärna mer om avdelningen på foi.se Vapen, skydd och säkerhet - Totalförsvarets forskningsinstitut - FOI Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Mattias Forslund som nås på telefon 08-5550 3000 Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev (max en sida). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta enligt överenskommelse.
Effektöverföring via fiber
Examensarbete Effektöverföring via fiber Utöver kommunikation kan optisk fiber användas för effektöverföring, så kallad Power over Fiber (PoF). Genom att omvandla elektricitet till ljus och sedan tillbaka till energi kan strömförsörjning ske över långa avstånd till exempelvis obemannade farkoster och olika typer av sensorplattformar. Dina uppgifter: Du ska undersöka möjligheter och begränsningar med PoF. Genom experiment och modellering ska du designa, konstruera och karakterisera ett system som omvandlar optisk högeffekt till elektricitet. Din profil: Vi söker dig som vill arbeta med optik, elektronik och energisystem. Du trivs med att kombinera praktiska experiment med teoretisk analys och problemlösning. Masterstudent inom fysik eller teknik. Lämplig bakgrund: Teknisk fysik, Elektroteknik eller motsvarande Omfattning: Master Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att utföras på avdelningen Vapen, skydd och säkerhet i Grindsjön. Läs gärna mer om avdelningen på foi.se Vapen, skydd och säkerhet - Totalförsvarets forskningsinstitut - FOI Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Mattias Forslund som nås på telefon 08-5550 3000 Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev (max en sida). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta enligt överenskommelse.
Solpaneler för militära bruk
Examensarbete Solpaneler för militära bruk FOI söker en student som vill bidra till kompetensuppbyggnad inom testning av fotovoltaiska solpaneler. Uppdraget lägger grunden för en guide till Försvarsmakten för att hjälpa dem att välja rätt teknik för deras förhållanden, baserat på parametrar som verkningsgrad, signatur och robusthet. Arbetet sker på plats hos oss på FOI Grindsjön och kombinerar teori med praktik. Dina uppgifter: Du ska genomföra en litteraturstudie och granska standarder för att identifiera glapp i befintlig testmetodik ur ett militärt perspektiv. Du undersöker hur solpaneler möter militära krav som signatur, miljö och säkerhet. Arbetet innefattar även praktiska moment där du får arbeta med solpaneler kopplade till ett mikronät för att utvärdera systemets funktion. Din profil: Du läser civilingenjörsprogram inom exempelvis elektroteknik, energiteknik eller materialteknik. Du är strukturerad, trivs med teknisk analys och har ett intresse för hur förnybar energi kan tillämpas i krävande miljöer och för komplexa försvarssystem. Lämplig bakgrund: Elektroteknik, energiteknik, materialteknik eller motsvarande Omfattning: Master Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att utföras på avdelningen Vapen, skydd och säkerhet i Grindsjön. Läs gärna mer om avdelningen på foi.se Vapen, skydd och säkerhet - Totalförsvarets forskningsinstitut - FOI Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Mattias Forslund som nås på telefon 08-5550 3000 Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev (max en sida). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta enligt överenskommelse.
Autonom planering av satellitmanövrar
Examensarbete: Autonom planering av satellitmanövrar Vi ser ett snabbt ökande antal satelliter i omloppsbana runt jorden vilket medför en allt högre risk för allvarliga kollisioner. Traditionellt har planering av banmanövrar gjorts med en hög grad av manuellt arbete. Framväxten av satellitkonstellationer, ibland bestående av tusentals satelliter, och satellitsvärmar leder till att dessa manövrar behöver planeras och utföras alltmer autonomt av satellitsystemen. Dina uppgifter: Målet med examensarbetet är att du utvecklar och utvärderar algoritmer för optimal planering av banmanövrar för satelliter i en svärm eller konstellation. Hänsyn behöver tas till kollisionsrisker, samverkande satelliters planerade manövrar, och övergripande missionsmål. Din profil: Vi söker dig som har gedigna kunskaper i fysik och matematik samt erfarenhet av python-programmering och ett intresse inom rymd och rymdteknik. Erfarenheter inom banmekanik, optimering och av simuleringar ses som ett stort plus. Vi ser gärna att du läser en master inom Teknisk fysik, Elektroteknik, Rymdteknik eller motsvarande inom naturvetenskap. Vad erbjuder vi dig? När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet. Du får arbeta i en kreativ miljö inom rymd och försvar. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att göra ditt exjobb i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på enheten Rymdsystem och förmågeutveckling vid avdelningen Försvarsteknik. Läs gärna mer om vad vi gör på: https://www.foi.se/om-foi/organisation/forsvarsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Du är välkommen med frågor till Erik Gröndahl som nås på erik.grondahl@foi.se Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta januari 2027.
Eventsensorbaserad stjärnkamera
Examensarbete: Eventsensorbaserad stjärnkamera Många satelliter behöver hög pekningsnoggrannhet och då kan till exempel stjärnkameror användas. Traditionella stjärnkameror har begränsad prestanda vid snabba rörelser relativt stjärnhimlen. Eventkameran däremot är en strömsnål sensor som enbart skickar data vid en förändring. Detta ger den hög temporal upplösning som behövs för hög peknoggrannhet även under snabba rotationer. Dina uppgifter: Din uppgift är att använda eventkameran för att bestämma kamerans riktning i rymden med hjälp av stjärnorna. Exjobbet omfattar systemnära utveckling och datainsamling samtidigt som du får jobba forskningsnära med framtidens sensorer. Du får även möjlighet att applicera och vidareutveckla framstående algoritmer för detektion och tracking. Din profil: Vi söker dig med kunskaper inom optik, bildanalys och datorseende. Vi ser gärna att du läser en master på naturvetenskapligt program med inriktning på rymdteknik, matematik, fysik eller astronomi. Erfarenhet av programmering gärna av Python och C++ är meriterande. Vad erbjuder vi dig? När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig god inblick i vår verksamhet. Du får arbeta i en kreativ miljö inom rymd och försvar. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att göra ditt exjobb i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på enheten Rymdsystem och förmågeutveckling vid avdelningen Försvarsteknik. Läs gärna mer om vad vi gör på https://www.foi.se/om-foi/organisation/forsvarsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Du är välkommen med frågor till Erik Gröndahl som nås på erik.grondahl@foi.se Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta januari 2027.
Simulering av markstötvåg
Examensarbete Simulering av markstötvåg Studier av markstötvågors propagering och dispersion kan användas för att uppskatta belastningen på byggnader och anläggningar som är helt eller delvis inbäddade i jordmaterial. Detta exjobb syftar till att utforska möjligheterna att simulera markstötvågor orsakade av kontaktdetonation och innesluten detonation i naturligt förekommande jordlagerföljder och hur de belastar nämnda konstruktioner. Dina uppgifter: En litteraturstudie utförs avseende markstötvågor som fenomen inbegripande materialmodeller, simuleringsmetoder och försök. Tidigare försök används som valideringsfall. Numeriska modeller av försöksuppställningen implementeras och utvärderas. Tekniska lösningar som kan, eller bidrar till att, mitigera effekten av stötvåg mot olika konstruktioner studeras. Din profil: Vi söker någon som är intresserad av att simulera hållfasthet, strukturdynamik och tryckvågsspridning. Lämplig bakgrund: Engineering Mechanics Omfattning Master Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att utföras på avdelningen Vapen, skydd och säkerhet i Grindsjön. Läs gärna mer om avdelningen på foi.se Vapen, skydd och säkerhet - Totalförsvarets forskningsinstitut - FOI Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Magnus Isberg som nås på telefon 08-5550 3000 Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev (max en sida). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta enligt överenskommelse.
Statistiska metoder för batteritester
Examensarbete Statistiska metoder för batteritester Vid säkerhetstester av batterier genomförs ett fåtal experiment där ett enskilt batteri eller modul utsätts för olika saker som reflekterar en kommande trolig miljö för ett batteri i en militär tillämpning. Dessa experiment innefattar ofta få provobjekt, är kostsamma och innebär ofta att provobjektet förstörs. Dina uppgifter: Det är därför viktigt att undersöka om det går att komma längre i beslutsfattandet från batteritester. Ett verktyg för det är statistiska metoder. Det här projektet syftar till att identifiera vilken statistisk metod som är bäst lämpad för batteritester samt att tillämpa den statistiska metoden för att utöka slutledningsförmågan vid genomförandet av tester. Din profil: Vi söker dig som vill arbeta med statistisk analys av mätdata från batteritester. Du ska ha läst kurser inom exempelvis statistisk, fysik, elektro. Erfarenhet från batteritestning utifrån ett säkerhetshänseende är meriterande. Lämplig bakgrund: Matematik, Teknisk fysik, Elektroteknik eller motsvarande Omfattning Master Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att utföras på avdelningen Vapen, skydd och säkerhet i Grindsjön. Läs gärna mer om avdelningen på foi.se Vapen, skydd och säkerhet - Totalförsvarets forskningsinstitut - FOI Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Johanna Rosenlind som nås på telefon 08-5550 3000 Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev (max en sida). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta enligt överenskommelse.
Alternativa metoder för nitrering
Examensarbete Alternativa metoder för nitrering Inom tillverkning av explosivämnen används stora mängder korrosiva syror för att nå önskade resultat vid nitrering. Detta innebär stora mängder surt avfall och svårigheter vid hantering samt särskilda krav på utrustning. Målsättningen med arbetet är att undersöka alternativa mildare nitreringsmetoder för att bygga förutsättning att förändra hur explosivämnen framställs. Dina uppgifter: Arbetet kommer att fokusera kring att på labb undersöka alternativa metoder för att uppnå samma resultat utan extremt sura förhållanden. För arbetet kommer en målmolekyl vara en nitrerad substans som inte är klassad som explosivämne. Din profil: Vi söker dig som studerar sista året på din masterutbildning/civilingenjörutbildning inom organisk kemi, teknisk kemi eller motsvarande. Du trivs med att arbeta laborativt och praktiskt. En fördel är om du har vana av försöksplanering, exempelvis med MODDE eller motsvarande programvara. Lämplig bakgrund: Teknisk kemi, organisk kemi Omfattning Master Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att utföras på avdelningen Vapen, skydd och säkerhet i Grindsjön. Läs gärna mer om avdelningen på foi.se Vapen, skydd och säkerhet - Totalförsvarets forskningsinstitut - FOI Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Elis Erbring som nås på telefon 08-5550 3000 Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev (max en sida). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta enligt överenskommelse.
Neuronnät för reaktionskinetik
Examensarbete Neuronnät för reaktionskinetik Inom förbränningsmodellering har förmågan att precist kunna modellera kemiska reaktioner visat sig vara avgörande. Men att lösa ett system av kemiska reaktioner är krävande och utgör därför en stor del av beräkningsbördan inom förbränningsmodellering. Om lösningsprocessen av reaktionskinetiken kan accelereras finns stora vinningar att göra. Här ses neuronnät som en lovande metod. Dina uppgifter: Din uppgift blir att skapa ett neuronnät för en vald reaktionsmekanism som kan förutsäga den tidsmässiga utvecklingen av ett termokemiskt tillstånd givet ett initialtillstånd. Arbetet inleds med en teoretisk förstudie sedan skapar du olika neuronnät och utforskar dessa, träningsdata skapas och validering görs med beräkningsverktyget Cantera. Din profil: Du studerar till civilingenjör eller liknande, bakgrund inom beräkning, helst inom artificiell intelligens och termodynamik. Lösningsorienterad och intresserad av numerisk modellering. Lämplig bakgrund: Teknisk fysik, Farkostteknik, Maskinteknik, Datalogi med fokus på beräkningsfysik eller motsvarande. Omfattning Master Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att utföras på avdelningen Vapen, skydd och säkerhet i Grindsjön. Läs gärna mer om avdelningen på foi.se Vapen, skydd och säkerhet - Totalförsvarets forskningsinstitut - FOI Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Christian Ibron som nås på telefon 08-5550 3000 Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev (max en sida). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta enligt överenskommelse.
Icke-kinetisk verkan med laser
Examensarbete Icke-kinetisk verkan med laser Moderna laserkällor kan numera producera strålar på flera kilowatt. Laserstrålen är tillräckligt kraftfull för att orsaka verkan på flera kilometer, men att studera verkan är utmanande. På Grindsjön används olika lasersystem för att experimentellt undersöka skadeverkan mot olika mål. Detta kan t.ex. vara kontinuerlig högeffektslaser, kortpulslaser eller en kombination. Dina uppgifter: Du ska huvudsakligen arbeta i vårt laserlabb. Du kommer delta i genomförandet och utvärderingen av skadeverkansförsök och karakterisering av olika lasersystem. Du kommer att lära dig olika diagnostikinstrument för att generera data för analys. Målet är att undersöka hur genombränning påverkas av att använda olika laserparametrar. Din profil: Vi söker dig som vill arbeta med kraftiga lasersystem. Du ska ha läst kurser inom laser och optik. Det är meriterande om du har labbvana. Då projektmålet är relativt öppet värderar vi initiativtagande och att komma med egna idéer. Lämplig bakgrund: Fysik, Teknisk fysik eller motsvarande Omfattning Master Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att utföras på avdelningen Vapen, skydd och säkerhet i Grindsjön. Läs gärna mer om avdelningen på foi.se Vapen, skydd och säkerhet - Totalförsvarets forskningsinstitut - FOI Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Jonas Ravelid som nås på telefon 08-5550 3000 Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev (max en sida). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta enligt överenskommelse.
Kollisionsundvikning för AUV
Examensarbete: Kollisionsundvikning för AUV Autonoma undervattensfarkoster (AUV:er) har potential att lösa många försvarstekniska uppgifter, till exempel övervakning eller lokalisering av minor. För att möjliggöra användningen av sådana krävs att de har en förmåga att undvika hinder. Undervattensmiljön är komplex och en AUV har ofta begränsad sensorinformation, vilket gör kollisionsundvikning till ett utmanande problem. Dina uppgifter: Du kommer att implementera och utvärdera metoder för kollisionsundvikning för en autonom undervattensfarkost med begränsad manöverförmåga och begränsad sensorinformation. Arbetet är tänkt att utvärderas i simulering och implementeras i Python eller C++. Din profil: Du är masterstudent som är intresserad av att jobba med autonoma farkoster. Goda kunskaper i reglerteknik, robotik, optimeringslära, matematik och programmering är fördelaktigt. Vad erbjuder vi dig? När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att göra ditt exjobb i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på enheten Autonoma funktioner och fältrobotik vid avdelningen Försvarsteknik. Läs gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/forsvarsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Du är välkommen med frågor till Karl Lagerkvist Blomqvist som nås på telefon 08-555 030 00 eller mail karl.lagerkvist.blomqvist@foi.se. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta under januari 2027.
Designverktyg för luftstridsscenarier
Examensarbete: Designverktyg för luftstridsscenarier På FOI genomförs forskning om framtida träningskoncept för stridspiloter. Det är troligt att dagens sätt att träna och agera kommer att förändras de kommande åren. Förändringen kräver nya stödverktyg som möter flygvapnets behov och som kan stötta utveckling av framtida planeringsverktyg för luftstridsscenarier. Dina uppgifter: Din uppgift blir att genomföra en studie där du kommer få bygga vidare på ett befintligt konceptverktyg för planering av framtida luftstridsträning. Du ska göra intervjuer, observationer, skapa prototyper och genomföra användartester. Ditt arbete kommer att bidra till hur framtidens övningsledare planerar och utformar luftstridsövningar. Din profil: Vi söker dig som är van att arbeta användarcentrerat med olika designmetoder. Lämplig utbildning är kognitionsvetenskap, interaktionsdesign, design- och produktutveckling eller motsvarande. Vad erbjuder vi dig? När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att göra ditt exjobb i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på enheten Flygsystem vid avdelningen Försvarsteknik. Läs gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/forsvarsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Du är välkommen med frågor till Zackarias Alenljung som nås på telefon eller mail - 072-9621581 / zackarias.alenljung@foi.se . Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta 2027-01-11.
XR och inlevelse vid pilotträning
Examensarbete: XR och inlevelse vid pilotträning Modern luftstrid utkämpas i en komplex miljö där höga krav ställs på stridspiloter som måste hantera situationer med en hög grad av osäkerhet. Det innebär att träningen blir avgörande för att en stridspilot ska kunna lära sig hantera olika komplexa scenarier som kan uppstå under luftstriden. Teknik som Extended Reality (XR) utgör ytterligare en dimension för att skapa träningsscenarier med hög inlevelse. Dina uppgifter: Examensarbetet syftar till att undersöka hur XR-teknik och termer av inlevelse påverkar träning av stridspiloter, med fokus på aspekter som upplevt träningsvärde, grad av komplexitet, engagemang och kognitiv arbetsbelastning. Det specifika fokusområdet bestäms i samråd med handledare vid FOI. Din profil: Vi söker dig som har erfarenhet av att arbeta med XR-headset och en vana att genomföra användarstudier eller experiment. Du har en god förmåga att nyttja kvantitativa och kvalitativa metoder. Lämplig utbildning är kognitionsvetenskap, interaktiv medieteknologi, psykologi, beteendevetenskap eller motsvarande. Vad erbjuder vi dig? När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att göra ditt exjobb i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på enheten Flygsystem vid avdelningen Försvarsteknik. Läs gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/forsvarsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Du är välkommen med frågor till Zackarias Alenljung som nås på telefon eller mail - 072-9621581 / zackarias.alenljung@foi.se . Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta 2027-01-11.
Analys av explosivämnen & krut
Examensarbete Analys av explosivämnen & krut Förmågan att göra analys av explosivämnen är av vikt för samhället för att kunna riskbedöma objekt eller säkra forensiska bevis. Utveckling av analysmetoder är av betydelse för FOI inom forskningsområdena energetiska material och ammunitionssäkerhet. Explosivämnesanalys är också av betydelse för det civila samhället (motverka terrorism/kriminalitet) samt för totalförsvaret. Dina uppgifter: Uppgifterna består i att utveckla metodik för både provberedning samt analys av explosivämnen eller krut. Arbetet görs med avancerad avsedd utrustning för båda delarna. Metodutveckling syftar att förbättra prestandan avseende kvantitativ provberedning och analys. Ex. på tekniker är kromatografi, masspektrometri, ICP samt lösningsmedelsextraktion. Din profil: Examensarbetet är lämpligt för dig som studerar till analytisk kemist eller civilingenjör med inriktning kemiteknik. Arbetet är till för en person som är intresserad av metodutveckling. Vi söker dig som studerar till civilingenjör kemiteknik, filosofie kandidat/magister eller master i kemi. Lämplig bakgrund: Analytisk kemi Omfattning Master eller Kandidat Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att utföras på avdelningen Vapen, skydd och säkerhet i Grindsjön. Läs gärna mer om avdelningen på foi.se Vapen, skydd och säkerhet - Totalförsvarets forskningsinstitut - FOI Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Hans Önnerud som nås på telefon 08-5550 3000 Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev (max en sida). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta enligt överenskommelse.
Metodutveckling skrovdeformation
Examensarbete Metodutveckling skrovdeformation Vid en undervattensdetonation bildas en kraftig stötvåg. Stötvågens korta varaktighet ger upphov till en initialt snabb deformation av närliggande strukturer. Det är av intresse att karaktärisera denna deformation med hög temporal- och spatial upplösning. Dina uppgifter: Arbetet omfattar en litteraturstudie syftandes till identifiering av lämpliga optiska metoder för karaktärisering av snabb deformation av ytor. Den större delen av arbetet utgörs av att utforma en lämplig mätuppställning och att genomföra en försöksserie i mindre skala. Vederbörande kommer att få hjälp med att utföra försöksserien. Din profil: Du är intresserad av tillämpad solidmekanik och optiska mätmetoder. Du har även ett tekniskt intresse av mätteknik och vill förverkliga teoretiska mätkoncept i en praktisk miljö. Du är självgående, nyfiken och hittar kreativa lösningar på komplexa utmaningar. Lämplig bakgrund: Teknisk fysik, Elektronik, Fartygsteknik, Maskinteknik eller motsvarande Omfattning Master Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att utföras på avdelningen Vapen, skydd och säkerhet i Grindsjön. Läs gärna mer om avdelningen på foi.se Vapen, skydd och säkerhet - Totalförsvarets forskningsinstitut - FOI Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Pontus Olin som nås på telefon 08-5550 3000 Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev (max en sida). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta enligt överenskommelse.
Slitsantenner med kavitet för HPM
Examensarbete Slitsantenner med kavitet för HPM High Power Microwaves (HPM) är mikrovågor med hög toppeffekt. Strålningen är tillräckligt kraftfull för att störa elektroniska system på avstånd. För att emittera strålningen behövs en lämplig antenn som klarar av höga effekter, har tillräckligt hög antennvinst och som inte ger överslag. Dina uppgifter: Du ska med hjälp av FEM simuleringar utveckla och studera slitsantenner (cavity-backed slot antenna) för L- och S-band som matas med en förstärkarkrets. Målet är att få bra matchning med kretsen, att antennvinsten är tillräckligt hög, samt att antennen går att använda i en gruppantenn. Din profil: Vi söker dig som vill arbeta med HPM. Du ska ha läst kurser inom elektromagnetism, mikrovågsteknik och antennteori. Erfarenheter inom halvledarfysik, FEM och CAD är meriterande. Lämplig bakgrund: Teknisk fysik, Elektroteknik eller motsvarande Omfattning Master Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att utföras på avdelningen Vapen, skydd och säkerhet i Grindsjön. Läs gärna mer om avdelningen på foi.se Vapen, skydd och säkerhet - Totalförsvarets forskningsinstitut - FOI Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Pablo Vallejos som nås på telefon 08-5550 3000 Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev (max en sida). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta enligt överenskommelse.
Hur skottsäkert är Dyneema?
Examensarbete Hur skottsäkert är Dyneema? Dyneema är ett material som är uppbyggt av fibrer bestående av extremt långa polyetenkedjor, vilket ger Dyneema en hög styrka relativt sin vikt. Dyneema kan användas i kroppsskydd och liknande skyddslösningar istället för Kevlar, för att öka skyddsförmågan. Vi har ett stort experimentellt underlag för Dyneemas förmåga att stoppa projektiler och söker nu någon att göra kompletterande simuleringar. Dina uppgifter: Du kommer bygga en simuleringsmodell av ett Dyneema-skydd och genomföra simuleringar för att jämföra med experimentella skjutförsök. Det kan finnas möjlighet att utforma inriktningen av kompletterande experimentella försök. Din profil: Vi söker dig som studerar till civilingenjör med inriktning hållfasthet och som vill genomföra ett utmanande examensarbete i en spännande miljö. Examensarbetet är lämpligt för en person som är intresserad av FEM-analys, materialmodellering och hållfasthetslära. Lämplig bakgrund: Maskinteknik med hållfasthetslära eller motsvarande Omfattning Master Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att utföras på avdelningen Vapen, skydd och säkerhet i Grindsjön. Läs gärna mer om avdelningen på foi.se Vapen, skydd och säkerhet - Totalförsvarets forskningsinstitut - FOI Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Stefan Clementz som nås på telefon 08-5550 3000 Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev (max en sida). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta enligt överenskommelse.
Hjälp försvaret! Snabbladda batterier
Examensarbete Hjälp försvaret! Snabbladda batterier Vill du vara med och möjliggöra snabbladdning av elbilar? Och vara med och utöka det svenska försvarets operationella förmåga i kalla klimat? På FOI får studenter en unik möjlighet att bedriva batteriforskning mot försvarstillämpningar - ett område som korsar vetenskap, teknik och nationell säkerhet. Dina uppgifter: Projektet syftar till att utforska och utvärdera nya sätt att snabbladda litiumjonbatterier vid låga temperaturer. Projektet involverar en blandning av praktiskt arbete, problemlösning, planering och utförande av experiment och analytiskt tänkande. Exjobbet handleds av forskare på FOI Grindsjön. Din profil: Vi söker en eller två självgående, kreativa och drivna studenter som är sugna på en utmaning. Projektet riktar sig främst men inte uteslutande mot er som studerar inom "Lämplig bakgrund", då ni kommer att komma i kontakt med materialkemi, elektrokemi och tillämpad fysik. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att utföras på avdelningen Vapen, skydd och säkerhet i Grindsjön. Läs gärna mer om avdelningen på foi.se Vapen, skydd och säkerhet - Totalförsvarets forskningsinstitut - FOI Lämplig bakgrund: Civilingenjör inom:Kemiteknik/teknisk kemi, materialvetenskap, elektroteknik, teknisk fysik eller motsvarande. Omfattning Master Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Martin Karlsmo som nås på telefon 08-5550 3000 Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev (max en sida). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta enligt överenskommelse.
IR-modellering i Vinterförhållanden
Examensarbete: IR-modellering i Vinterförhållanden Modellering av fordons infraröda signaturer används flitigt i planeringsverktyg och för träning av igenkänningsalgoritmer. Modelleringsverktygen måste valideras med mätdata, speciellt under komplexa väderförhållanden som bryter mot enkla modellers antaganden. Vinterförhållanden är av militärt intresse samtidigt som de ofta undviks på grund av vädrets relativa komplexitet. Dina uppgifter: Din uppgift är att modellera referensobjekt i vintermiljö. Det handlar om att studera modeller för väder, värmetransport och värmestrålning för att successivt eliminera felkällor och bygga en förståelse för modellernas brister och tillämpningsområden. Förväntningen är att kunna beräkna temperaturer och generera IR-bilder som stämmer väl med de uppmätta. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande till Civilingenjör på Teknisk fysik, Fysik, Materialvetenskap, Teknisk Matematik eller motsvarande. Du går en utbildning med en bred grund i fysik. Du är envis och systematisk, och har med fördel erfarenhet av numerisk modellering. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Milton Persson som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden, examensarbetet startar enligt överenskommelse.
Design av metamaterial med AI
Examensarbete: Design av metamaterial med AI Metamaterial definieras av att inte bara de inneboende materialegenskaperna påverkar hur elektromagnetisk strålning interagerar med materialet utan också dess struktur. Det öppnar för helt nya typer av material med oväntade förmågor. Designen av metamaterial blir också mer komplicerad vilket öppnar för användning av maskininlärning i utvecklandet av nya material. Dina uppgifter: Din uppgift blir att undersöka hur maskininlärning (ML) kan användas för att ta fram ett material vars egenskaper matchar bakgrunden inom det visuella våglängdsområdet, en så kallad fotonisk tidskristall. Examensarbetet kommer att anpassas efter sökandes bakgrund och intresse. Möjliga inriktningar inkluderar både generativa och prediktiva ansatser inom ML. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande till Civilingenjör på Teknisk fysik, Materialvetenskap, Teknisk Matematik, Datavetenskap eller motsvarande. Vi söker dig med ett intresse av maskininlärning och dess applikation på materialvetenskap. Erfarenhet av maskininlärning, programmering i Python och materialvetenskap är meriterande. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Stefan Karlsson som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden, examensarbetet startar enligt överenskommelse. Din uppgift blir att undersöka hur maskininlärning (ML) kan användas för att ta fram ett material vars egenskaper matchar bakgrunden inom det visuella våglängdsområdet, en så kallad fotonisk tidskristall. Examensarbetet kommer att anpassas efter sökandes bakgrund och intresse. Möjliga inriktningar inkluderar både generativa och prediktiva ansatser inom ML.
Elektrooptisk informationskapacitet
Examensarbete: Elektrooptisk informationskapacitet När kan vi se ett objekt med ett kamerasystem innan bruset omöjliggör detektion? Traditionellt har detektionsmodeller fokuserat på mänsklig perception, men i takt med att AI tar över krävs modeller som mäter informationskapaciteten hos en sensor. Du ska samla in data i labb och i fält samt utvärdera och modifiera modeller för att förutsäga detektionsavstånd av exempelvis drönare i optisk data. Dina uppgifter: I uppdraget ska du samla in data och analysera brus och MTF-modeller för optiska system inom olika våglängdsband. Du kommer att utveckla modeller för detekterbarhet utifrån rådande standarder. Du kommer även att få utvärdera de utvecklade måtten gentemot egeninspelat data. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande till Civilingenjör på Teknisk fysik, Fysik, Matematik, Teknisk matematik, Elektroteknik, Datateknik eller motsvarande. Du studerar civilingenjör inom exempelvis signalbehandling, datateknik, fysik eller liknande. Du har goda kunskaper i matematik (sannolikhet/statistik) och programmering (t.ex. Python). Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Oskar Svahn som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden, examensarbetet startar enligt överenskommelse.
Simulering bistatisk radarmålarea
Examensarbete: Simulering bistatisk radarmålarea En bistatisk radar har sändare och mottagare på olika platser. Placeringen av dessa kommer påverka hur stark den uppmätta pulsen i mottagaren är. Ett objekts radarmålarea (RCS) är ett mått på hur mycket av en utsänd puls som reflekteras mot objektet, som når mottagaren. Denna egenskap är starkt vinkelberoende för de flesta objekt. Dina uppgifter: Du ska ta fram en metod för vinkelberoende RCS-uppslagning för användning i simuleringsmodeller. Den stora mängden data kombinerat med kravet på snabba och parallelliserade simuleringar försvårar problemet. Bistatiska RCS-värden kan jämföras mot monostatiska för att förbättra förståelsen för spridningsvikelns påverkan på RCS. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande till Civilingenjör Teknisk fysik , Datateknik eller motsvarande. Vi söker dig med kunskaper inom datateknik och fysik, kunskaper om radar är meriterande. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Bo Lee som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden, examensarbetet startar enligt överenskommelse.
AI-algoritm för objektigenkänning
Examensarbete: AI-algoritm för objektigenkänning Bildalstrande målsökare är bättre på att urskilja ett mål och svårare att störa än de traditionella enklare målsökarna. Vid modellering av bildsökande system kan objektigenkänning med fördel användas. Dina uppgifter: Målet med exjobbet är att välja ut och bedöma ett par olika modeller för objektigenkänning vid (nära) realtidsexekvering. Inledande görs en mindre litteraturstudie för att välja lämpliga AI-modeller att använda, följt av ett urval av ett par modeller samt jämförelse av deras prestanda. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande till Civilingenjör på Teknisk fysik , Datateknik eller motsvarande. Vi söker dig som har god erfarenhet av arbete med maskininlärning, python och gärna Matlab. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Jacob Johansson som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden, examensarbetet startar enligt överenskommelse.
Simulerade sensorbilder
Examensarbete: Simulerade sensorbilder För att kunna förstå och hantera bildbaserade sensorer i telekrigsscenarion är simuleringar ofta ett första steg. Dessa simuleringar bör ske i en realistisk simuleringsmiljö som är så lik verkligheten som möjligt och genererade bilder ska kunna hanteras t.ex. för att bidra till en situationsuppfattning eller i simuleringar av olika typer av målsökare. Dina uppgifter: Använd Unreal Engine för att generera sensordata och koppla ihop spelmotorn med en existerande simuleringsmiljö med hjälp av simuleringsstandarden HLA. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande till Civilingenjör Teknisk fysik , Datateknik, Mediateknik eller motsvarande. Kunskaper om programmering, fysik, datorgrafik eller spelmotorer kan komma till användning. Du är självgående och kan ta egna initiativ för att utforska olika lösningar. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Harald Hernnäs som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden, examensarbetet startar enligt överenskommelse.
Ruttoptimering för drönare
Examensarbete: Ruttoptimering för drönare Det är komplicerat att välja en optimal rutt för en drönare. Förutom att bara ta sig från punkt A till punkt B, så kan det finnas flera bivillkor som kan behöva uppfyllas längs vägen; undvik hotområden, flyg på ett visst sätt, flyg energieffektivt med mera. Vi vill med hjälp av optimeringsmetoder hitta en så bra rutt som möjligt. Dina uppgifter: Använd några olika optimeringsmetoder för att hitta optimala rutter givet en uppsättning målfunktioner. I de fall alla bivillkor inte kan uppfyllas så behöver dessa vägas mot varandra på ett strukturerat vis. Optimeringen behöver även ta hänsyn till den relativt begränsade beräkningskapacitet som finns att tillgå i en typisk drönare. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande till Civilingenjör på Teknisk fysik , Matematik eller motsvarande. Du är systematisk och självgående och kan ta egna initiativ för att utforska olika lösningar. Det är meriterande om du arbetat med C++, Python, genetiska algoritmer, simulated annealing eller particle swarm optimization. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Harald Hernnäs som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden, examensarbetet startar enligt överenskommelse.
Interpolerat väder
Examensarbete: Interpolerat väder Väderprognosdata kan användas för att bättre uppskatta egna sensorers prestanda. Väderförändringar kan komma plötsligt och för långa tidssteg fångar inte fullt upp sådana fenomen. Detaljerade väderprognoser över stora områden kräver dock stora mängder data - något som kan vara svårt att distribuera ut till användare om överföringskapaciteten är begränsad. Dina uppgifter: Utveckla en maskininlärningsmodell som kan interpolera fram väderdata mellan två tidssteg i en prognosdatafil (netCDF) och bygg förtroende för resultatet genom att verifiera och jämföra modellens prestanda med riktiga prognoser. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande till Civilingenjör på Teknisk fysik och Datateknik eller motsvarande. Vi söker dig med kunskaper om programmering, fysik, modellering och maskininlärning. Du är självgående och kan ta egna initiativ för att utforska olika lösningar. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Harald Hernnäs som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden, examensarbetet startar enligt överenskommelse.
Störundertryckning med AI
Examensarbete: Störundertryckning med AI Användningen av AI-baserad teknik ökar snabbt inom alla teknikområden och har börjat introduceras i trådlösa kommunikationssystem. Några tillämpningar är exempelvis adaptiv länkadaption, radioresurshantering och kanalestimering. AI ger också nya möjligheter att hantera störning och interferens för robust trådlös kommunikation. Dina uppgifter: Uppgiften är att studera AI-baserade algoritmer för undertryckning av störning i ett trådlöst kommunikationssystem. Arbetet omfattar utveckling av en eller flera algoritmer, implementation i mjukvara och/eller hårdvara samt utvärdering av prestanda. Din profil: Vi söker dig som är intresserad av AI, trådlös kommunikation och signalbehandling samt har ett intresse fär tillämpad forskning och utveckling. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Erik Axell som nås på telefon 013-378136. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta 2027-01-11 eller enligt överenskommelse.
Radiovågutbredning
Examensarbete: Radiovågutbredning Att förstå elektromagnetisk vågutbredning är viktigt för prediktion av bl.a. radio- och radarsystems prestanda. Det finns flertalet matematiska modeller med olika noggrannhet och beräkningskomplexitet. Resultaten från modellerna varierar beroende på indata, t.ex. olika typer av terräng och höjdvariationer, är inte känt i detalj. Dina uppgifter: Uppgiften är att undersöka hur variationer i prestanda t.ex. noggrannhet och beräkningskomplexitet, hos olika vågutbredningsmodeller beror på indata. Du ska också analysera i vilka fall dessa modeller är mest användbara. Arbetet omfattar bland annat simulering och utvärdering av vågutbredningsmodeller, samt jämförelse med befintliga mätdata. Din profil: Vi söker dig som är intresserad av trådlös kommunikation, signalbehandling eller elektromagnetism samt har ett intresse för tillämpad forskning och utveckling. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Eric Corrigan som nås på telefon 013-378616. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta 2027-01-11 eller enligt överenskommelse.
Dynamisk spektrumanvändning
Examensarbete: Dynamisk spektrumanvändning Frekvensspektrumet för trådlös kommunikation är konkurrensutsatt och en eftertraktad resurs. Därför är effektiv användning av frekvensspektrumet nödvändig. Vid planering och drift av trådlösa kommunikationssystem behöver frekvenser kunna återanvändas utan att interferens uppstår mellan system. Dina uppgifter: Simulera och utvärdera algoritmer för dynamisk frekvensanvändning. Ditt uppdrag består i att konstruera scenarion med två eller flera mobila radionät som ska samexistera med överlappande frekvenspool på begränsat område. Dessa ska sedan användas för att utvärdera algoritmer för dynamisk frekvensanvändning. Din profil: Vi söker dig som har en god problemlösningsförmåga och är initiativtagande med programmeringsvana. Kunskap och intresse av trådlösa kommunikationssystem är meriterande. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Patrik Eliardsson som nås på telefon 013-378454. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta 2027-01-11 eller enligt överenskommelse.
Opportunistisk navigering
Examensarbete: Opportunistisk navigering I konflikter kan GNSS inte ses som en tillförlitlig metod för navigering och tidhållning, vilket kräver alternativa metoder. LEO-satellitrar är ett hett ämne, som skulle kunna användas för att lösa uppgiften. Dina uppgifter: Utvärdera navigering / tidhållning som utnyttjar opportunistiska signaler från LEO-satellitrar. Din profil: Läst kurser inom signalteori, ev. sensorfusion. Rymdintresse är en bonus. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Magnus Malmström som nås på telefon 013-378482. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta 2027-01-11 eller efter överenskommelse.
Interferometri, ej tvetydighet i UCA
Examensarbete: Interferometri, ej tvetydighet i UCA Interferometri blir tvetydigt för två antenner om deras separation är över Nyquist-gränser. Med olika väl valda separationer kan tvetydigheter förlösas. Hur detta görs för UCA är av intresse. Dina uppgifter: Härleda metod för multipel baseline i UCA. Simulera prestanda. Jämföra med alternativ, eg. MUSIC, ULA interferometri. Utvärdera metodens lämplighet för olika antal antenner.… Din profil: Civilingenjör i Teknisk fysik. Lämpligt för studenten med intresse för beräkningsfysik, programmering och databehandling. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Magnus Malmström som nås på telefon 013-378482. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta 2027-01-11 eller efter överenskommelse.
Skattning/associering av frekvens
Examensarbete: Skattning/associering av frekvens Frekvensprofilen för en radiolänk visar hur mottagen signalstyrka varierar med frekvens. Detta är en effekt av både terräng och radioegenskaper. Frekvensprofilen kan användas för att separera radiosändare eller att förstå att olika sändningar kommer från samma plats och individ. Dina uppgifter: Ta fram metod för att skatta frekvensprofil från brusigt eller ofullständigt data. Din profil: Ta fram metod för att skatta frekvensprofil från brusigt eller ofullständigt data. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Magnus Malmström som nås på telefon 013-378482. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta 2027-01-11 eller efter överenskommelse.
Effektiv singulärvärdesuppdelning
Examensarbete: Effektiv singulärvärdesuppdelning I algoritmer för detektion och riktningsuppskattning av signaler är singulärvärdesuppdelning (SVD) vanligt. I ett realtidssystem som utnyttjar dessa algoritmer är låg latens viktigt. I det här arbetet skall effektiv accelerering av SVD på FPGA undersökas för att uppnå specifika latenskrav. Dina uppgifter: Simuleringsarbete för att avgöra passande datatyper och ordlängder för SVD. Undersök och jämför existerande hårdvaruarkitekturer för implementation på FPGA. Din profil: Du känner till grunderna inom FPGA och signalbehandling och har ett starkt intresse för hårdvara. Kurser inom DSP-design och matristeori är meriterande. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Magnus Malmström som nås på telefon 013-378482. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta 2027-01-11 eller efter överenskommelse.
Passiv PNT i rymdväder
Examensarbete: Passiv PNT i rymdväder Satellitobservationer mot passiva utsändare på marken påverkas av hur strålningen rör sig genom atmosfären. Framför allt kan jonosfären orsaka stora tidsfördröjningar i signalen, speciellt vid aktivt rymdväder, vilket påverkar positionering. Projektet avser främst att utföra simulationer för att avgöra hur stort positionsfel som erhålls vid olika nivåer av rymdväder, från vardagligt till solstorm. Dina uppgifter: Målet är att ta fram en pipeline för att beräkna jonosfärens påverkan på en signal och därifrån avgöra felet i den uppmätta tidsfördröjningen. Befintlig kod kan därefter användas för att avgöra motsvarande positionsfel. Öppen kod finns tillgänglig för strålningsspridning, men ytterligare kod med ytterligare fysik kan behöva implementeras. Din profil: Arbetet passar dig som gillar att utforska och utveckla ett projekt från grunden, samt har ett intresse i satelliter och strålningsfysik. Kunskap om positionsbestämning och atmosfärsfysik är meriterande. Erfarenhet med programmering är grundläggande. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Magnus Malmström som nås på telefon 013-378482. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta 2027-01-11 eller efter överenskommelse.
EM fältpoliseringseffekt på spaning
Examensarbete: EM fältpoliseringseffekt på spaning Spaningverksamheten använder monopol och dipol antenner för interferometri-mätningar. Dessa antenner är vanligtvis anpassade för V-fält och metoden är känsligt mot reflektioner. Dina uppgifter: Din uppgift är att göra en ”state-of-the-art” av vilka typer av antenner och polarisationer som används mest inom militära tillämpningar. Du ska också bedöma och värdera genom teori och test hur de kan påverka spaningsförmågan, t.ex. under vilka omständigheter och i vilken grad. Din profil: Civilingenjör inom teknisk fysik som vill jobba både teoretiskt och praktiskt. Kunskap om elektromagnetiska fält, antenn och lite signalbehandling. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Magnus Malmström som nås på telefon 013-378482. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta 2027-01-11 eller efter överenskommelse.
AI-inferens med låg latens
Examensarbete: AI-inferens med låg latens Neurala nätverk har visat god förmåga att lösa uppgifter som typiskt ingår i ett signalspaningssystem. För att kunna använda dessa modeller i ett system med reaktiv störning är låg latens viktigt. Genom att implementera modellerna på FPGA:er med direkt anslutning till radiomottagare kan lägre latens uppnås. Dina uppgifter: Undersök existerande högnivåsyntesverktyg, optimerande kompila-torer och kvantiseringsalgoritmer för generering av FPGA-kod som realiserar dessa neurala nätverk. Din profil: Du känner till grunderna inom FPGA och signalbehandling och har ett starkt intresse av hårdvara eller optimerande kompilatorer. Kurser inom DSP, System on Chip, kompilatorer, flertrådad programmering och maskininlärning är meriterande. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Magnus Malmström som nås på telefon 013-378482. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta 2027-01-11 eller efter överenskommelse.
AI aktivitetsanalys mobilnät
Examensarbete: AI aktivitetsanalys mobilnät I LTE skickas konrolldata okrypterat. Använd denna okrypterade del av mobiltrafiken för att identifiera given app i mängd av trafik. Dina uppgifter: Betainsamling alternativt nyttja befintligt data. Träna en AI-modell för att analysera data. Test mot riktiga data från mobiltrafik. Din profil: Statistik, signalbehandling, programmering, intresse för kommuni-kation och maskininlärning. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Magnus Malmström som nås på telefon 013-378482. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta 2027-01-11 eller efter överenskommelse.
Jämförelse av kontrolldata i LTE
Examensarbete: Jämförelse av kontrolldata i LTE I LTE skickas konrolldata okrypterat. Ta reda på hur kontrolldatan skiljer sig mellan en riktig basstation och en emulerad basstation. Dina uppgifter: Samla in data från riktig basstation och emulerad. Jämför och hitta skillnader. Din profil: Du är masterstudent och studerar eller har studerat statistik, signalbehandling och programmering. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Magnus Malmström som nås på telefon 013-378482. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta 2027-01-11 eller efter överenskommelse.
Mobila distribuerade nät
Examensarbete: Mobila distribuerade nät Drönare används i allt fler sammanhang och behovet av att kunna detektera och positionera dem med lättillgänglig hårdvara ökar. Moderna mobiltelefoner är utrustade med en rad sensorer, t.ex GPS och radiosändare. Tillsammans kan de ge kompletterande informa-tion om omgivningen. Distribuerade sensornät möjliggör dessutom att data från många enheter kombineras för förbättrad täckning och noggrannhet. Dina uppgifter: Undersök hur mobiltelefoners samlade sensordata kan fusioneras för att detektera och positionera drönare i realtid, samt hur informa-tion kan delas och aggregeras i ett distribuerat nät av flera enheter på olika nivåer. Din profil: App-utveckling, programmering. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Magnus Malmström som nås på telefon 013-378482. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta 2027-01-11 eller efter överenskommelse.
Närvaroanalys med AI
Examensarbete: Närvaroanalys med AI Drönare som styrs via mobilnätet är ett ökande säkerhetshot. Drönarpiloten kan stå var som helst i världen, men kan också stå i samma cell som drönaren är aktiv i. Detta examensarbete syftar till att genom AI-baserad trafikanalys av okrypterad data avgöra om piloten och drönaren står i samma cell. Dina uppgifter: Din uppgift är att undersöka i vilken grad det går att avgöra om en mobiltelefon kommunicerar med en annan mobiltelefon i samma cell. Detta kan lämpligen göras med AI-baserad trafikanalys. Detta examensarbete kan genomföras både praktiskt eller teoretiskt. Din profil: Civilingenjör som läst kurser inom kommunikation eller AI. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Magnus Malmström som nås på telefon 013-378482. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta 2027-01-11 eller efter överenskommelse.
Utveckla vågledarmätningsmetod
Examensarbete: Utveckla vågledarmätningsmetod När strukturer med låg radarsignatur designas behöver varje ingående materials elektriska permittivitet och magnetiska permeabilitet vara känd. Med vågledarmätningar och transmissionsledningsteori kan dessa parametrar bestämmas. Ju högre elektromagnetiska förluster ett material har desto mer påverkar toleransvariationer i vågledare och prov. Det kan resultera i att mätnoggrannheten sjunker. Dina uppgifter: Du kommer jobba med att utveckla provhållare och mätmetodik för att öka mätnoggrannheten i dessa mätningar. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande med inriktning Mätteknik, Elektroteknik, Maskinteknik eller liknande. Arbetet är lämpligt för dig som gillar att jobba med mätteknik, praktisk utveckling av provutrustning och analys av mätdata. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Telekrig i Linköping. Lä s gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/telekrig.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Jan Fagerström som nås på telefon 013-378440 och Mathias Forsberg som nås på telefon 013-378191. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta 2027-01-11 eller efter överenskommelse.
Surrogatmodellering för stridsflyg
Examensarbete: Surrogatmodellering för stridsflyg På FOI utvecklas simuleringsmodeller av olika flygfarkoster som används i stridsflygsimulering. Höga krav på typlikhet och riktighet gör dessa modeller komplexa och beräkningstunga. Snabbare modeller skulle möjliggöra snabbare analys och beslutsfattande kring flygfarkosterna, givet att de uppfyller samma höga krav. Dina uppgifter: Målet med examensarbetet är att undersöka hur maskininlärning och surrogatmodellering kan användas för att representera flygfarkoster genom snabbare modeller än traditionella numeriska simuleringar. Arbetet syftar även till att identifiera i vilka sammanhang dessa modeller kan effektivisera prestandaanalyser av farkoster. Din profil: Vi söker dig som studerar teknisk fysik, datavetenskap, matematik, eller motsvarande, och har erfarenhet av maskininlärning och programmering och intresse för matematisk problemlösning. Examensarbetet ställer höga krav på egen drivkraft och initiativförmåga. Vad erbjuder vi dig? När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att göra ditt exjobb i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på enheten Modellutveckling- och Förvaltning vid avdelningen Försvarsteknik. Läs gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/forsvarsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Du är välkommen med frågor till Henrik Smedberg som nås på mail henrik.smedberg@foi.se. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta 2027-01-18.
Är du säker?
Examensarbete: Är du säker? Innan ett säkerhetskritiskt IT-system tas i drift måste säkerhetsfunktionernas styrka och tilltron till implementationen värderas. I dagsläget vägs bland annat säkra utvecklingsmetoder, kravspårning, källkodsgranskning och säkerhetstestning ihop för att härleda säkerhetsnivån. Processen är inte optimal och det behövs därför nya sätt att göra säkerhetsvärdering på. Dina uppgifter: Din uppgift är att bidra till en förbättrad säkerhetsvärderingsprocess. Det kan till exempel handla om att studera, jämföra och utvärdera verktyg eller metoder. Det exakta upplägget utformar vi gemensamt för att ta till vara dina intressen och styrkor. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande till Civilingenjör med någon data-, IT-, cybersäkerhets- eller motsvarande inriktning. Du gillar cybersäkerhet samt att tänka nytt och utanför ramarna, men strukturerat. Erfarenhet av säkerhetsvärdering i teori och praktik underlättar. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Cyberförsvar och ledningsteknik i Linköping. Läs gärna mer om vad vi gör: https://foi.se/om-foi/organisation/cyberforsvar-och-ledningsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Christian Vestlund som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet startar enligt överenskommelse.
Från spåna till pwna
Examensarbete: Från spåna till pwna Övningar i FOI:s cyberplattform Crate blir allt viktigare för att försvararna ska kunna hålla jämna steg med angriparna. För att ge realism åt övningarna måste vi kunna efterlikna verkliga angrepp. Vi ser därför ett ökande behov av nya sätt att hitta stabila, realistiska, lärorika och uppdaterade angrepp till våra övningar. Dina uppgifter: Du ska hjälpa oss korta tiden från idé till färdigt angrepp i våra övningar. I det ingår till exempel pedagogisk höjd, realism, teknisk stabilitet och generell tillämpbarhet. Detaljerna utformar vi tillsammans för en unik och spännande inriktning på exjobbet. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande till Civilingenjör med någon data-, IT-, cybersäkerhets- eller motsvarande inriktning. Du brinner för etisk hackning, CTF:er och cybersäkerhet. Kunskap om komplexa systemmiljöer och automatisering är ett plus. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Cyberförsvar och ledningsteknik i Linköping. Läs gärna mer om vad vi gör: https://foi.se/om-foi/organisation/cyberforsvar-och-ledningsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Ralf Alvarsson som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet startar enligt överenskommelse.
XR för styrning av farkoster
Examensarbete: XR för styrning av farkoster FOI i Linköping har idag ett eXtended Reality-labb för studier rörande simulering, visualisering och nyttjande av VR och AR – tekniker inom totalförsvaret. Avsikten är att undersöka hur AR kan användas för att visualisera uppdrag och styra/kontrollera olika enheter genom ett egentillverkat gränssnitt. Dina uppgifter: Applikationen förväntas delvis baseras på befintliga komponenter. Du ska också ta fram ett scenario och genomföra försök. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande inom Medieteknik, Datateknik, Innovativ programmering, Systemvetenskap eller motsvarande. Arbetet är lämpligt för en till två personer som har ett intresse för AR-utveckling, experimentdesign och visualiseringsteknik. I exjobbet ingår utveckling och utvärdering av koncept/applikation. Tidigare arbete i Unreal Engine är en förutsättning för genomförande. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Cyberförsvar och ledningsteknik i Linköping. Läs gärna mer om vad vi gör: https://foi.se/om-foi/organisation/cyberforsvar-och-ledningsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Britta Levin som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet startar enligt överenskommelse.
AR för lägesbild på mobiltelefonen
Examensarbete: AR för lägesbild på mobiltelefonen Appar med digitala kartor och delning av position och markörer utvecklas och testas idag för Försvarsmakten. För att snabbt få en uppfattning om var något på kartan befinner sig i verkliga terrängen kan augmented reality (AR) vara en möjlig presentationsform. En mobiltelefon med kamera och skärm erbjuder en bärbar teknisk lösning att överlagra symboler på bilden av omgivningen. Dina uppgifter: Framtagning och utvärdering av olika designlösningar för AR på mobiltelefon, med val av symbolik, inställningsmöjligheter och taktisk användbarhet i fokus. Utveckling av en AR-plugin till appen ATAK-CIV på Android, testning med användarrepresentanter. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande med programmeringskunskap och UX-kunskap eller motsvarande, du har kunskap och egen förmåga till utveckling av applikationer till Android, samt utvärdering av användbarhet. Java eller Kotlin är tänkta utvecklingsspråk. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Cyberförsvar och ledningsteknik i Linköping. Läs gärna mer om vad vi gör: https://foi.se/om-foi/organisation/cyberforsvar-och-ledningsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Jonathan Svensson som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet startar enligt överenskommelse.
Gaussian splatting i markrobotik
Examensarbete: Gaussian splatting i markrobotik Vid låg överföringstakt kan styrning av markrobotar i tredjeperson-perspektiv vara lättare än att använda den vanliga kameravyn. Ett hittills outforskat sätt att lösa detta är att kombinera ”Neural Radiance Fields” (NeRF) eller "Gaussian splatting" med ”Simultaneous Localisation and Mapping” (SLAM) för att generera syntetiska kameravyer av omgivningen. Dina uppgifter: Du kommer under exjobbet undersöka i vilken utsträckning Gaussian Splatting är användbart för visualisering för att styra en markrobot med begränsad dataöverföring baserat på data från video, gärna förstärkt med lidardata och terrängmodeller. Existerande metoder ska undersökas och vid behov vidareutvecklas för tillämpningen. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande till Civilingenjör på Elektroteknik, Teknisk fysik , Y-linjen eller liknande. Vi söker dig med tidigare erfarenhet av bildbehandling med inslag av SLAM, estimeringsteori eller maskininlärning som inte är rädd att ge dig i kast med ny, okänd teknik. Tidigare erfarenhet av robotik, NeRF, Gaussian Splatting eller annan 3D rekonstruktion är meriterande. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Cyberförsvar och ledningsteknik i Linköping. Läs gärna mer om vad vi gör: https://foi.se/om-foi/organisation/cyberforsvar-och-ledningsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Hannes Ovrén som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet startar enligt överenskommelse.
Detektion och målföljning av UAV
Examensarbete: Detektion och målföljning av UAV Fientliga UAV:er utgör en svår utmaning på det moderna slagfältet. De kan komma i stort antal, bära vapenlast och vara svåra att upptäcka med traditionella sensortekniker. Avancerade målföljningsalgoritmer ska kunna utnyttja data från många olika sensortyper som samverkar i sensornätverk över smalbandiga kanaler för att bidra till effektivt skydd. Dina uppgifter: Din uppgift blir att utvärdera och anpassa detektions- och målföljningsalgoritmer för skydd mot UAV. Mätningar kommer från distribuerade nätverk med mikrofoner, kameror, radarer och även andra sensorer. Under analysarbetet kommer du att arbeta med både Matlab och Python. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande till Civilingenjör på Y- eller D-linjen med inriktning mot Reglerteknik och Sensorfusion. Lämplig bakgrund Datateknik, Teknisk Fysik, Reglerteknik, Sensorfusion, Modellbaserad signalbehandlig, Matlab, Python Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Cyberförsvar och ledningsteknik i Linköping. Läs gärna mer om vad vi gör: https://foi.se/om-foi/organisation/cyberforsvar-och-ledningsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till David Lindgren som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet startar enligt överenskommelse.
AI-agent som stabsassistent
Examensarbete: AI-agent som stabsassistent Moderna staber behöver snabbt förstå stora informationsflöden: rapporter, tal, kartor, väder och andra händelser. I detta exjobb undersöks hur en AI-agent kan fungera som stabsassistent genom att samla, strukturera och sätta information i kontext med hjälp av externa verktyg. Dina uppgifter: Du gör en förstudie, utvecklar sedan en prototyp där en språkmodell orkestrerar några expertverktyg, och testar den i ett realistiskt scenario. Fokus ligger på asynkrona händelser, spårbarhet, orkestrering av verktyg och hur systemets stöd till användaren kan utvärderas. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande till Civilingenjör, du läser datateknik, teknisk fysik, AI/ML eller liknande. Du kan programmera i Python och är nyfiken på språkmodeller, agenter, informationsfusion, GIS/kartor eller människa-AI-samverkan. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Cyberförsvar och ledningsteknik i Linköping. Läs gärna mer om vad vi gör: https://foi.se/om-foi/organisation/cyberforsvar-och-ledningsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Fredrik Bissmarck som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet startar enligt överenskommelse.
Målföljning med eventkamera
Examensarbete: Målföljning med eventkamera I aktiva skyddssystem är det viktigt att detektera och följa inkommande hot med låg latens. Eventkameran är en sensor som är väl lämpad för detta då den upptäcker intensitetsförändringar på mikrosekundnivå. Exjobbet ska undersöka hur eventkameror kan användas för målföljning och detektion av exempelvis projektiler och FPV-UAV under försvårande omständigheter som bakgrundsklotter och egenrörelse. Dina uppgifter: Exjobbet ska undersöka hur väl befintliga metoder för detektion och målföljning fungerar under olika förusättningar. Därefter ska en ny metod tas fram, eller en befintlig metod vidareutvecklas. Metodutvecklingen kan bestå av både maskininlärning och eventbaserad signalbehandling. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande till Civilingenjör på Elektroteknik, Teknisk fysik, Teknisk fysik och elektroteknik, Elektronikdesign, Datateknik eller motsvarande. Din inriktning får gärna vara mot området datorseende, bildbehandling eller maskininlärning. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Cyberförsvar och ledningsteknik i Linköping. Läs gärna mer om vad vi gör: https://foi.se/om-foi/organisation/cyberforsvar-och-ledningsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Hannes Ovrén som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet startar enligt överenskommelse.
Generativa modeller med små data
Examensarbete: Generativa modeller med små data Generativa modeller tränas ofta med väldigt stora datamängder. I många modaliteter och domäner är dock tillgången till annoterad, och ofta även oannoterad, data begränsad vilket minskar nyttan. Generativa modeller kan användas för tillämpningar som datagenerering, domänöversättning och invers design. Dina uppgifter: Målet med examensarbetet är att Undersöka, utvärdera eller utveckla metoder för att träna generativa modeller med små datamängder. Det finns många öppna forskningsfrågor och den sökande har stora möjligheter att själv styra riktningen, samt god chans till vetenskaplig publicering om så önskas. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande till Civilingenjör på Teknisk fysik, Teknisk matematik, Elektroteknik, Datateknik eller motsvarande. Du har kunskaper inom bildanalys, datorseende och maskininlärning. Gärna med erfarenhet av generativa metoder så som Flow Matching, Diffusion eller Generative Adversarial Models. Du har erfarenhet av programmering i Python. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Cyberförsvar och ledningsteknik i Linköping. Läs gärna mer om vad vi gör: https://foi.se/om-foi/organisation/cyberforsvar-och-ledningsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Tomas Wilkinson som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet startar enligt överenskommelse.
Drönarperception med eventkamera
Examensarbete: Drönarperception med eventkamera Detta examensarbete utforskar potentialen i att använda eventbaserade sensorer för drönarperception. Genom att utnyttja eventkamerans höga tidsupplösning kan vi tackla utmaningar som rörelseoskärpa och snabba rörelsemönster, exempelvis från roterande propellrar. Dina uppgifter: Du kommer att arbeta med att utveckla metoder inom kedjan för drönarperception. Beroende på dina intressen kan arbetet fokusera på signalbehandling, maskininlärning eller datorseende. Målet är att lösa relevanta problem kopplade till autonomi och perception genom praktisk tillämpning av ny teknik. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande till Civilingenjör på Teknisk fysik, Elektroteknik, Datateknik, Teknisk matematik eller motsvarande. Du är intresserad av modern sensorteknik, maskininlärning, datorseende och signalbehandling. En stark egen drivkraft samt praktisk erfarenhet av python, C++ och maskininlärning är meriterande. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Cyberförsvar och ledningsteknik i Linköping. Läs gärna mer om vad vi gör: https://foi.se/om-foi/organisation/cyberforsvar-och-ledningsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Per Nyblom som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet startar enligt överenskommelse.
Detektion i hyperspektrala bilder
Examensarbete: Detektion i hyperspektrala bilder Multi- och hyperspektrala bilder kan användas för spaning och övervakning från mark, luft och rymd för att detektera mål eller avvikelser baserat på informationen i ett fåtal pixlar. I varje pixel finns spektralt upplöst information om scenen. Detektion av objekt, förändringar eller avvikelser kan göras per pixel med ett känt målspektrum, mot tidigare mätningar eller mot en normalbild. Dina uppgifter: Din uppgift är att utvärdera metoder för detektion eller scensegmentering i hyperspektrala data (HSI). Metoder baserade på djupinlärning (eng. deep learning) kan jämföras med traditionella metoder. En viktig del av arbetet är att göra metoderna invarianta mot belysningen och atmosfärens inverkan. Din profil: Vi söker dig som studerar på masternivå till civilingenjör inom Datateknik, Teknisk fysik, Teknisk fysik och elektroteknik, Informationsteknologi eller motsvarande. Din inriktning är mot datorseende eller bildanalys och du är intresserad av att arbeta med state-of-art-algoritmer för spektral analys. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Cyberförsvar och ledningsteknik i Linköping. Läs gärna mer om vad vi gör: https://foi.se/om-foi/organisation/cyberforsvar-och-ledningsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Maria Axelsson som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet startar enligt överenskommelse.
Djupinlärning i 3D
Examensarbete: Djupinlärning i 3D Semantisk analys av terrängen är en viktig komponent för att automatiskt kunna identifiera hinder och bedöma framkomlighet för olika markfordon. Kombineras kameror och 3D-lidar öppnas möjligheten till semantisk scensegmentering och klassificering av terräng med djupinlärningsmetoder (eng. deep learning) i 3D som också kan ta stöd från bilddata. Dina uppgifter: Din uppgift är att implementera och utvärdera djupinlärningsmetoder för semantisk segmentering eller förändringar i punktmoln. Klassificeringen av terräng och hinder ska baseras enbart på lidardata, men metoderna kan utnyttja bilddata vid förträning och träning av modellerna. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande till Civilingenjör på Teknisk fysik, Elektroteknik, Datateknik, Informationsteknologi, Medicinsk teknik, Medieteknik eller motsvarande. Du har inriktning mot datorseende, bildanalys eller maskininlärning och är intresserad av att arbeta med state-of-the-art-algoritmer för maskininlärning för 3D-data (exempelvis djupinlärning för punktmoln). Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Cyberförsvar och ledningsteknik i Linköping. Läs gärna mer om vad vi gör: https://foi.se/om-foi/organisation/cyberforsvar-och-ledningsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Maria Axelsson som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet startar enligt överenskommelse.
Positionering av drönarbilder
Examensarbete: Positionering av drönarbilder För att kunna genomföra sina uppdrag behöver obemannade flygande farkoster (UAV:er) känna till sin geografiska position. Normalt används satellitnavigeringssystem såsom GPS för positionering, men dessa satellitsystem kan ibland vara utstörda. En alternativ teknik för positionering är att matcha bilder tagna från UAV:n med olika sorters kartmaterial. Dina uppgifter: Du kommer att utveckla, träna och utvärdera olika metoder baserade på djupinlärning för att matcha och positionera flygbilder mot kartor. Målet är att kunna positionera både visuella och termiska bilder som är tagna vid olika tidpunkter på dygnet och under olika årstider. Din profil: Vi söker dig som är masterstuderande till Civilingenjör inom Teknisk fysik, Elektroteknik, Datateknik, Teknisk matematik eller motsvarande samt har intresse för bildbehandling. God programmeringsvana, gärna i Python, och kunskaper inom maskininlärning (ML) och matematik är meriterande. Vi erbjuder: När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att arbeta i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på plats vid avdelningen för Cyberförsvar och ledningsteknik i Linköping. Läs gärna mer om vad vi gör: https://foi.se/om-foi/organisation/cyberforsvar-och-ledningsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Du är välkommen med frågor till Bertil Grelsson som nås på telefon 013-37 80 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen. Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet startar enligt överenskommelse.
Rörelseplanering för AUV
Examensarbete: Rörelseplanering för AUV En autonom undervattensfarkost (AUV) har potential att lösa många försvarstekniska uppgifter, till exempel lokalisering av minor eller övervakning. För autonom rörelseplanering behöver flera kriterier tas hänsyn till, exempelvis uppdragets tid, säkerhet i position och mängd inhämtad information. Undervattensmiljön är komplex, vilket utgör en betydande utmaning vid framtagning av metoder för rörelseplanering. Dina uppgifter: Målet med examensarbetet är att implementera och utvärdera metoder för rörelseplanering av en AUV. Problemet är ickelinjärt samtidigt som flera, ibland motsägande, kriterier behöver tas hänsyn till vilket skapar ett komplext problem. I arbetet kommer du jobba med simuleringar i Python eller C++. Din profil: Vi söker dig som är masterstudent inom teknisk fysik/matematik, farkostteknik, elektroteknik, maskinteknik, datateknik eller motsvarande, och som tycker det låter intressant att jobba med autonoma farkoster och samtidigt vill bidra till Sveriges försvar. Goda kunskaper inom reglerteknik, optimeringslära, robotik eller beräkningsteknik är fördelaktigt. Vad erbjuder vi dig? När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att göra ditt exjobb i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på enheten Autonoma funktioner och fältrobotik vid avdelningen Försvarsteknik. Läs gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/forsvarsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Du är välkommen med frågor till Magdalena Björk som nås på magdalena.bjork@foi.se eller 08-555 030 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta i januari 2027.
Optimering av satellitroutning
Examensarbete: Optimering av satellitroutning Moderna satellitkonstellationer använder i allt större utsträckning intersatellitlänkar för att skapa nätverk med låg latens och hög robusthet. Dynamiska topologier och varierande tillgång till markstationer ställer dock höga krav på nätverksarkitektur och routningprotokoll. Dina uppgifter: Syftet med examensarbetet är att analysera och optimera strukturen av ett satellitkommunikationsnätverk med avseende på latens, robusthet och nätverkskapacitet. Arbetet ska undersöka hur nätverkstopologi, konstellationsdesign och routningstrategier påverkar nätverket genom att bygga en modell och simulera dess prestanda. Din profil: Vi söker dig som är intresserad av att genomföra ditt exjobb med koppling till rymddomänen. Vi ser gärna att du läser ett civilingenjörs- eller naturvetenskapligt program med inriktning på telekommunikation, matematik, fysik eller rymdteknik. Erfarenhet av programmering är meriterande. Vad erbjuder vi dig? När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att göra ditt exjobb i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på enheten Rymdsystem och förmågeutveckling vid avdelningen Försvarsteknik. Läs gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/forsvarsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Du är välkommen med frågor till Kenny Andersson som nås på telefon 08-555 030 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta i januari 2027.
Intersatellitlänkar för nätverk
Examensarbete: Intersatellitlänkar för nätverk Satelliter för syntetisk aperturradar (SAR) genererar stora mängder data och gynnas därför starkt av effektiva kommunikationslösningar. Genom att använda intersatellitlänkar kan avbildande satelliter överföra data via kommunikationssatelliter istället för att vara direkt beroende av kontakt med markstationer. Detta kan minska latens och förbättra tillgänglighet och täckning. Dina uppgifter: Syftet med arbetet är att analysera hur ett nätverk av kommunikationssatelliter kan stödja avbildande satelliter genom intersatellitlänkar. Arbetet ska undersöka hur satellitkonstellationen bör utformas för att uppnå god täckning, hög tillgänglighet och effektiv dataöverföring. Din profil: Vi söker dig som är intresserad av att genomföra ditt exjobb med koppling till rymddomänen. Vi ser gärna att du läser ett civilingenjörs- eller naturvetenskapligt program med inriktning på telekommunikation, matematik, fysik eller rymdteknik. Erfarenhet av programmering är meriterande. Vad erbjuder vi dig? När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att göra ditt exjobb i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på enheten Rymdsystem och förmågeutveckling vid avdelningen Försvarsteknik. Läs gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/forsvarsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Du är välkommen med frågor till Kenny Andersson som nås på telefon 08-555 030 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta i januari 2027.
LLM-baserad uppdragsplanering
Examensarbete: LLM-baserad uppdragsplanering Uppdragsplanering för autonoma system handlar om att planera en sekvens av åtgärder för att lösa ett uppdrag. Storskaliga språkmodeller (LLM:er) har potential att användas för detta ända mål i kombination med etablerade planeringsmetoder, exempelvis beteendeträd. En fördel med sådana kombinationer är att resultatet lättare kan verifieras, vilket är centralt för säkerhetskritiska tillämpningar. Dina uppgifter: Målet med exjobbet är att undersöka, implementera och utvärdera en eller flera metoder för att automatiskt generera beteendeträd med hjälp av språkmodeller, utifrån en militär uppgiftsbeskrivning. Din profil: Du är masterstudent inom teknisk fysik/matematik, farkostteknik, elektroteknik, maskinteknik, datateknik eller motsvarande, och vill jobba med spännande teknik och samtidigt bidra till Sveriges försvar. Goda kunskaper inom AI/maskininlärning, robotik, programmering eller datalogi är fördelaktigt. Vad erbjuder vi dig? När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att göra ditt exjobb i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på enheten Autonoma funktioner och fältrobotik vid avdelningen Försvarsteknik. Läs gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/forsvarsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Du är välkommen med frågor till Marcus Norgren som nås på telefon 08-555 030 00 eller mail marcus.norgren@foi.se. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta under januari 2027.
Rymdväder och satellitbanor
Examensarbete: Rymdväder och satellitbanor Rymdens betydelse för både samhället i stort och för nationell säkerhet blir allt större. Rymdväder och solstormar kan hota kritisk rymdinfrastruktur och orsaka störningar i mark- och rymdbaserade tjänster. Bland annat påverkar rymdvädret satelliters banor vilket kan försvåra analyser kring kollisionsrisk och återinträden i atmosfären. Dina uppgifter: Du kommer undersöka hur atmosfärsfriktion påverkar satelliters banor med fokus på risker för kollisioner samt prediktion av tid och plats för återinträden. Arbetet innebär analys av data och modeller av rymdväder från solen, genom rymden och vid jorden. Din profil: Vi söker dig som läser ett civilingenjörs- eller naturvetenskapligt program med inriktning på fysik eller rymdteknik. Programmeringskunskaper i Python samt erfarenhet av maskininlärning är meriterande. Vad erbjuder vi dig? När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att göra ditt exjobb i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på enheten Rymddomän- och hotanalys vid avdelningen Försvarsteknik. Läs gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/forsvarsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Du är välkommen med frågor till Andreas Johlander som nås på telefon 08 555 030 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta i januari 2027.
Dynamisk satellitbildsinhämtning
Examensarbete: Dynamisk satellitbildsinhämtning Behovet av satellitdata ökar, särskilt data med låg tidsfördröjning mellan det att en satellitbild beställs till att den når slutanvändaren. Men hur uppnår man detta på ett effektivt sätt? Beställningar kan prioriteras olika, ha olika krav och ibland visa sig vara oanvändbara på grund av molntäcket eller andra störningar. Därför behövs verktyg som dynamiskt och effektivt kan optimera inhämtningen. Dina uppgifter: Du kommer att utforska och utveckla metoder för verktyg som dynamiskt planerar satellitobservationer. Dessa metoder och verktyg behöver ta höjd för målens prioritering, tidsfördröjning (inklusive nedlänkning) och misslyckade observationer. Arbetet kan även inkludera konstellationsoptimering och utnyttjande av intersatellitlänkar. Din profil: Vi söker dig som är intresserad av rymden och som studerar teknik, fysik, matematik, geovetenskap, meteorologi eller motsvarande inom naturvetenskap. Du ska ha erfarenhet av programmering. Erfarenhet av modellering eller simulering är meriterande. Vad erbjuder vi dig? När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att göra ditt exjobb i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på enheten rymdsystem och förmågeutveckling vid avdelningen Försvarsteknik. Läs gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/forsvarsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Du är välkommen med frågor till Alexander Hagelberg som nås på telefon 08-555 030 00 . Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta januari 2027.
Konsekvenser av krig nära månen
Examensarbete: Konsekvenser av krig nära månen Månen står återigen högt på den internationella agendan, med planer från både stormakter och företag. Vad händer vid krig eller konflikt nära månen? Fragment från förstörda satelliter kan bli både långlivade och farliga för andra satelliter. Förutsättningarna i cislunär rymd är väldigt annorlunda och forskning krävs för att utreda hur satelliter i jordnära banor kan påverkas. Dina uppgifter: Då få instrument finns tillgängliga för att mäta in objekt i månbanor blir modelleringar och simuleringar desto viktigare. Målet med examensarbetet är att simulera spridningen av fragment från en förstörd satellit i cislunär bana, för att undersöka hur dessa fragment kan påverka operationsmiljön närmare jorden. Din profil: Vi söker dig som studerar till Civilingenjör inom Rymdteknik, Teknisk fysik, eller motsvarande program inom naturvetenskap. Vi ser gärna att du har gedigna kunskaper i fysik och matematik samt erfarenhet av Python-programmering. Erfarenhet inom banmekanik ses även som ett stort plus. Vad erbjuder vi dig? När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att göra ditt exjobb i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på enheten Rymddomän- och hotanalys vid avdelningen Försvarsteknik. Läs gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/forsvarsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Du är välkommen med frågor till Simon Ringqvist som nås på telefon 08 555 030 00. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. / Examensarbetet beräknas starta 2027-01-11.
Kontrollenhet för virtuell cockpit
Examensarbete: Kontrollenhet för virtuell cockpit På Flygvapnets luftstridssimuleringscentrum (FLSC) övar flygvapnets piloter luftstrid i ett nätverk av human-in-the-loop simulatorer. Flyginstrumenten renderas typlikt på en touchskärm som låter piloten interagera med simulerade förmågor såsom radar och beväpning. Reglage som är fysiska i det riktiga flygplanet är i simulatorn virtuella och renderade på touchskärmen vilket ger brister i realism. Dina uppgifter: Du kommer att ta fram en lösning där fysiska kontrollreglage kompletterar de virtuella instrumenten för att förbättra upplevelsen för piloten under övning i simulatorn. Reglagen ska kunna anslutas via standardgränssnitt till datorn som renderar den virtuella cockpiten. I uppgiften ingår teknikval, design och implementation av mjukvara för en fungerande prototyp. Din profil: Vi söker dig som studerar elektroteknik på bachelor- eller masternivå och gillar att utveckla tekniska lösningar i gränslandet mellan elektronik och mjukvara. Vad erbjuder vi dig? När du gör ditt exjobb hos oss ger vi dig en god inblick i vår verksamhet, där du får arbeta i en kreativ miljö. Arbetet på FOI bedrivs i form av projekt av varierad storlek och karaktär. Att arbeta på FOI innebär ett omväxlande arbete med stor grad av frihet och krav på egna initiativ och hög kompetens. På FOI kommer du att göra ditt exjobb i en forskningsnära miljö, full av engagerade experter och handledare som stöttar dig på bästa sätt. Arbetet kommer att ske på enheten Simulatorutveckling vid avdelningen Försvarsteknik. Läs gärna mer om vad vi gör: https://www.foi.se/om-foi/organisation/forsvarsteknik.html Har vi fångat ditt intresse? Vi vill att du ansöker om examensarbetet med ett komplett CV inklusive senaste betygsutdraget samt ett personligt brev. Du är välkommen med frågor till Rickard Fahlquist som nås på telefon 08-55503887. Då arbetet sker på en säkerhetsklassad anläggning krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före examensarbetet enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Löpande urval kommer att ske under ansökningstiden. Examensarbetet beräknas starta under höstterminen 2026 alternativt i januari 2027.
Thesis Proposal - Sensor Health & Edge Anomaly Detection for Industrial IoT
Do you want to explore the intersection of TinyML, embedded signal processing, and real-time sensor health diagnostics? Sensors operating in harsh production environments face extreme conditions such as dirt, vibration, and mechanical wear, often leading to subtle sensor drift and degraded data quality long before a complete failure occurs. In this thesis, we invite one or two students to develop and evaluate lightweight anomaly detection algorithms that execute directly on resource-constrained microcontrollers (Edge/TinyML). The goal is to analyze signal health patterns in real time at the sensor level, flagging data quality issues before bad data reaches downstream systems. About the project The aim is to design, implement, and evaluate an edge-based self-diagnosing sensor system capable of automated drift and defect detection. Within this scope, you will: Work with industrial time-series datasets (such as the NASA Turbofan degradation dataset) and model realistic sensor fault profiles. Develop lightweight anomaly detection and signal-processing algorithms in Python and optimize them in C/C++ for microcontroller deployment. Implement real-time inference on resource-constrained hardware (e.g., ARM Cortex-M or similar microcontroller platforms). Benchmark system performance in terms of detection accuracy, memory footprint, power efficiency, and the ability to distinguish sensor faults from true physical process anomalies. Possible Research Questions RQ1: Which lightweight anomaly detection algorithms provide the best trade-off between detection rate and computational resource efficiency when executing directly on a microcontroller? RQ2: How can edge-level algorithmic analysis effectively differentiate between true physical process anomalies and sensor-related fault modes (e.g., signal noise, connection degradation, or calibration drift)? Features & technologies TinyML & Embedded Systems (C/C++, TensorFlow Lite for Microcontrollers, Edge Impulse, Microcontrollers) Time-series Anomaly Detection & Signal Processing (Python, PyTorch, Scikit-learn, SciPy) Sensor health monitoring, drift analysis, and predictive maintenance Industrial time-series datasets (e.g., NASA Turbofan / C-MAPSS) Who are you? We are looking for one or two students with an interest in embedded AI, signal processing, and industrial machine learning. Proficiency in Python and C/C++, as well as foundational knowledge in signal processing, statistics, or machine learning, is required. Experience with time-series data, sensor networks, or microcontroller development is a plus. Most importantly, you are curious, motivated, and eager to apply TinyML to real-world hardware challenges. A requirement for the position is the ability to communicate effectively in both Swedish and English, both verbally and in writing. To give you the best possible support during your thesis, we’d like you to be able to come to the office connected to the project and spend most of your time working from there. Application: We look forward to receiving your resume, and preferably, a personal letter in which you explain why you want to write your thesis with Syntronic. We screen and evaluate applications on an ongoing basis. The thesis project may be filled before the application deadline.
Eget exjobbsförslag - Gävle
Har du en vision du vill förverkliga? ⭐ Syntronic i Gävle erbjuder exjobbsplatser för vårterminen 2026 och vi letar efter dig som vågar tänka stort och har en egen exjobbsidé som du vill förverkliga. Oavsett om din idé är direkt kopplad till vår verksamhet eller något helt annat, är vi här för att hjälpa dig nå dina mål. Vi älskar att stötta ambitiösa och innovativa projekt och är redo för att utforska dina idéer tillsammans med dig! Frågor att fundera på: En potentiell titel för ditt exjobb Vad den vetenskapliga frågeställningen skulle kunna vara Vilket område som lockar mest Dina starkaste intressen Vad du skulle vilja jobba med i framtiden För att det ska bli ett sådant lyckat exjobb som möjligt, där vi har möjlighet att stötta dig under vägens gång, ser vi gärna att du: Studerar en högskole- eller civilingenjörsexamen inom exempelvis Data, Elektroteknik, Teknisk fysik eller liknande Har ett intresse inom områdena vi verkar i Kommunicerar på svenska och engelska i tal och skrift. Ansökan Skicka in ditt CV och gärna ett personligt brev, där du beskriver din vision du vill förverkliga. Vi går igenom din ansökan löpande och kontaktar dig för att se hur vi kan ta dina idéer vidare.
Exjobbsförslag - Containerisering av en äldre applikation
Vill du modernisera en äldre applikation med hjälp av Docker? Många företag är beroende av äldre applikationer som fortfarande fyller en viktig funktion. Samtidigt kan dessa system vara svåra att installera, konfigurera, testa och flytta mellan olika miljöer. De kan vara beroende av specifika operativsystem, bibliotek, databaser eller manuella installationssteg. För företag är det därför viktigt att kunna bedöma hur äldre applikationer kan moderniseras utan att hela systemet behöver skrivas om. Containerisering med exempelvis Docker kan vara ett sätt att skapa en mer enhetlig och reproducerbar miljö för utveckling, testning och drift. Vi söker en student som vill undersöka om och hur en äldre applikation kan containeriseras och integreras i ett modernt utvecklingsflöde. Om exjobbet: Examensarbetet börjar med en analys av applikationens tekniska beroenden och begränsningar. Därefter utvecklas en containerlösning som utvärderas med avseende på exempelvis installation, reproducerbarhet, prestanda och underhåll. Arbetet kan bland annat omfatta: kartläggning av applikationens beroenden, framtagning av Dockerfile och konfiguration, containerisering av applikationen och eventuella stödtjänster, automatisering av installation och testmiljö, integrering i en CI/CD-pipeline, analys av säkerhetsrisker och resursanvändning, jämförelse mellan den befintliga och den containeriserade lösningen. Resultatet kan bli en fungerande prototyp, teknisk dokumentation och rekommendationer för fortsatt modernisering. Exempel på frågeställningar: Vilka beroenden och tekniska begränsningar måste hanteras vid containerisering? Hur påverkas installation, konfiguration och drift? Blir utvecklings- och testmiljön mer reproducerbar? Hur påverkas applikationens prestanda och resursanvändning? Kan applikationen integreras i ett automatiserat CI/CD-flöde? Vilka säkerhetsrisker behöver hanteras vid containerisering? Vi söker dig som: studerar till högskole- eller civilingenjör inom datateknik, mjukvaruutveckling eller motsvarande, har intresse för systemutveckling, infrastruktur och mjukvarumodernisering, har grundläggande kunskaper inom Linux, nätverk eller applikationsdrift, är intresserad av Docker, CI/CD och automatisering, är strukturerad och tycker om att analysera hur system fungerar, har goda kunskaper inom engelska och svenska, både i tal och skrift. Erfarenhet av Docker, Jenkins, Git, molnplattformar eller Infrastructure as Code är meriterande, men inget krav. Vad du får hos oss: Du får arbeta med ett konkret moderniseringsproblem och utveckla praktisk erfarenhet av containerteknik, automatisering och systemförvaltning. Exjobbet ger även möjlighet att ta fram en lösning som kan användas som grund för framtida migrerings- och moderniseringsprojekt hos våra kunder. För att kunna ge dig bästa möjliga stöd under ditt examensarbete ser vi gärna att du arbetar på plats hos oss på det kontor som är kopplat till examensarbetet och tillbringar större delen av din tid tillsammans med vårt team. Ansökan: Vi ser fram emot att läsa ditt CV och gärna även ett personligt brev där du berättar varför du vill skriva ditt examensarbete hos oss på Syntronic. Vi går igenom och bedömer ansökningar löpande. Urval för examensarbete sker mellan oktober-december beroende på utbildningsnivå. Vid intresse, skicka gärna in din ansökan så snart som möjligt.
Exjobbsförslag - Kvalitetssäkring av AI-genererad kod
Vill du undersöka hur AI-genererad kod kan kvalitetssäkras? AI-baserade utvecklingsverktyg blir allt vanligare inom mjukvaruutveckling. De kan hjälpa utvecklare att skriva kod, skapa tester och ta fram prototyper snabbare. Samtidigt är det inte självklart att AI-genererad kod är korrekt, säker eller lätt att underhålla. Som företag behöver vi förstå hur AI-genererad kod kan användas på ett ansvarsfullt sätt i olika utvecklingsprojekt. Det krävs bland annat metoder för att upptäcka logiska fel, säkerhetsbrister, dålig kodkvalitet och olämpliga beroenden. Vi söker därför en student som vill undersöka och utveckla en process för kvalitetssäkring av AI-genererad kod. Om exjobbet: Examensarbetet går ut på att analysera olika typer av AI-genererad kod och utvärdera hur väl olika kvalitetskontroller upptäcker potentiella problem. Arbetet kan exempelvis omfatta: Automatiserade enhetstester och integrationstester, statisk kodanalys, säkerhetsskanning, kontroll av kodstandarder och arkitektur, mänsklig kodgranskning, integrering av kontroller i en CI/CD-pipeline. Resultatet kan bli en prototyp, ett kontrollflöde, riktlinjer eller en rekommenderad process för hur AI-genererad kod bör granskas innan den används i ett projekt eller levereras till kund. Exempel på frågeställningar: Vilka kvalitets- och säkerhetsproblem förekommer i AI-genererad kod? Vilka automatiserade kontroller är mest effektiva för att upptäcka problemen? Hur kan kvalitetssäkring av AI-genererad kod integreras i en CI/CD-pipeline? Vilka delar av granskningen bör fortfarande utföras manuellt? Hur påverkas utvecklingstid, kodkvalitet och underhållbarhet? Vi söker dig som: Studerar till högskoleingenjör eller civilingenjör, inom datateknik, mjukvaruutveckling eller motsvarande, har intresse för programmering, testning och mjukvarukvalitet, är nyfiken på AI-baserade utvecklingsverktyg, har grundläggande kunskaper inom exempelvis Git, automatiserade tester eller CI/CD, är analytisk, noggrann och tycker om att undersöka tekniska problem, har goda kunskaper inom engelska och svenska, både i tal och skrift. Erfarenhet av exempelvis Jenkins, Docker, statisk kodanalys eller säkerhetstestning är meriterande, men inget krav. Vad du får hos oss: Du får möjlighet att arbeta med ett aktuellt område som har direkt koppling till framtidens mjukvaruutveckling. Under arbetet får du insyn i konsultbranschen och möjlighet att utveckla en lösning som kan användas som underlag för framtida kundprojekt och interna riktlinjer. För att kunna ge dig bästa möjliga stöd under ditt examensarbete ser vi gärna att du arbetar på plats hos oss på det kontor som är kopplat till examensarbetet och tillbringar större delen av din tid tillsammans med vårt team. Ansökan: Vi ser fram emot att läsa ditt CV och gärna även ett personligt brev där du berättar varför du vill skriva ditt examensarbete hos oss på Syntronic. Vi går igenom och bedömer ansökningar löpande. Urval för examensarbete sker mellan oktober-december beroende på utbildningsnivå. Vid intresse, skicka gärna in din ansökan så snart som möjligt.
Thesis Proposal - Pose based occupant monitoring for driverless buses: Privacy preserving detection of critical passenger events
Background As public transport moves towards driverless vehicles, in-cabin cameras are proposed to detect critical passenger events such as falls, medical emergencies and conflicts. However, continuous monitoring of passengers raises GDPR concerns, since raw footage is personal data and is costly to justify, store and protect under the regulations data minimization principle. To reduce the collection of personal data, passengers could be represented as skeleton points (pose estimation data) instead of raw video. This thesis examines whether skeleton data alone is sufficient to reliably detect passenger events and behaviors, as a way of making GDPR compliance easier to achieve. Work description Build a pipeline that extracts skeleton sequences from cabin video using an existing pose estimation model. Design and train a classifier that detects relevant passenger events from skeleton sequences alone. Collect or reuse labelled scenario data (open datasets and/or scripted recordings) reflecting realistic bus-cabin conditions. Benchmark detection accuracy and real-time latency against other detection models. Assess, using GDPR's data-minimization principle, what personal data the skeleton representation avoids collecting compared to conventional video. We think the thesis will contain the following parts, Literature review on pose-based activity/fall recognition and privacy-preserving video analytics. Design and implementation of the skeleton-extraction and event-classification pipeline. Empirical evaluation of accuracy, latency, and privacy exposure versus a conventional video based approach. Recommendations for how detection performance can be balanced against data minimization in this type of system. Qualifications Programming experience in Python. Understanding of machine learning and image processing techniques. Background in Computer Science, Data Science AI or equivalent. Good knowledge in Swedish and English, both in writing and speeking. Tags: Computer Vision, Pose Estimation, Privacy Preserving AI, Autonomous Vehicles, GDPR To give you the best possible support during your thesis, we’d like you to be able to come to the office connected to the project and spend most of your time working from there. Application: We look forward to receiving your resume, and preferably, a personal letter in which you explain why you want to write your thesis with Syntronic. We screen and evaluate applications on an ongoing basis. The thesis project may be filled before the application deadline.
Thesis Proposal -Real- Time Vision-Based Passenger Monitoring on Edge AI Hardware for Autonomous Buses
Background Autonomous buses require onboard computing capable of processing sensor data and responding to events in real time. Vision-based passenger monitoring can require significant computational resources, particularly when multiple camera streams and deep learning models are used. Edge AI platforms such as the NVIDIA Jetson Nano enable computer vision and machine learning to run directly onboard the vehicle, reducing latency and network requirements. However, limited computing, memory, and power resources create challenges for real-time deployment. This thesis aims to develop and evaluate an efficient vision-based passenger monitoring pipeline for edge AI hardware. The work will investigate how computer vision and deep learning models can be optimized to achieve a suitable balance between detection accuracy and computational efficiency. Work description The thesis will investigate: Develop and evaluate a real-time passenger-monitoring pipeline on NVIDIA Jetson Nano. Investigate model optimization and hardware acceleration using techniques such as quantization, reduced resolution, CUDA, and TensorRT. Evaluate accuracy, latency, resource usage, and scalability across different camera configurations and realistic autonomous-bus scenarios. The work will include model selection, implementation, optimization, and evaluation, with a focus on balancing monitoring performance and real-time computational requirements. Qualifications Programming experience in Python or C++ and knowledge of computer vision and machine learning. Basic knowledge of deep learning and an interest in autonomous vehicles and edge AI. Background in Computer Science, Machine Learning, Engineering Physics, Electrical Engineering, Mechatronics, or equivalent. Good knowledge in both Swedish and English, speaking and writing. Meritorious: Experience with NVIDIA Jetson, CUDA, TensorRT, PyTorch, TensorFlow, OpenCV, ROS2, model optimization, embedded systems, or real-time computer vision. Tags: Autonomous Vehicles, Autonomous Bus, Edge AI, NVIDIA Jetson, Computer Vision, Deep Learning, Real-Time AI, Model Optimization, Passenger Monitoring To give you the best possible support during your thesis, we’d like you to be able to come to the office connected to the project and spend most of your time working from there. Application: We look forward to receiving your resume, and preferably, a personal letter in which you explain why you want to write your thesis with Syntronic. We screen and evaluate applications on an ongoing basis. The thesis project may be filled before the application deadline.
Thesis Proposal - Vision-Based Passenger Fall and Abnormal Posture Detection for Autonomous Buses
Background Autonomous buses are designed to operate without a driver who can continuously observe the passenger compartment and respond to safety-critical situations. This creates a need for automated systems that can monitor passengers and identify potentially hazardous situations inside the vehicle. Recent advances in computer vision and deep learning enable human detection, tracking, pose estimation, and activity recognition. However, monitoring passengers inside a bus is challenging due to occlusions, limited camera viewpoints, varying illumination, crowded conditions, and diverse passenger postures. This thesis aims to develop and evaluate a vision-based system for detecting passenger falls and abnormal postures in autonomous buses. RGB cameras will be the primary sensing modality, while infrared, thermal, or depth cameras may also be investigated. Work description The thesis will investigate methods for: Passenger detection, tracking, and human pose estimation. Detection of falls and abnormal postures. Temporal analysis to distinguish abnormal events from normal movements. Robustness to multiple passengers, occlusions, different viewpoints, and illumination. Evaluation of accuracy, false positives/negatives, robustness, and processing latency The work will include a review of existing approaches, collection and analysis of representative passenger data, development and evaluation of the detection system, and validation under realistic autonomous-bus scenarios. Qualifications Programming experience in Python or C++. Knowledge of computer vision and machine learning. Interest in autonomous vehicles, public transportation, and passenger safety. Background in Computer Science, Machine Learning, Mechatronics, or equivalent. Good knowledge in both Swedish and English, speaking and writing. Meritorious: Experience with OpenCV, PyTorch, TensorFlow, YOLO, pose estimation, object tracking, activity recognition, ROS2, video processing, or real-time/edge AI. Tags: Autonomous Vehicles, Autonomous Bus, Computer Vision · Passenger Safety, Fall Detection , Pose Estimation, Deep Learning, Object Tracking. To give you the best possible support during your thesis, we’d like you to be able to come to the office connected to the project and spend most of your time working from there. Application: We look forward to receiving your resume, and preferably, a personal letter in which you explain why you want to write your thesis with Syntronic. We screen and evaluate applications on an ongoing basis. The thesis project may be filled before the application deadline.
Thesis Proposal - Structural Strength in 3D-Printed Objects
Background and Purpose 3D printing is becoming an increasingly important part of our business. As the use of additive manufacturing grows, so does the need to understand how different materials behave when exposed to forces from different directions. Understanding how components should be printed to achieve the desired properties under pushing, twisting, and pulling forces is essential for producing strong and reliable parts. We experience both advantages and challenges with this manufacturing method. Printing direction and print settings are crucial factors in achieving a successful part with high strength and good dimensional fit. In addition, the choice of material and infill structure can have a significant impact on the structural strength of the final component. The purpose of this thesis is to investigate the breaking point of several materials under different printing setups. The conclusions from the study should provide a better understanding of how changes in material and printing parameters affect the structural strength of 3D-printed parts. The thesis will include: 3D printing of given and refined designs using different materials and printing setups. Physical tensile testing of each version. Comparison of structural strength between different materials and printing setups. Investigation of the relationship between infill structure and tensile strength. Analysis and evaluation of the test results. For a successful thesis project, we believe the applicants should have: An ongoing degree in mechanical engineering, or equivalent Experience with CAD and a basic understanding of material selection. An interest in 3D manufacturing and physical testing. Experience with Excel and data point analysis. The ability to independently carry out literature studies, data analysis, and laboratory testing. Good knowledge in both Swedish and English, speaking and writing. To give you the best possible support during your thesis, we’d like you to be able to come to the office connected to the project and spend most of your time working from there. Application: We look forward to receiving your resume, and preferably, a personal letter in which you explain why you want to write your thesis with Syntronic. We screen and evaluate applications on an ongoing basis. The thesis project may be filled before the application deadline.
Master’s Thesis: Model Fusion for Automated Data Annotation
Do you want to explore the intersection of deep learning, model fusion, and automated data labeling? In this thesis, we invite one or two students to develop and evaluate methods for automated dataset annotation using model fusion and consensus-based prediction techniques. The project combines predictions or representations from multiple pre-trained foundation models (e.g., vision-language models, specialized detectors, or segmenters) to generate high-confidence pseudo-labels, drastically reducing manual annotation effort while ensuring high dataset quality. About the project The aim is to design and evaluate an automated annotation framework leveraging model fusion to generate reliable ground-truth candidates. Within this scope, you will: Work with diverse domain datasets and state-of-the-art pre-trained AI models. Implement and benchmark model fusion strategies (e.g., ensemble voting, multi-model consensus, weight merging, or confidence-weighted aggregation). Develop an automated annotation pipeline that generates high-quality labels and flags low-confidence/disagreed cases for human review. Analyze system performance in terms of annotation accuracy, noise reduction, uncertainty calibration, and time efficiency compared to manual labeling. Possible Research Questions RQ1: How effectively can model fusion and multi-model consensus mechanisms improve the accuracy and reliability of automated annotations compared to single-model pseudo-labeling? RQ2: How can uncertainty estimation and disagreement metrics between fused models be leveraged to filter noisy labels and guide active human-in-the-loop verification? Features & technologies Deep learning & computer vision / NLP (PyTorch, Hugging Face, OpenCV) Model fusion & ensembling techniques (Consensus Algorithms, Model Merging, Multi-agent/Multi-model pipelines) Automated annotation & Active Learning (Pseudo-labeling, Segment Anything/SAM, Vision-Language Models) Dataset quality evaluation & noise filtering Who are you? We are looking for one or two master’s students with an interest in machine learning, computer vision, and data engineering. Experience with Python and PyTorch/deep learning frameworks is valuable, but most importantly, you are curious, motivated, and eager to explore practical AI applications in a real-world context. A requirement for the position is the ability to communicate effectively in both Swedish and English, both verbally and in writing. To give you the best possible support during your thesis, we’d like you to be able to come to the office connected to the project and spend most of your time working from there. Application: We look forward to receiving your resume, and preferably, a personal letter in which you explain why you want to write your thesis with Syntronic. We screen and evaluate applications on an ongoing basis. The thesis project may be filled before the application deadline.
Master’s Thesis: Sensor Health & Edge Anomaly Detection for Industrial IoT
Do you want to explore the intersection of TinyML, embedded signal processing, and real-time sensor health diagnostics? Sensors operating in harsh production environments face extreme conditions such as dirt, vibration, and mechanical wear, often leading to subtle sensor drift and degraded data quality long before a complete failure occurs. In this thesis, we invite one or two students to develop and evaluate lightweight anomaly detection algorithms that execute directly on resource-constrained microcontrollers (Edge/TinyML). The goal is to analyze signal health patterns in real time at the sensor level, flagging data quality issues before bad data reaches downstream systems. About the project The aim is to design, implement, and evaluate an edge-based self-diagnosing sensor system capable of automated drift and defect detection. Within this scope, you will: Work with industrial time-series datasets (such as the NASA Turbofan degradation dataset) and model realistic sensor fault profiles. Develop lightweight anomaly detection and signal-processing algorithms in Python and optimize them in C/C++ for microcontroller deployment. Implement real-time inference on resource-constrained hardware (e.g., ARM Cortex-M or similar microcontroller platforms). Benchmark system performance in terms of detection accuracy, memory footprint, power efficiency, and the ability to distinguish sensor faults from true physical process anomalies. Possible Research Questions RQ1: Which lightweight anomaly detection algorithms provide the best trade-off between detection rate and computational resource efficiency when executing directly on a microcontroller? RQ2: How can edge-level algorithmic analysis effectively differentiate between true physical process anomalies and sensor-related fault modes (e.g., signal noise, connection degradation, or calibration drift)? Features & technologies TinyML & Embedded Systems (C/C++, TensorFlow Lite for Microcontrollers, Edge Impulse, Microcontrollers) Time-series Anomaly Detection & Signal Processing (Python, PyTorch, Scikit-learn, SciPy) Sensor health monitoring, drift analysis, and predictive maintenance Industrial time-series datasets (e.g., NASA Turbofan / C-MAPSS) Who are you? We are looking for one or two master’s students with an interest in embedded AI, signal processing, and industrial machine learning. A requirement for the position is the ability to communicate effectively in both Swedish and English, both verbally and in writing. Proficiency in Python and C/C++, as well as foundational knowledge in signal processing, statistics, or machine learning, is required. Experience with time-series data, sensor networks, or microcontroller development is a plus. Most importantly, you are curious, motivated, and eager to apply TinyML to real-world hardware challenges. To give you the best possible support during your thesis, we’d like you to be able to come to the office connected to the project and spend most of your time working from there. Application: We look forward to receiving your resume, and preferably, a personal letter in which you explain why you want to write your thesis with Syntronic. We screen and evaluate applications on an ongoing basis. The thesis project may be filled before the application deadline.
Exjobbsförslag - LLM-generering av automatiserade webbläsarbaserade tester från beskrivningar av testfall på naturligt språk
Syntronic utvecklar och förvaltar flertalet webbaserade applikationer som används internt i verksamheten. När nya funktioner tillkommer, eller när befintlig funktionalitet ändras, behöver applikationerna testas för att säkerställa att de fortfarande fungerar som förväntat. En viktig del av detta arbete är end-to-end-testning, där applikationen testas från användarens perspektiv via webbläsaren. Ett sådant test kan exempelvis innebära att en användare loggar in, öppnar ett formulär, fyller i information och trycker på spara. Sedan verifierar testet att applikationen hanterar händelserna på korrekt sätt. Automatiserade webbläsarbaserade tester gör det möjligt att köra dessa tester upprepade gånger utan att en utvecklare eller testare behöver utföra varje steg manuellt. Vid automatiserade tester krävs en betydande initial arbetsinsats. Någon behöver översätta testfallen till kod, välja rätt element på webbsidan och formulera relevanta assertions. Testerna behöver dessutom underhållas när applikationen förändras. I detta exjobb undersöks om en Large Language Model (LLM) kan användas för att generera automatiska, körbara, browserbaserade tester baserade på befintliga testspecifikationer skrivna på naturligt språk. För ett framgångsrikt exjobb ser vi att den sökande har: Goda kunskaper i programmering Intresse för AI och Large Language Models (LLM) Intresse för mjukvarutestning, testautomation och mjukvarukvalitet För att kunna ge dig bästa möjliga stöd under ditt examensarbete ser vi gärna att du arbetar på plats hos oss på det kontor som är kopplat till examensarbetet och tillbringar större delen av din tid tillsammans med vårt team. Vi har också krav på att kunna kommunicera på svenska och engelska i tal och skrift. Ansökan: Vi ser fram emot att läsa ditt CV och gärna även ett personligt brev där du berättar varför du vill skriva ditt examensarbete hos oss på Syntronic. Vi går igenom och bedömer ansökningar löpande. Urval för examensarbete sker mellan oktober-december beroende på utbildningsnivå. Vid intresse, skicka gärna in din ansökan så snart som möjligt.
Exjobbsförslag - Ett IoT-baserat system för prediktion av hushållsväxters bevattningsbehov
Hushållsväxters behov av vatten påverkas av flera faktorer, däribland växtart, jordtyp, krukstorlek, temperatur, luftfuktighet och ljusexponering. Det kan därför vara svårt att avgöra när en växt behöver vattnas. Bevattningssystem som enbart baseras på fasta gränsvärden för jordfuktighet tar inte alltid hänsyn till dessa variationer, vilket kan leda till både övervattning och uttorkning. IoT-baserade sensorsystem kan användas för att kontinuerligt övervaka växters odlingsmiljö och samla in data från exempelvis jordfuktighets-, temperatur-, luftfuktighets- och ljussensorer. Genom att lagra och analysera denna information kan systemet identifiera mönster i hur jordens fuktighet förändras över tid och under olika miljöförhållanden. I detta examensarbete ska ett IoT-baserat system utvecklas för att övervaka hushållsväxter och förutsäga deras framtida bevattningsbehov. Systemet kommer att samla in sensordata från ett antal växter och använda maskininlärningsmetoder för att uppskatta om en växt behöver vattnas inom ett definierat framtida tidsintervall. Baserat på modellens resultat ska systemet kunna ge användaren bevattningsrekommendationer och aviseringar via exempelvis en webb- eller mobilapplikation. En central del av arbetet är att undersöka om maskininlärningsbaserade modeller kan ge mer träffsäkra bevattningsrekommendationer än en traditionell metod baserad på fasta gränsvärden för jordfuktighet. Arbetet kommer därför att omfatta insamling och bearbetning av sensordata, utveckling och utvärdering av prediktiva modeller samt jämförelse med en regelbaserad referensmodell. Examensarbetet kommer att inkludera en litteraturstudie av relevanta metoder inom IoT, tidsserieanalys och maskininlärning. Olika modeller kommer att implementeras och utvärderas med avseende på prediktionsförmåga, antal felaktiga rekommendationer och möjligheten att anpassa modellerna till olika växter och odlingsförhållanden. Arbetet ska även undersöka vilka typer av sensordata som bidrar mest till prediktionen. Forskningsfråga Kan maskininlärningsbaserade modeller förutsäga hushållsväxters bevattningsbehov mer träffsäkert än ett traditionellt system baserat på fasta jordfuktighetsgränser? Underfrågor Hur väl kan jordfuktighetens utveckling förutsägas över tid? Vilka typer av sensordata bidrar mest till prediktionen? Hur skiljer sig en generell modell från en modell som anpassats till en specifik växt? Hur många onödiga eller missade bevattningsrekommendationer genererar de olika metoderna? Hur påverkas modellernas prestanda av variationer i växtart, jordtyp och odlingsmiljö? För ett framgångsrikt examensarbete ser vi gärna att den sökande har: Intresse för artificiell intelligens, maskininlärning och IoT Erfarenhet av programmering, exempelvis i Python Intresse för dataanalys och experimentell utvärdering Grundläggande kunskaper inom sensorer och inbyggda system Förmåga att självständigt genomföra litteraturstudier, systemutveckling och analysarbete För att kunna ge dig bästa möjliga stöd under ditt examensarbete ser vi gärna att du arbetar på plats hos oss på det kontor som är kopplat till examensarbetet och tillbringar större delen av din tid tillsammans med vårt team. Vi har också krav på att kunna kommunicera på svenska och engelska i tal och skrift. Ansökan: Vi ser fram emot att läsa ditt CV och gärna även ett personligt brev där du berättar varför du vill skriva ditt examensarbete hos oss på Syntronic. Vi går igenom och bedömer ansökningar löpande. Urval för examensarbete sker mellan oktober-december beroende på utbildningsnivå. Vid intresse, skicka gärna in din ansökan så snart som möjligt.
Junior Testutvecklare
Som junior testutvecklare hos YABS får du arbeta med testautomation, kvalitetssäkring och prestandatester i agila team. Du kommer att utveckla och genomföra tester för att säkerställa att våra kunders system är stabila, skalbara och felfria. På YABS rekryterar vi kontinuerligt nya talanger utifrån våra kunders behov, och kompetenserna nedan är exempel på sådant vi ofta söker hos våra kandidater. Oavsett om du är nyutexaminerad eller har några års erfarenhet, erbjuder vi en stimulerande miljö där du får utvecklas, lära dig nya teknologier och växa tillsammans. Vi söker dig som: Har en kandidatexamen eller civilingenjörsexamen inom IT, teknik eller systemvetenskap Programmeringskunskaper inom Python Har en grundläggande förståelse för mjukvarutestning och ett intresse för testautomatisering Är analytisk, noggrann och har ett intresse för test och kvalitetssäkring Är social och kommunikativ – du trivs i samarbete med andra och kan uttrycka tekniska idéer på ett tydligt sätt Är flexibel och nyfiken – du anpassar dig lätt till nya arbetssätt och hjälper gärna till där det behövs Kan uttrycka dig väl på svenska och engelska Vi erbjuder dig: En levande arbetsplats med roliga aktiviteter, konferenser och utbildning Fortlöpande kompetensutveckling Ett företag där arbetsglädje, ambition och utveckling ligger i fokus Stora förmåner och trygga försäkringar
Junior C++ utvecklare
Vill du kickstarta din karriär i en inspirerande miljö där innovation och lärande står i fokus? Du kan vara nyexaminerad eller ha något års erfarenhet inom utveckling – och vill ta nästa steg i din karriär. Brinner du för att koda i C++? På YABS rekryterar vi kontinuerligt nya talanger utifrån våra kunders behov, och kompetenserna nedan är exempel på sådant vi ofta söker hos våra kandidater. Skicka in din ansökan redan idag och låt oss tillsammans hitta rätt uppdrag för dig. Vi söker dig som: Har en kandidatexamen eller civilingenjörsexamen inom IT, teknik eller systemvetenskap Har kompetens inom C++ utveckling Förståelse för grundläggande koncept inom mjukvaruutveckling God problemlösningsförmåga och önskan att lära dig och utvecklas Är social och kommunikativ – du trivs i samarbete med andra och kan uttrycka tekniska idéer på ett tydligt sätt Är flexibel och nyfiken – du anpassar dig lätt till nya arbetssätt och hjälper gärna till där det behövs Har ett genuint intresse för programmering Kan uttrycka dig väl på svenska och engelska Vi erbjuder dig: En levande arbetsplats med roliga aktiviteter, konferenser och utbildning Fortlöpande kompetensutveckling Ett företag där arbetsglädje, ambition och utveckling ligger i fokus Stora förmåner och trygga försäkringar
Junior Utvecklare inom inbyggda system
Är du en person som har ett stort intresse för teknik och gillar att jobba hands-on, och brinner du dessutom för att koda i C/C++? Har du nyligen tagit examen eller har du arbetat något år inom utveckling och vill ta nästa steg i din karriär? På YABS rekryterar vi kontinuerligt nya talanger utifrån våra kunders behov, och kompetenserna nedan är exempel på sådant vi ofta söker hos våra kandidater. Skicka in din ansökan redan idag! Vi söker dig som: Har en kandidatexamen eller civilingenjörsexamen inom IT, teknik eller systemvetenskap Grundläggande förståelse för elektronik och tycker om att jobba hands-on Har kompetens inom C eller C++ utveckling God problemlösningsförmåga och önskan att lära dig och utvecklas Har ett genuint intresse för programmering Är social och kommunikativ – du trivs i samarbete med andra och kan uttrycka tekniska idéer på ett tydligt sätt Är flexibel och nyfiken – du anpassar dig lätt till nya arbetssätt och hjälper gärna till där det behövs Kan uttrycka dig väl på svenska och engelska Vi erbjuder dig: En levande arbetsplats med roliga aktiviteter, konferenser och utbildning Fortlöpande kompetensutveckling Ett företag där arbetsglädje, ambition och utveckling ligger i fokus Stora förmåner och trygga försäkringar
Junior Utvecklare inom C#/.NET
Är du en ambitiös utvecklare som brinner för att koda i C# och .NET? Har du nyligen tagit examen eller har du arbetat något år inom utveckling och vill ta nästa steg i din karriär? På YABS rekryterar vi kontinuerligt nya talanger utifrån våra kunders behov, och kompetenserna nedan är exempel på sådant vi ofta söker hos våra kandidater. Skicka in din ansökan redan idag och låt oss tillsammans hitta rätt uppdrag för dig. Vi söker dig som: Har en kandidatexamen eller civilingenjörsexamen inom IT, teknik eller systemvetenskap Har kompetens inom C#, .NET Kunskap inom databashantering SQL Server eller liknande God problemlösningsförmåga och önskan att lära dig och utvecklas Har ett genuint intresse för programmering Är social och kommunikativ – du trivs i samarbete med andra och kan uttrycka tekniska idéer på ett tydligt sätt Är flexibel och nyfiken – du anpassar dig lätt till nya arbetssätt och hjälper gärna till där det behövs Kan uttrycka dig väl på svenska och engelska Vi erbjuder dig: En levande arbetsplats med roliga aktiviteter, konferenser och utbildning Fortlöpande kompetensutveckling Ett företag där arbetsglädje, ambition och utveckling ligger i fokus Stora förmåner och trygga försäkringar
Junior Systemingenjör inom MATLAB/Simulink
Är du nyfiken, teknikintresserad och vill utvecklas i en stimulerande miljö? På YABS rekryterar vi kontinuerligt nya talanger utifrån våra kunders behov, och vi vill gärna komma i kontakt med dig som vill arbeta med systemutveckling, inom MATLAB/Simulink. Kompetenserna nedan är exempel på sådant vi ofta söker hos våra kandidater. Oavsett om du är nyutexaminerad eller har några års erfarenhet, erbjuder vi en miljö där du får lära dig nya teknologier, utvecklas och växa tillsammans med erfarna kollegor. Vi söker dig som: Har en kandidatexamen eller civilingenjörsexamen inom IT, teknik eller systemvetenskap Intresse för systemutveckling och modellbaserad utveckling Har kompetens inom MATLAB script och Simulink Programmeringserfarenhet i Python God problemlösningsförmåga och önskan att lära dig och utvecklas Är social och kommunikativ – du trivs i samarbete med andra och kan uttrycka tekniska idéer på ett tydligt sätt Är flexibel och nyfiken – du anpassar dig lätt till nya arbetssätt och hjälper gärna till där det behövs Kan uttrycka dig väl på svenska och engelska Vi erbjuder dig: En levande arbetsplats med roliga aktiviteter, konferenser och utbildning Fortlöpande kompetensutveckling Ett företag där arbetsglädje, ambition och utveckling ligger i fokus Stora förmåner och trygga försäkringar
Master Thesis: Enhanced Holdover for High-Precision Timing Systems
Net Insight develops network timing and synchronization equipment for mobile networks. One of our products, Zyntai, provides GNSS-independent time synchronization for 5G using time transfer. This thesis would be carried out together with our R&D team in Stockholm and focus on precision timing systems. The problem 5G networks need base stations to stay synchronized to within about a microsecond, measured as time error (TE). Too much drift between nearby base stations causes interference and degrades the network. Base stations normally get this accuracy from GNSS, but GNSS can be jammed, spoofed, or lost, and backup synchronization via time transfer isn't always available either. When that happens, equipment falls back on holdover, using its own oscillator to keep time. Oscillators that seem accurate by human standards drift into unacceptable TE within a few hours, and extending that window without resorting to an expensive, higher quality oscillator is still an open industry problem. There is no fixed answer for how to approach it. The problem is wide and can be tackled in different ways. A few directions worth looking into: Kalman filter based prediction of oscillator drift, switching more smoothly between trusting the network and holding the current time, machine learning to let the system learn an oscillator's behavior from data directly or combining information from more than one frequency source. Other creative approaches are welcomed as well! Ideally, the thesis will implement and evaluate multiple approaches. Which of these to focus on is something we would decide together before starting the thesis work. Why do your thesis with Net Insight? Supervision from engineers who work on this hardware and software every day. A desk with the team at our Stockholm office, access to our lab equipment and test setups, the real gear we test our own products with. You’ll work with a real-world problem nobody's fully solved yet, contributing to a cutting-edge high-precision timing solution. We’re looking for curious minds with a solid technical foundation and a passion for problem-solving! Check out this video where previous master thesis students, now proud employees, share their experience of doing their master thesis with us. Your education is ideally in electrical engineering, engineering physics, computer science, or an equivalent field, ideally with a background in control theory, C++, Python, Linux, networking, and embedded systems. This project is suitable for 1-2 students. Ready to turn your thesis into something truly impactful? Join us at Net Insight and let’s create the future of synchronization together! Further reading 5G uses time division duplexing, alternating between sending and receiving on the same frequency in windows often below one millisecond. This requires base stations to agree on time to within microseconds: if nearby base stations become sufficiently out of sync, their transmissions interfere, degrading service or causing outages. A 5G base station is considered out of sync once its time error (TE) exceeds 1 µs. Base stations obtain this accuracy from GNSS satellites, which distribute reference time established by timing laboratories using atomic clocks. This has long been the industry standard, but GNSS availability cannot be guaranteed: its signals can be jammed or spoofed, making timing unreliable or unavailable in some regions. When the primary reference is lost, equipment enters holdover, maintaining synchronization using its own local frequency source until the reference returns. This source is typically an oscillator (TCXO/OCXO) rather than an atomic clock. Such oscillators are highly accurate by human standards, drifting only milliseconds per year, but this small drift becomes significant at microsecond scale: extrapolated to the 1 µs threshold, such an oscillator may keep equipment within limits for only around 3-5 hours. Enhanced holdover studies how timing equipment can remain within required synchronization limits while its primary reference is unavailable. The problem is not simply keeping a local clock running, but extending the time before accumulated error makes equipment unusable for high-precision systems such as 5G base stations. Oscillators and frequency stability Timing equipment uses a physical oscillator as its frequency reference. Common types include quartz crystal oscillators, temperature-compensated (TCXO) and oven-controlled (OCXO) variants for higher stability, and atomic references (rubidium, cesium) where extreme stability is required. No oscillator runs at exactly its nominal frequency; the deviation is specified as accuracy or stability, typically in parts per million (ppm) or parts per billion (ppb). Long-term average accuracy and short-term stability (how much frequency wanders moment-to-moment) are related but distinct, and it is short-term stability that dominates holdover performance. From ppm to microseconds A relative frequency error accumulates a time error over time when in holdover. An oscillator good enough to hold 1 µs of error for three hours has a stability of approximately 1 µs ÷ 10,800 s ≈ 9.3×10⁻¹¹: about 1 part in 10 billion. The same stability implies roughly 8 µs of drift per day and about 3 milliseconds per year, which illustrates the core tension: a level of accuracy no human would ever notice is still insufficient for microsecond-scale radio synchronization by several hours' margin. The time-error budget and TDD synchronization Time Error (TE) is the difference between a node's output time and true reference time, typically reported as a worst-case value over an observation window. TDD networks require tight TE control because neighboring base stations share the same frequency channel and time-multiplex uplink and downlink transmissions; misaligned frame boundaries beyond the network's error budget cause uplink and downlink windows to overlap between cells, producing interference. ITU-T G.8271 formalizes this into accuracy classes, with ±1.5 µs covering standard LTE-TDD/NR-TDD deployments and ±1 µs and below applying to some configurations and more advanced coordinated radio features. This is an end-to-end budget shared across the full delivery chain from the primary reference to the radio unit, so a node's own holdover error draws directly on the same margin consumed by every other stage of the chain. Relevant links Time transfer: https://en.wikipedia.org/wiki/Time_and_frequency_transfer Frequency standard: https://en.wikipedia.org/wiki/Frequency_standard - OCXO: https://en.wikipedia.org/wiki/Crystal_oven - Rubidium standard: https://en.wikipedia.org/wiki/Rubidium_standard - Caesium standard: https://en.wikipedia.org/wiki/Caesium_standard - Hydrogen maser: https://en.wikipedia.org/wiki/Hydrogen_maser GNSS disciplining: https://en.wikipedia.org/wiki/GPS-disciplined_oscillator Adaptive drift compensation for holdover oscillators: https://www.sitime.com/api/gated/Adaptive-Drift-Compensation-for-Holdover-Oscillators.pdf Veritasium video on GNSS jamming: https://www.youtube.com/watch?v=tz23G_UXCGA
Thesis Work and Internships
Start your career at Sigma Connectivity! An internship is a great first step in your future career and a chance to apply your knowledge in a real business context. At Sigma Connectivity you will get the chance to work in an international, diverse, and innovative environment. To contact us regarding Android Academy, Thesis Work and Internships please email your questions or application to info@sigmaconnectivity.com. Doing your thesis work with us allows you to work and learn alongside the sharpest minds in tech. We collaborate with students each year and offer projects on different levels and for all kinds of industries.
Do your master's thesis at Carmenta
Evaluating the usability of geospatial APIs. Geospatial technology has the potential to greatly improve the situational awareness for end users. But if the APIs to the technology are not easy for developers to use, the applications they build with it will not benefit from the full capability of the technology. The task is to design and perform a usability study that can be used to evaluate the effectiveness of geospatial APIs when performing common operations, and to then use the results of the study to suggest and implement improvements in the APIs to Carmenta’s geospatial technology. This thesis is suitable for students interested in API design and developer experience (DX). Gaussian splatting for visualization and analysis. Gaussian splatting is a volume rendering technique that can be used to reconstruct and visualize 3D environments from photos or videos. It provides higher fidelity than traditional visualization methods such as point clouds and 3D meshes. The purpose of the master’s thesis is to evaluate how gaussian splatting can be used for visualization and analysis in a real-time geospatial toolkit. Aspects to be evaluated include combining the splats with other geographic information and their ability to support analytics, such as intervisibility calculations. This thesis is suitable for students interested in algorithms, visualization and 3D graphics. Send your application and CV to employment@carmenta.com and we will contact you as soon as possible. Make sure to include the name of the Master’s Thesis you are applying for.
Exjobb
Är du intresserad av programmering och/eller finans? Vill du komma i kontakt med ett kul företag där du får möjlighet att utvecklas? Vi erbjuder dig som student möjligheten att bidra till spännande projekt inom fintech och få värdefull erfarenhet! Söker du exjobb? Vi är framför allt intresserade av dina styrkor och vad du vill bidra med hos oss. Maila oss på exjobb@scila.se och berätta vad du vill fördjupa dig inom, om du har några egna projektidéer och varför du är nyfiken på Scila. Skicka gärna med CV, personligt brev och eventuella GitHub-länkar! Ditt exjobb hos Scila är inte bara en akademisk uppgift – det är en chans att bidra till riktiga lösningar för finansiella marknader. Vi erbjuder exjobb inom en rad olika områden, till exempel: Larmregler för marknadsmanipulation AI och maskininlärning Prestandaoptimering Testning och kvalitetssäkring UX/UI-design Visualisering av finansiell data Scila har 90+ kunder världen över. Företaget har en platt struktur med mycket frihet och ansvarstagande, nära mentorskap och flexibla arbetstider.
Student på Monitor
Vi erbjuder möjlighet till exjobb, sommarjobb, LIA, traineeprogram och mellanår. På Monitor ERP gör vi allt i egen regi. Här finns en stor utvecklingsavdelning där systemutvecklare jobbar tillsammans med testare och business analysts för att förfina och nyutveckla funktionalitet i vårt affärssystem. Graduate Developer Program. Är du nyexaminerad utvecklare och redo att ta steget in i arbetslivet? Vi på Monitor ERP lanserar nu vårt Graduate Developer Program, ett startprogram för dig som vill få en stark och trygg start i utvecklarrollen och samtidigt bli en del av vardagen i ett utvecklingsteam. Programmet pågår mellan september och december. Under perioden är du visstidsanställd och arbetar som utvecklare hos oss i Gävle. Det finns möjlighet till förlängning efter programmets slut. Skriv ditt examensarbete hos oss och bli en del av vårt team. Vi välkomnar studenter inom datateknik eller dataingenjör.
Exjobb: AI-assisterad kodgranskning
Exjobb VT2027 hos Subset — AI-assisterad kodgranskning Vill du göra exjobb inom säker systemutveckling, IT-säkerhet eller kryptologi med handledning av de bästa i branschen? Exjobb på Subset gör du på vårt kontor på 24:e våningen i Hammarby Sjöstad. Vi står för handledning, utrustning, kontorsplats och entusiasm. AI-assisterad kodgranskning Nyckelord: AI, maskininlärning, kodgranskning, verifiering, IT-säkerhet Kodgranskning används för att identifiera säkerhetsbrister och höja den generella kvaliteten i producerad kod. I detta exjobb undersöker du olika metoder för att inkorporera AI i processen för kodgranskning och jämför lämpligheten för dessa. Fokus är open source-modeller som är lätta att integrera i existerande processer. Ansökan sker via samma intresseanmälan på Subsets karriärsida (alla ämnen delar samma annons).
Exjobb: Hallucinering i AI-genererad kod
Exjobb VT2027 hos Subset — Hallucinering i AI-genererad kod Vill du göra exjobb inom säker systemutveckling, IT-säkerhet eller kryptologi med handledning av de bästa i branschen? Exjobb på Subset gör du på vårt kontor på 24:e våningen i Hammarby Sjöstad. Hallucinering i AI-genererad kod Nyckelord: AI, maskininlärning, hallucinering, kodgenerering, IT-säkerhet Hallucinationer i AI-genererad kod som leder till säkerhetsbrister, prestandaproblem eller kod som inte kompilerar förekommer för både kommersiella och open source-modeller för kodgenerering. I detta exjobb undersöker du olika metoder för att mitigera dessa hallucinationer och jämför till vilken grad hallucinationer kan reduceras. Fokus är i första hand på metoder som kan implementeras relativt enkelt för open source-modeller. En av flera metoder som undersöks kan exempelvis vara användning av existerande verktyg för statisk kodanalys för att detektera och i vissa fall korrigera syntaktiska hallucinationer. Arbetet kan även utformas specifikt med fokus på Rust som är ett av många underrepresenterade språk inom denna forskningsdomän. Ansökan sker via samma intresseanmälan på Subsets karriärsida (alla ämnen delar samma annons).
Exjobb: Kvantifiering av säkerhetsskuld
Exjobb VT2027 hos Subset — Kvantifiering av säkerhetsskuld Vill du göra exjobb inom säker systemutveckling, IT-säkerhet eller kryptologi med handledning av de bästa i branschen? Exjobb på Subset gör du på vårt kontor på 24:e våningen i Hammarby Sjöstad. Kvantifiering av säkerhetsskuld Nyckelord: IT-säkerhet, teknisk skuld, säkerhetsskuld, CVE:er Teknisk skuld inom systemutveckling kan kort beskrivas som kod och designval som har applicerats i en kodbas p.g.a. snabbare implementationstid på bekostnad av långsiktig stabilitet och robusthet. En delmängd av teknisk skuld i kodbaser kan kategoriseras som säkerhetsskuld i form av säkerhetsbrister så som utdaterade beroenden eller riskabla mönster. Dock är definition och kvantifiering av säkerhetsskuld ett område som ej är väl utforskat. Hur säkerhetsbrister identifieras i kod variera också stort. I detta exjobb undersöker du hur säkerhetsskuld kan kvantifieras i öppen källkod. Inom ramen för detta exjobb ingår att definiera vad säkerhetsskuld är och jämföra olika mätvärden eller metoder för att identifiera dess förekomst i kod. Förslagsvis kan mappning mot CVE:er utgöra en av flera metoder som utvärderas. Ansökan sker via samma intresseanmälan på Subsets karriärsida (alla ämnen delar samma annons).
Exjobb: PQC-integration
Exjobb VT2027 hos Subset — PQC är på väg, men integrationen är komplex Vill du göra exjobb inom säker systemutveckling, IT-säkerhet eller kryptologi med handledning av de bästa i branschen? Exjobb på Subset gör du på vårt kontor på 24:e våningen i Hammarby Sjöstad. PQC är på väg, men integrationen är komplex Nyckelord: Kryptografi, postkvantum Med framväxten av kvantdatorer hotas säkerheten hos dagens asymmetriska kryptosystem som RSA och elliptiska kurvor. För att möta detta hot utvecklas så kallade post-kvantkryptografiska (PQC) algoritmer, som bygger på matematiska problem som anses vara svåra även för kvantdatorer. Trots deras säkerhetsfördelar innebär PQC-algoritmer praktiska utmaningar vid integration i befintliga IT-system. En av de mest framträdande skillnaderna mot klassiska algoritmer är de betydligt större nyckel- och signaturstorlekarna, vilket påverkar såväl prestanda som användbarhet. Syftet med examensarbetet är att undersöka vilka tekniska och praktiska problem som uppstår vid integration av post-kvantkryptografi i befintliga system, med särskilt fokus på hur stora PQC-nycklar påverkar lagring, nätverksöverföring och användargränssnitt. Ansökan sker via samma intresseanmälan på Subsets karriärsida (alla ämnen delar samma annons).
Exjobb: Entropi in a box
Exjobb VT2027 hos Subset — Entropi in a box Vill du göra exjobb inom säker systemutveckling, IT-säkerhet eller kryptologi med handledning av de bästa i branschen? Exjobb på Subset gör du på vårt kontor på 24:e våningen i Hammarby Sjöstad. Entropi in a box Nyckelord: Kryptografi, entropi, hårdvaruutveckling All IT-säkerhet idag bygger på kryptografiska algoritmer där privata nycklar hålls hemliga. Vid generering av nycklar är en bra slump eller entropi nödvändig för att hindra att de röjs eller återskapas. I moderna operativsystem bygger denna slump på hur hårdvaran används över tid, vilket kan innebära en lägre entropi i begränsade miljöer (inbäddade system, virtuella maskiner etc.) än vad som är önskvärt. Med detta examensarbete utreder du slumpgenerering förslagsvis genom att undersöka hårdvarulösningar eller utvärdera entropinivåer hos slumpkällor. Ansökan sker via samma intresseanmälan på Subsets karriärsida (alla ämnen delar samma annons).
Exjobb: Databaser i icke-persistenta system
Exjobb VT2027 hos Subset — Databaser i icke-persistenta system Vill du göra exjobb inom säker systemutveckling, IT-säkerhet eller kryptologi med handledning av de bästa i branschen? Exjobb på Subset gör du på vårt kontor på 24:e våningen i Hammarby Sjöstad. Databaser i icke-persistenta system Nyckelord: Icke-persistens, databaser Icke-persistenta system används bland annat för att ge ett starkt skydd mot fysiska intrång – all känslig data kan omedelbart raderas med en strömbrytare. De flesta serverapplikationer behöver däremot en persistent databas. Detta exjobb går ut på att undersöka hur integration mellan ett icke-persistent operativsystem och en persistent databas kan designas. Exempel på intressanta frågeställningar: Vilka garantier kan lämnas för riktighet (till exempel ACID-uppfyllnad) när själva databasmotorn kan stängas av i vilket ögonblick som helst? Konfidentialitet är ett naturligt krav. Vilka avvägningar behöver göras för till exempel time-to-recovery efter en omstart? Vilka utmaningar finns för tillgänglighet av till exempel metadata och statistik efter en omstart? Hur mycket av databasens infrastruktur behöver lagras persistent (och därmed potentiellt tillgängligt för en hotaktör), och påverkar det valet av databas? Ansökan sker via samma intresseanmälan på Subsets karriärsida (alla ämnen delar samma annons).
Exjobb: Hack the idIoT
Exjobb VT2027 hos Subset — Hack the idIoT Vill du göra exjobb inom säker systemutveckling, IT-säkerhet eller kryptologi med handledning av de bästa i branschen? Exjobb på Subset gör du på vårt kontor på 24:e våningen i Hammarby Sjöstad. Hack the idIoT Nyckelord: IT-säkerhet, penetrationstest, IoT IoT är spännande, hett och hypat, men produkterna lider ofta av usel säkerhet. I detta exjobb väljer vi en lämplig produkt eller produktkategori, hittar säkerhetshål, visar vilka problem hålen kan ge, rapporterar problemen som goda medborgare och firar vår framgång. Du kommer att hitta, demonstrera och dokumentera riktiga säkerhetsbrister, samarbeta med leverantörer genom ansvarsfull rapportering, och leverera konkreta förslag som gör produkterna säkrare för alla. Ansökan sker via samma intresseanmälan på Subsets karriärsida (alla ämnen delar samma annons).
Exjobb: Eget förslag
Exjobb VT2027 hos Subset — Eget förslag Vill du göra exjobb inom säker systemutveckling, IT-säkerhet eller kryptologi med handledning av de bästa i branschen? Exjobb på Subset gör du på vårt kontor på 24:e våningen i Hammarby Sjöstad. Eget förslag Har du ett eget förslag på ett ämne inom IT-säkerhet, kryptologi eller säker systemutveckling som du vill göra exjobb inom? Du kanske har ett specialintresse, nån teknik du gillar, eller något du skulle vilja titta närmare inom vår nisch? Vi diskuterar gärna upplägg. Ansökan sker via samma intresseanmälan på Subsets karriärsida.
IT-traineeprogram
Migrationsverkets it-traineeprogram är en väg in i myndighetens digitalisering. Som trainee blir du direkt en del av verksamheten med grundplacering på digitaliserings- och utvecklingsavdelningen (DUA), där du arbetar i team samtidigt som du tar del av utbildningar, certifieringar, konferens och studiebesök. Programmet pågår under 12 månader och är certifierat av Traineeguiden. Efter traineeåret fortsätter anställningen på den enhet du tillhört under programmet. Redan från start blir du tillsvidareanställd på heltid med sex månaders provanställning. Ansökningsperiod för nästa omgång: fredag 18 december 2026 till måndag 22 februari 2027. Mer information publiceras på Migrationsverkets trainee-sida när ansökan öppnar. Kontakt: trainee@migrationsverket.se
Master Thesis: Performance and Scalability of MXL for Software-Based Live Media Production
Net Insight (Nasdaq Stockholm: NETI B) is a Swedish media technology company based in Solna, Stockholm. Its Nimbra products are used by broadcasters, production companies and service providers around the world to transport live video for sports, news and entertainment. About Nimbra Edge Nimbra Edge is Net Insight's cloud-native platform for live media transport. It runs in public, private and hybrid cloud environments and controls both software and physical media-processing appliances. Live streams can be transported using technologies such as RIST, SRT and Zixi, and processed, monitored or transcoded along the way. About the team and the thesis opportunities The Nimbra Edge team works across this entire chain, from the control plane and user interface to low-latency video and audio processing and transport. We are looking for master's thesis students interested in real-world problems in live media systems. The topics below are intended as starting points, and the exact scope can be adapted together with the student and university. Research question Which system, workload and deployment factors have the greatest impact on the performance and scalability of MXL-based live media pipelines? About MXL and the assignment MXL (Media eXchange Layer) is an open-source SDK for exchanging uncompressed video, audio and data between software media functions. Investigate its performance in realistic live-production workloads and build a reproducible benchmark that can be used to understand where its practical limits and bottlenecks are. Possible areas to investigate · producer–consumer versus one-to-many or many-to-one workflows. · increasing the number of simultaneous video and audio streams. · different resolutions, frame rates and media formats. · x86 versus ARM systems. · native processes versus containers or Kubernetes. · same-host versus inter-host media exchange. · MXL Flow API versus Fabric API use cases. · CPU affinity, NUMA placement and memory contention. · behaviour when CPU or memory bandwidth becomes constrained. · different buffering and application access patterns. · direct MXL integration versus frameworks such as GStreamer. · scalability when several independent media functions share the same host. Suggested measurements Useful measurements could include end-to-end and tail latency, jitter, CPU usage, memory bandwidth, memory footprint, missed real-time deadlines, throughput and the maximum number of streams a system can sustain. Optional comparison Where useful, MXL can also be compared with a simpler reference implementation, such as a minimal shared-memory producer–consumer pipeline, to estimate the overhead introduced by the media exchange layer itself. Scope and flexibility The exact experiments do not need to cover all of these areas. A thesis could instead select a small number of system variables and investigate them in depth, with the benchmark and methodology forming an important part of the contribution. ABOUT NET INSIGHT Net Insight (Nasdaq: NETI B) provides the highest performing, most open video transport and media cloud technology for content providers as the industry standard for flexibility and service across live contribution, distribution and remote production media workflows. For over 25 years, the world’s leading content owners, broadcasters, production companies, service providers and enterprises have trusted Net Insight’s Emmy® Award winning Nimbra technology to guarantee media delivery. Today, Net Insight partners with hundreds of customers in over 70 countries to ensure media flows across managed and unmanaged IP networks, and the cloud – from anywhere, to everywhere. It enables customers to get the best from any mix of virtualized, cloud and IP technology and is the only platform to support all the major industry standards, protocols and clouds. Welcome to Net Insight, where innovation, collaboration, and trust are the cornerstones of our success. As one team, we are committed to delivering value to our customers, contributing to the growth and success of our company. Together we create a dynamic and positive workplace where everyone is valued, engaged and empowered to make an impact
Master Thesis: Low-Latency Live Media Transport: Protocol Comparison and Media-Aware Prioritization
Net Insight (Nasdaq Stockholm: NETI B) is a Swedish media technology company based in Solna, Stockholm. Its Nimbra products are used by broadcasters, production companies and service providers around the world to transport live video for sports, news and entertainment. About Nimbra Edge Nimbra Edge is Net Insight's cloud-native platform for live media transport. It runs in public, private and hybrid cloud environments and controls both software and physical media-processing appliances. Live streams can be transported using technologies such as RIST, SRT and Zixi, and processed, monitored or transcoded along the way. About the team and the thesis opportunities The Nimbra Edge team works across this entire chain, from the control plane and user interface to low-latency video and audio processing and transport. We are looking for master's thesis students interested in real-world problems in live media systems. The topics below are intended as starting points, and the exact scope can be adapted together with the student and university. Research question How does Media over QUIC Transport (MOQT) compare with RIST and SRT under realistic network and latency constraints, and can media-aware prioritization improve delivery when network capacity becomes insufficient? Background and objective Investigate MOQT as a transport for low-latency live media, using RIST and/or SRT as a baseline. Explore how knowledge about media importance and playback deadlines can help a transport system decide which media to transmit, retransmit, delay or discard when all available data cannot arrive in time. Suggested approach The work would use a reproducible test environment to study a selected set of network conditions, such as packet loss, burst loss, jitter, packet reordering and changes in available bandwidth. An initial comparison would establish how the selected transports behave under these conditions, followed by an evaluation of media-aware prioritization in one suitable transport. Possible prioritization strategies audio versus video. key frames, reference frames and their dependent frames. base and enhancement layers. primary and secondary programme streams. media versus metadata or ancillary data. playback deadlines and the remaining useful lifetime of data. Evaluation criteria end-to-end latency and latency stability. media delivered before its deadline. decodable video frames and audio continuity. bandwidth efficiency and protocol overhead. startup and recovery time after loss or congestion. starvation of lower-priority media. Possible extension: alternatives to MPEG-TS The work could also investigate alternatives to MPEG Transport Stream (MPEG-TS) packaging for MOQT, examining both benefits and drawbacks in terms of latency, overhead, media-aware prioritization, synchronization and interoperability. This could include identifying what information must be conveyed separately when MPEG-TS is replaced, and assessing how far additional signaling through MSF (MOQT Streaming Format) can meet those needs. The investigation could explore which capabilities are preserved, where further mechanisms are needed, and what complexity or limitations the alternative packaging introduces. Scope and flexibility The scope can be adapted by selecting a small number of network scenarios, media structures, packaging formats and prioritization strategies. A thesis could, for example, compare MOQT with one established transport and then investigate a selected packaging approach or prioritization strategy within MOQT. Existing work comparing RIST and SRT can provide a baseline, allowing the contribution to focus primarily on what MOQT changes or enables. ABOUT NET INSIGHT Net Insight (Nasdaq: NETI B) provides the highest performing, most open video transport and media cloud technology for content providers as the industry standard for flexibility and service across live contribution, distribution and remote production media workflows. For over 25 years, the world’s leading content owners, broadcasters, production companies, service providers and enterprises have trusted Net Insight’s Emmy® Award winning Nimbra technology to guarantee media delivery. Today, Net Insight partners with hundreds of customers in over 70 countries to ensure media flows across managed and unmanaged IP networks, and the cloud – from anywhere, to everywhere. It enables customers to get the best from any mix of virtualized, cloud and IP technology and is the only platform to support all the major industry standards, protocols and clouds. Welcome to Net Insight, where innovation, collaboration, and trust
För dig som är student eller nyexaminerad
Redan som student kan du påbörja din karriär på Sweco. Genom studentevent kan du skapa kontakter inför framtiden som kan leda till både exjobb och en anställning efter studierna. Sweco värderar och tar tillvara på de färska kunskaper du som nyutbildad kan bidra med. Under hösten anordnar Sweco studentevent och besöker bland annat Utnarm, Arkad, Armada och VARM. För dig som är nyexaminerad erbjuder Sweco introduktionsprogram inom energi och järnväg (T&D Academy och Järnvägsakademin). Ansökan för programmen öppnar i början av 2027. Läs mer och se aktuella möjligheter på Swecos studentsida.
Sweco Talent Community
Sweco Talent Community är riktad till dig som är student. Registrera dig för att få information om studentevent, tips från rekryterare och hur en arbetsdag på Sweco kan se ut. Nyhetsbrev skickas ungefär en gång i kvartalet. Öppen registrering via Sweco Talent Community.
Thesis Worker
Transport is at the core of modern society. Imagine using your expertise to shape sustainable transport and infrastructure solutions for the future. If you seek to make a difference on a global scale, working with next-gen technologies and the sharpest collaborative teams, then we could be a perfect match. What you will do
Master Thesis Project
Want to visit our office, meet our team and ask your question? Sign up for the Umain After Work here! Ready to not just envision the future, but to actively build it? At Umain, we’re shaping the next generation of digital products, and we invite passionate graduate students to join us in crafting groundbreaking solutions that truly make an impact. With our motto "Shape, Ship, Scale," we empower our team to not only envision the future but also play a pivotal role in building it. We're a dynamic team where you can shape the future, ship groundbreaking solutions, and scale your abilities in many different ways. We're on the lookout for passionate graduate students to join us, bringing enthusiasm, creativity, and discovery along with them. Bring your ideas and we’ll make it happen together. What We Offer A chance to work on unique projects that explore and push the boundaries of what's possible A fun and supportive work environment where you have the opportunity to develop your skills through unique challenges and fantastic colleagues Who You Are You're a graduate student with a passion for innovation and a curiosity for solving problems You're eager to learn, grow, and take on new challenges You value collaboration, diversity, and the opportunity to make a contribution You believe in the power of technology to shape the future Why Umain? Learning Framework We believe in nurturing talent, which is why we've established a supportive learning environment. Your growth and development are important to us. With guidance from experienced team members, you will build your skills and gain valuable industry experience. Work-Life Balance At Umain, diversity is our strength. We understand that life doesn't pause when you walk into the office. That's why we've cultivated an environment that supports a healthy work-life balance. We welcome interns from all walks of life, recognizing the richness that different backgrounds bring to our team. Innovations And Learning Technology is always evolving, bringing new challenges and opportunities for collaboration and learning. Collaborating with us, you'll work alongside developers, designers, analysts, testers and more to observe how these challenges are tackled, sharing in the knowledge and growing together. We want to make sure you leave your master’s thesis with practical skills and insights that support the next steps in your career. At the same time, we want your thesis work to create real value, contributing insights and results that make a difference in the projects and challenges our teams work on every day. Are you ready to SHAPE, SHIP, and SCALE with us? If you're a budding graduate student who thrives on innovation, values a supportive and inclusive workplace, and is eager to learn and contribute, we'd love to hear from you. Let's build something awesome together. Umain is a digital product consultancy. We shape, ship and scale digital products at speed. Founded in Stockholm in 2001, we are a growing team of 100+ experts in digital product strategy, design, and technology. We are a part of Eidra, a group of top-notch companies specializing in strategy, creativity, and engineering. As a collective we guide leaders in making meaningful and lasting change. Projects We do not offer a list of pre-defined projects. Instead, we encourage you to take an active role in envisioning future digital products. Kindly submit your proposals, ideas or topics and we will assess potential alignments. Suggested Topics Umain’s work is to produce high quality digital products for our customers, and the primary platforms for this are therefore web and mobile. But we work in a variety of fields and concern numerous topics, so any thesis area concerning the topics below are of interest to us: AI-assisted software delivery. How coding agents change team structure, estimation, code review, quality and junior-developer growth. Building reliable products on top of LLMs. Evaluation, testing, guardrails, cost and latency, and what "done" means when the behaviour is probabilistic. Agentic systems in real business workflows. Where autonomy pays off, where humans need to stay in the loop, and how to design review and trust. AI-native UX. Interfaces that go beyond the chat box, such as adaptive, generative or conversational interaction. This includes how users build trust in, and calibrate against, AI output. Legacy modernisation. Using AI and better tooling to untangle old systems, migrate incrementally and reduce risk. Messy-data pipelines. Turning inconsistent real-world inputs like spreadsheets, PDFs and free text into something products can rely on. Regulation and responsible tech. The EU AI Act, Cyber Resilience Act, GDPR and accessibility law (the European Accessibility Act), and how they translate into engineering practice rather than just compliance paperwork. Sustainable and efficient software. Measuring and reducing the energy and carbon footprint of apps, cloud workloads and AI usage. Cross-platform and on-device development. The trade-offs between native, Flutter, React Native and web. This includes running models on-device for privacy and responsiveness. Design systems and design-to-code. Closing the gap between design and implementation, and whether AI can make it reliable. Developer experience and platform engineering. What makes consulting teams fast and consistent across many different client contexts. Software for connected products. Automotive, IoT and in-vehicle or companion-app experiences, where hardware, cloud and mobile meet. Consulting in an AI era. How AI changes the way software gets scoped, sold, priced and delivered, and what clients will expect from a consultancy in the future. Past Projects “Does a CQRS architecture improve query performance compared to a traditional CRUD architecture in read-heavy systems?” Command Query Responsibility Segregation (CQRS) is an architectural pattern that separates read operations (queries) from write operations (commands) in a software system into separate paths. Using a ticket booking system as the test case, a system with heavy read traffic and occasional spikes in bookings, this project measured how CQRS compares to CRUD (Create, Read, Update, Delete) on speed, capacity, and resource usage. "A comparative study of concurrency in Kotlin: Examination of platform threads, virtual threads, and coroutines" Designed to address the high resource consumption associated with traditional JVM platform threads, Kotlin Coroutines and Project Loom’s Virtual Threads offer modern approaches to concurrency. This study directly compared their performance across I/O-bound and CPU-bound scenarios, assessing key metrics such as memory overhead, CPU consumption, latency, and overall throughput. “How effective are different strategies for reducing hallucinations in RAG systems applied to internal technical documentation, and to what extent can long-context prompting replace or supplement RAG for the same purpose?” This study evaluated methods for minimizing hallucinations in technical documentation systems, analyzing performance metrics such as accuracy, latency, and cost while comparing optimal Retrieval-Augmented Generation (RAG) configurations directly with long-context prompting techniques. The Process Following your submission, our team conducts an internal evaluation of all incoming project proposals and concepts. Should there be a promising alignment, we will invite you to visit our office to share more about your vision. You will be paired with a dedicated supervisor who will collaborate with you to refine and focus your scope. Kick off your thesis journey! Questions If you have any questions feel free to send them to student@umain.com
Traineeprogram Stockholm - Vår 2027
Kickstarta din karriär inom säker digital innovation Genom Omegapoints traineeprogram får du en unik möjlighet att utvecklas inom AI, cybersäkerhet, applikationsutveckling och strategisk rådgivning. Med utbildning, mentorskap och spännande kunduppdrag får du utveckla eftertraktad kompetens, lösa verkliga utmaningar och bygga digitala lösningar som skapar långsiktigt värde. Utbildning, mentorskap och kundprojekt Sedan 2011 har vårt traineeprogram gett nyutexaminerade möjlighet att utveckla sin kompetens och få en bred introduktion till branschen. Under sex månader varvas praktiskt arbete med strukturerad kompetensutveckling, vilket ger en stark grund för den fortsatta karriären. En av programmets höjdpunkter är vår Academy Week, där traineer från alla våra kontor samlas under några intensiva dagar på hotell för att lära, utvecklas, utbyta erfarenheter och lära känna både varandra och Omegapoint bättre. Under programmet lär du dig att utveckla och använda AI på ett säkert sätt, med en gedigen grund inom systemutveckling, informationssäkerhet, molnteknik och arkitektur. En viktig förutsättning för att organisationer ska kunna dra full nytta av AI är att de har god kontroll över sin data. Därför är kunskaper inom analys av stora datamängder starkt meriterande. Vi tror att framtidens digitala lösningar skapas när mänsklig kompetens, erfarenhet och omdöme möter artificiell intelligens. På Omegapoint är AI en naturlig del av hur vi arbetar, lär oss och utvecklas. Samtidigt som du utvecklar din kompetens genom utbildningar får du arbeta i ett kunduppdrag och lösa utmaningar tillsammans med andra traineer, coachad av våra erfarna konsulter. Vi kan lova att du får en unik möjlighet att utvecklas både tekniskt och professionellt, och dessutom ha riktigt kul på jobbet! Vad händer sedan? Traineeprogrammet är starten på din resa hos Omegapoint. Efter sex månader erbjuds alla som fullföljer programmet en fortsatt karriär som konsult och får dessutom en lönejustering. Därefter väntar en karriär fylld av utveckling, spännande kunduppdrag och ny teknik. Tillsammans med några av branschens främsta experter får du möjlighet att växa, bredda din kompetens och forma din egen väg som specialist eller ledare. Vad kan några år på Omegapoint leda till? Nils: från trainee till AI-utvecklare på två år. Idag arbetar han med AI, moln och systemarkitektur, leder team och driver spännande tekniska initiativ hos våra kunder. Han initierade och leder utvecklingen av Omegapoints interna plattform för AI-agenter, en satsning som stärker både vår AI-kompetens och våra interna arbetssätt. My: från student inom informationsteknologi till tech lead på ett år. Hon utvecklar skalbara molnlösningar och driver teknisk utveckling med hjälp av AI i komplexa projekt. Samtidigt är hon med och leder Omegapoints största externa studentevent och får bidra till att inspirera nästa generation tech-talanger. På Omegapoint får du chansen att växa, utmana dig själv och hitta din egen väg. Din resa börjar här! 🚀 Vi önskar att du: Har en kandidat- eller masterexamen inom datateknik, datavetenskap, informationsteknik, informationsteknologi, teknisk fysik eller systemvetenskap. Har god problemlösningsförmåga och trivs med att sätta dig in i tekniska utmaningar. Har lätt för att kommunicera och tycker om att presentera idéer, lösningar och resultat för olika målgrupper. Är nyfiken på både teknik och verksamhet och vill förstå hur digitala lösningar kan skapa verkligt värde. Trivs med att samarbeta, bygga relationer och att ta ansvar. Är prestigelös, initiativtagande och delar gärna din kunskap med andra. Behärskar svenska och engelska flytande i tal och skrift. Har du erfarenhet inom AI, Data Engineer och IT-säkerhet ser vi det som ett plus. 🌱 Vi satsar på dig På Omegapoint sätter vi din kompetens i centrum och ger dig alla förutsättningar för ett utvecklande och varierat jobb: Utveckling och aktiviteter: vi ordnar regelbundet aktiviteter på vårt kontor på Vasagatan i Stockholm för att vi ska utvecklas och ha roligt tillsammans. Vi har bland annat en egen idrottsförening och festkommitté. Kompetenskultur: vi samarbetar, delar kunskap och stärker varandra. Årliga kompetenskonferenser är ett självklart inslag. En gång i månaden har vi även Kompetensdag på kontoret. Spännande uppdrag: vår kundbas sträcker sig från små specialistföretag till stora välkända företag och myndigheter, vilket ger både utmanande och roliga projekt. Förmåner och trygghet: vi erbjuder marknadsmässiga löner, förstärkt föräldralön, anpassade förmånspaket, friskvårdsbidrag, sjukvårdsförsäkring och möjlighet till delägarskap. För dig som vill ha mer än bara ett jobb. Hos oss får du växa tillsammans med vassa och snälla kollegor som gärna delar med sig av sin kunskap. Vi tror att vi utvecklas som mest när vi hjälper varandra att lyckas 💚 Utveckla med AI i praktiken På Omegapoint ser vi AI som en naturlig del av modern systemutveckling. Vi tror att framtidens digitala lösningar skapas när mänsklig kompetens, erfarenhet och omdöme möter artificiell intelligens. Hos oss får du tillgång till moderna AI-verktyg som hjälper dig att skapa smartare, säkrare och mer värdeskapande lösningar. Vi uppmuntrar nyfikenhet, lärande och kunskapsdelning och värdesätter alltid säkerhet och kvalitet. I uppdrag med särskilda säkerhetskrav arbetar vi med lösningar och miljöer som ger den kontroll och trygghet som krävs. Tillsammans med vassa och snälla kollegor formar du framtidens säkra digitala lösningar och bidrar till en framtid där människor kan lita på tekniken. Ett tips innan du söker: Du behöver inte optimera ditt CV för något automatiskt urvalssystem för vår skull. Vi använder inte AI för att fatta rekryteringsbeslut och läser alla ansökningar. Berätta hellre om dina erfarenheter, projekt, intressen och vad du är nyfiken på att lära dig mer om. Vi är minst lika intresserade av din potential och motivation som av det som står på ditt CV. Varmt välkommen med din ansökan! 💙 Om oss Omegapoint är norra Europas ledande konsultbolag inom säker digital innovation. Vi är över 900 medarbetare i Stockholm, Göteborg, Malmö, Örebro, Västerås, Enköping, Uppsala och Umeå.
Thesis Proposal - Modular designed circuit boards for test equipment
Description of the thesis proposal: In production testing of electronic devices, the goal is to verify proper functionality of the device. This is accomplished by performing measurements on the device whilst subjecting it to specific test conditions. In a test system there is the automatic test equipment (ATE) containing the equipment necessary to generate said test conditions and perform measurements. As a link between the ATE and the device under test (DUT), a test interface (TIF) circuit board can be used. The TIF circuit board is often highly customized for a specific DUT. It is therefore difficult to reuse or inherit into other test systems. The thesis should analyze how to develop a more modular design of TIF board. The modular design could be based on a processor board with the most basic functions. Interfaces towards the DUT would then be attached with expansion modules to the processor board to give the TIF more functionality. An example of an expansion module could be a multiplexer that allows the ATE to access different signals on the DUT at different times. For example, the thesis work could include: Selection of a suitable processor for the TIF board. HW Interface for the expansion modules. Selection of a suitable operating system. How to configure and control the expansion modules from a SW perspective in an easy and effective manner. Design of expansion modules for a specific test interface towards the DUT. The main goal of this thesis is to compare some different HW and SW solutions and determine the pros and cons of these. The project covers literature studies and hardware development. We seek one to two students for this thesis. Depending on the applicant’s background and interests, we are flexible in the scope of the thesis project. For successful thesis work, we believe that the applicants should: Have experience in electronics and hardware. Have experience in embedded systems. Good knowledge in both Swedish and English, speaking and writing. To give you the best possible support during your thesis, we’d like you to be able to come to the office connected to the project and spend most of your time working from there. Application: We look forward to receiving your resume, and preferably, a personal letter in which you explain why you want to write your thesis with Syntronic. We screen and evaluate applications on an ongoing basis. The thesis project may be filled before the application deadline.
Thesis Proposal - Image-Similarity Algorithms for Detection of Faulty Units in Production Tests
Background Electronic production-testing is the process of verifying proper functionality of manufactured electronics before they are shipped to customers or integrated into systems. Certain types of functionality require external cameras that capture an image of the device under test (DUT) and use that image to determine if the DUT is functional or not. This can for example be achieved by matching images of a DUT in production against images of a working reference and thereby determining if the unit is working or not. Because it is very costly to approve faulty DUTs, the algorithms that process these images of produced units need to be accurate and robust to the varying conditions in a typical production-facility such as lighting. Description of the thesis proposal The student will evaluate pros and cons associated with different image-similarity algorithms and evaluate them against an appropriate benchmark. The student might, for example, evaluate histogram-based solutions or CNN-based solutions. But the student is free to explore any class of methods they see fit or develop their own algorithms. For successful thesis work, we believe that the applicants should have Basic knowledge of Signal Processing, especially Image Processing. Strong skills in Python for AI, data processing and mathematical computations. For example: Tensorflow or Pytorch, Numpy. Theoretical knowledge of Convolutional Neural Networks Basic knowledge of mathematical statistics Good knowledge in both Swedish and English, speaking and writing. To give you the best possible support during your thesis, we’d like you to be able to come to the office connected to the project and spend most of your time working from there. Application: We look forward to receiving your resume, and preferably, a personal letter in which you explain why you want to write your thesis with Syntronic. We screen and evaluate applications on an ongoing basis. The thesis project may be filled before the application deadline.
Thesis Work - Developing a Training Approach for Data-Driven Production
Transport is at the core of modern society. Imagine using your expertise to shape sustainable transport and infrastructure solutions for the future. If you seek to make a difference on a global scale, working with next-gen technologies and the sharpest collaborative teams, then we could be a perfect match. Background
Examensarbete på Bengt Dahlgren Stockholm
Välkommen att söka examensarbete hos oss! Vi är samhällsbyggnadskonsulterna som genom ett nyfiket förhållningssätt vågar hitta nya lösningar för att möta de utmaningar våra kunder, samhället och planeten står inför. Vi är stora nog för de mest spännande helhetsuppdragen och lagom små för att behålla den familjära känslan. Vi välkomnar gärna fler som vill utvecklas tillsammans med oss. Vi erbjuder Kunder vänder sig ofta till oss när det är extra svårt och komplext. Det tolkar vi som ett tecken på att vi har en hög teknisk kompetens och vi är stolta över att vi just därför ofta får de mest prestigefulla, spännande projekten. Projekt där vi skapar förutsättningar för effektiva byggnader och hållbara energisystem inom installationsteknik. Hos oss har du möjlighet att lära av kompetenta och engagerade kollegor. Under ditt examensarbete får du en känsla för rollen som konsult och blir en del av vår gemenskap. Nytänkande är viktigt för oss och vi är därför även nyfikna på dina tankar och idéer. Vi ser fram emot ett gott samarbete! Vem är du? · Du har en idé, eller ett ämnesområde, som du själv identifierat som aktuellt för ditt examensarbete · Du går en Högskoleingenjörs- eller Civilingenjörsutbildning. Din ansökan Välkommen att registrera din ansökan senast 30 november 2026. Urval, intervjuer och tillsättning kan komma att ske löpande. För att vi ska kunna bedöma din ansökan till examensarbetet behöver vi även se ditt kursutdrag. Det ger oss en bättre bild av din utbildning, relevanta kurser och studieresultat inför arbetet. Vi hanterar dina personuppgifter i enlighet med gällande dataskyddsregler. Genom att skicka in dokumentet ger du oss möjlighet att utvärdera din ansökan korrekt. För mer information vänligen kontakta Disa Blomfeldt, HR-chef disa.blomfeldt@bengtdahlgren.se Varmt välkommen med din ansökan!
LIA praktik våren 2027 Stockholm, Uppsala, Sundsvall och Skellefteå
Välkommen att söka praktik hos oss! Vi är samhällsbyggnadskonsulterna som genom ett nyfiket mindset vågar hitta nya lösningar för att möta de utmaningar våra kunder, samhället och planeten står inför. Vi är stora nog för de mest spännande helhetsuppdragen och lagom små för att behålla den familjära känslan. Vi välkomnar gärna fler Bengtar som vill utvecklas tillsammans med oss. Vill du prova på att vara en Bengt på jobbet? Välkommen att ansöka praktik hos oss! Vi erbjuder Kunder vänder sig ofta till oss när det är extra svårt och komplext. Det tolkar vi som ett tecken på att vi har en hög teknisk kompetens och vi är stolta över att vi just därför ofta får de mest prestigefulla, spännande projekten. Projekt där vi skapar förutsättningar för effektiva byggnader och hållbara energisystem. Hos oss har du möjlighet att lära av kompetenta och engagerade kollegor. Under din praktik får du en känsla för rollen som konsult och blir en del av vår gemenskap. Nytänkande är viktigt för oss och vi är därför även nyfikna på dina tankar och idéer. Vi ser fram emot ett gott samarbete helt enkelt! Vem är du? Du har ett stort intresse av att lära dig mer inom Samhällsbyggnad. Du går en relevant utbildning inom något av våra verksamhetsområden BIM/Bygg & Fastighet/ El & Tele/Energi & Miljö/Geo/Styr & Övervakning/ VVS & Kyla/VA på någon av landets högskolor. Din ansökan Välkommen att registrera din ansökan senast 20261201. Urval, intervjuer och tillsättning kan komma att ske löpande. För mer information vänligen kontakta Disa Blomfeldt, HR-chef disa.blomfeldt@bengtdahlgren.se
Välkommen att söka LIA praktik hos oss - Våren 2027!
Vi är samhällsbyggnadskonsulterna som genom ett nyfiket mindset vågar hitta nya lösningar för att möta de utmaningar våra kunder, samhället och planeten står inför. Vi är stora nog för de mest spännande helhetsuppdragen och lagom små för att behålla den familjära känslan. Vi välkomnar gärna fler Bengtar som vill utvecklas tillsammans med oss. Vill du prova på att vara en Bengt på jobbet? Välkommen att ansöka praktik hos oss Våren 2027. Vi erbjuder Kunder vänder sig ofta till oss när det är extra svårt och komplext. Det tolkar vi som ett tecken på att vi har en hög teknisk kompetens och vi är stolta över att vi just därför ofta får de mest prestigefulla, spännande projekten. Projekt där vi skapar förutsättningar för effektiva byggnader och hållbara energisystem. Hos oss har du möjlighet att lära av kompetenta och engagerade kollegor. Under din praktik får du en känsla för rollen som konsult och blir en del av vår gemenskap. Nytänkande är viktigt för oss och vi är därför även nyfikna på dina tankar och idéer. Vi ser fram emot ett gott samarbete helt enkelt! Vem är du? Du är nyfiken och har stort intresse att lära dig mer inom Samhällsbyggnad. Du går en relevant utbildning inom VVS, el, energi, BIM eller likvärdigt. Din ansökan Välkommen att registrera din ansökan senast 2026-12-31. Intervjuer sker löpande. För mer information vänligen kontakta: Visby: Peter Granath, peter.granath@bengtdahlgren.se
Välkomna att söka LIA praktik hos oss - Våren 2027!
Vi är samhällsbyggnadskonsulterna som genom ett nyfiket mindset vågar hitta nya lösningar för att möta de utmaningar våra kunder, samhället och planeten står inför. Vi är stora nog för de mest spännande helhetsuppdragen och lagom små för att behålla den familjära känslan. Vi välkomnar gärna fler Bengtar som vill utvecklas tillsammans med oss. Vill du prova på att vara en Bengt på jobbet? Välkommen att ansöka praktik hos oss Våren 2027. Vi erbjuder Kunder vänder sig ofta till oss när det är extra svårt och komplext. Det tolkar vi som ett tecken på att vi har en hög teknisk kompetens och vi är stolta över att vi just därför ofta får de mest prestigefulla, spännande projekten. Projekt där vi skapar förutsättningar för effektiva byggnader och hållbara energisystem. Hos oss har du möjlighet att lära av kompetenta och engagerade kollegor. Under din praktik får du en känsla för rollen som konsult och blir en del av vår gemenskap. Nytänkande är viktigt för oss och vi är därför även nyfikna på dina tankar och idéer. Vi ser fram emot ett gott samarbete helt enkelt! Vem är du? Du är nyfiken och har stort intresse att lära dig mer inom Samhällsbyggnad. Du går en relevant utbildning inom VVS, el, energi, BIM eller likvärdigt. Din ansökan Välkommen att registrera din ansökan senast 2026-12-31. Intervjuer sker löpande. För mer information vänligen kontakta: Linköping: Peter Kärvås, peter.karvas@bengtdahlgren.se
Välkommen att söka LIA praktik hos oss - Våren 2027!
Vi är samhällsbyggnadskonsulterna som genom ett nyfiket mindset vågar hitta nya lösningar för att möta de utmaningar våra kunder, samhället och planeten står inför. Vi är stora nog för de mest spännande helhetsuppdragen och lagom små för att behålla den familjära känslan. Vi välkomnar gärna fler Bengtar som vill utvecklas tillsammans med oss. Vill du prova på att vara en Bengt på jobbet? Välkommen att ansöka praktik hos oss Våren 2027. Vi erbjuder Kunder vänder sig ofta till oss när det är extra svårt och komplext. Det tolkar vi som ett tecken på att vi har en hög teknisk kompetens och vi är stolta över att vi just därför ofta får de mest prestigefulla, spännande projekten. Projekt där vi skapar förutsättningar för effektiva byggnader och hållbara energisystem. Hos oss har du möjlighet att lära av kompetenta och engagerade kollegor. Under din praktik får du en känsla för rollen som konsult och blir en del av vår gemenskap. Nytänkande är viktigt för oss och vi är därför även nyfikna på dina tankar och idéer. Vi ser fram emot ett gott samarbete helt enkelt! Vem är du? Du är nyfiken och har stort intresse att lära dig mer inom Samhällsbyggnad. Du går en relevant utbildning inom VVS, el, energi, BIM eller likvärdigt. Din ansökan Välkommen att registrera din ansökan senast 2026-12-31. Intervjuer sker löpande. För mer information vänligen kontakta: Norrköping: Janne Hyytiä, janne.hyytia@bengtdahlgren.se
Master Thesis: Open application for project with Net Insight
Are you ready to take on a thesis project where your ideas could shape the future of how the world experiences live sports, news, and entertainment? At Net Insight, we deliver cutting-edge technology for some of the biggest live events worldwide — from high-performing media transport to next-generation 5G time synchronization. We’re at the heart of the action, ensuring seamless experiences for millions of viewers. And now, we’re inviting curious and driven students to join us on this journey. Why do your thesis with us? Work with real-world challenges in media tech and 5G that have global impact. Explore exciting topics with room for your own creativity and innovation. Get access to expert mentors, modern tools and an inspiring environment at our office in Solna Business Park (with a flexible hybrid setup). Be part of a culture that values curiosity, collaboration, and bold ideas. 🎬 Curious what it’s really like? Check out this video where some of our former thesis students — now proud Net Insight employees — share their experiences of doing their master’s project with us. Suggested thesis topics Here are some ideas to spark your interest — but we’re just as excited to hear your own proposal! AI-based frame interpolation High-performance labeling of audio and video streams AI stream quality detector (black frame, audio silence, duplicate frame, glitches) eBPF/AF_XDP continuation (firewall or performance improvements) Integrate high-performance video dataplane in SmartNIC Common causes for jitter when streaming media in a linux-system. Possibly comparing clouds with VMs with bare metal SDI input and output on FPGA AI cloud cost saving using multi cloud strategies Investigate high performance video streaming using load balancers in the cloud (AWS). Packet loss? Cost? Jitter? SDI-Spy: Implementing a Video Frame Extractor in FPGA through DMA Each project is suitable for 1–2 students. Who are we looking for? We’re looking for curious minds with a solid technical foundation and a passion for problem-solving: Basic knowledge of networking and virtualization Comfortable in Linux Skills in C++, Python or Node.js/Typescript For the FPGA-oriented projects, experience with VHDL is required But most importantly — we’re looking for people who bring energy, creativity and a genuine passion for technology. How to apply Apply with your CV and Cover Letter through our career site. Or email us at masterthesis@netinsight.net with your own project idea within a relevant field. Ready to turn your thesis into something truly impactful? Join us at Net Insight and let’s create the future of media technology together. ABOUT NET INSIGHT Net Insight (Nasdaq: NETI B) provides the highest performing, most open video transport and media cloud technology for content providers as the industry standard for flexibility and service across live contribution, distribution and remote production media workflows. For over 25 years, the world’s leading content owners, broadcasters, production companies, service providers and enterprises have trusted Net Insight’s Emmy® Award winning Nimbra technology to guarantee media delivery. Today, Net Insight partners with hundreds of customers in over 70 countries to ensure media flows across managed and unmanaged IP networks, and the cloud – from anywhere, to everywhere. It enables customers to get the best from any mix of virtualized, cloud and IP technology and is the only platform to support all the major industry standards, protocols and clouds. Welcome to Net Insight, where innovation, collaboration, and trust are the cornerstones of our success. As one team, we are committed to delivering value to our customers, contributing to the growth and success of our company. Together we create a dynamic and positive workplace where everyone is valued, engaged and empowered to make an impact Want to learn more about our products and get to know our people? Make sure to check us out on LinkedIn and Youtube!
Junior Data Specialist
Modular Finance levererar verktyg till aktörer inom finansbranschen med syfte att skapa effektivitet och transparens på kapitalmarknaden. Vi står inför en spännande expansion både i Norden, UK och Nordamerika och söker därför fler stjärnor till vårt Data-team! Vår Ownership-databas utgör hjärtat i hela vår verksamhet och inom avdelningen. På data arbetar vi med att löpande uppdatera, analysera och kvalitetssäkra data till de produkter som dagligen används av våra kunder, både inom affärsområdet Bank & Finans samt Noterade Bolag. Om tjänsten Som Junior Data Specialist kommer du primärt att arbeta med inhämtning och bearbetning av ägardata och annan information kring börsen och dess bolag. Arbetet är i huvudsak självständigt och sker främst i våra egenutvecklade admin-verktyg. Dina arbetsuppgifter kommer bland annat bestå av att: Inhämta och bearbeta ägardata från olika källor Bevaka nyhetsflödet på marknaden och uppdatera databasen med tex insynstransaktioner, flaggningar och återköp Inhämta och bearbeta Corporate Governance-data Importering av historisk data från nya kunder Intern och extern-support Din profil Vi söker dig som precis har avslutat dina studier eller har arbetat i ca 1-2 år. För att lyckas i rollen tar du egna initiativ och tycker om att lära dig nya saker. Ett genuint intresse för börsen, näringslivet och finansmarknaden gör jobbet lättare och roligare. Du är prestigelös, tar ansvar för ditt arbete och säkerställer alltid att dina leveranser blir slutförda enligt deadlines. Du tycker om att arbeta i ett högt tempo, både självständigt och tillsammans med andra. Du är väldigt noggrann och lägger stor vikt vid detaljer. Det är meriterande om du har: Arbetat med liknande arbetsuppgifter i tidigare roll, t.ex inom Backoffice, Administration, Redovisning eller liknande Stort börsintresse Praktisk erfarenhet av avancerad excel-användning eller motsvarande Högre utbildning inom ekonomi och/eller finans Vad vi erbjuder En arbetsplats som främjar lärande och kunskapsspridning inom vårt område Vi växer snabbt och för rätt person finns goda möjligheter till spännande utveckling inom bolaget Stark teamkänsla och gemensamma bolagsaktiviteter såsom AW:s och större event Ett stabilt bolag med konkurrenskraftig lön, tjänstepension, friskvårdsbidrag, sjukförsäkring och vårdförsäkring Möjlighet till delägande i Modular Finance efter avslutad provanställning Om oss Vi är ett stabilt, snabbväxande och entreprenöriellt SaaS-bolag inom finans med drygt 100+ anställda. Det innebär ett högt tempo, mycket ansvar från start och stor frihet att forma sin egen roll och utveckling. På Modular Finance motiveras vi av kundnytta, möjligheten till att ta egna initiativ och att jobba i en miljö där mycket händer! Nya kollegor får även möjlighet att köpa in sig i bolaget och vara med på vår fortsatta resa. Anställningsform: Tillsvidareanställning med inledande provanställning om 6 månader Startdatum: I januari eller enligt överenskommelse Placering: Stockholm. Vi tillämpar en hybridmodell med 5 valfria remote dagar i månaden. Välkommen att ansöka! Urvalet kommer att ske löpande så vänta inte med din ansökan. Vid frågor kring tjänsten är du varmt välkommen att kontakta Carl Holfve, Head of Data, på carl.holfve@modularfinance.se. Vi kommer att svara på alla ansökningar!
Master thesis AI-Based Anomaly Detection for Production Verification
Help Shape the Future of Smart Manufacturing. Modern production systems generate vast amounts of verification data every day. Hidden within this data are patterns that can reveal quality deviations, process changes, and emerging issues long before they become visible through traditional limit-based evaluations. As manufacturing continues to embrace digitalization and artificial intelligence, there is a growing opportunity to use advanced analytics to improve quality assurance and decision-making. We are looking for a Master's student who wants to explore how AI and anomaly-detection techniques can be applied to production verification and contribute to the development of smarter, data-driven manufacturing processes.
Master Thesis - Electrification and electricity pricing in transport procurement
Transport is at the core of modern society. Imagine using your expertise to shape sustainable transport and infrastructure solutions for the future. If you seek to make a difference on a global scale, working with next-gen technologies and the sharpest collaborative teams, then we could be a perfect match. Background of thesis project
Thesis work Capacity analysis tool
Transport is at the core of modern society. Imagine using your expertise to shape sustainable transport and infrastructure solutions for the future. If you seek to make a difference on a global scale, working with next-gen technologies and the sharpest collaborative teams, then we could be a perfect match. Master's Thesis: Capacity Analysis Tool in Transmission Driveline Production
Master Thesis Functional Safety
Transport is at the core of modern society. Imagine using your expertise to shape sustainable transport and infrastructure solutions for the future. If you seek to make a difference on a global scale, working with next-gen technologies and the sharpest collaborative teams, then we could be a perfect match.
Thesis Work - Seamless Implementation of Digitalization and Automation in Production
Transport is at the core of modern society. Imagine using your expertise to shape sustainable transport and infrastructure solutions for the future. If you seek to make a difference on a global scale, working with next-gen technologies and the sharpest collaborative teams, then we could be a perfect match. Background
Thesis Work - AI-Assisted Machine Connectivity for Brownfield Production
Transport is at the core of modern society. Imagine using your expertise to shape sustainable transport and infrastructure solutions for the future. If you seek to make a difference on a global scale, working with next-gen technologies and the sharpest collaborative teams, then we could be a perfect match. Background
Master Thesis - Control Architecture for X-in-1 Power Electronics
Transport is at the core of modern society. Imagine using your expertise to shape sustainable transport and infrastructure solutions for the future. If you seek to make a difference on a global scale, working with next-gen technologies and the sharpest collaborative teams, then we could be a perfect match. The Opportunity
Thesis Work - Shaping the Future of Production Planning with Digitalization and AI
Transport is at the core of modern society. Imagine using your expertise to shape sustainable transport and infrastructure solutions for the future. If you seek to make a difference on a global scale, working with next-gen technologies and the sharpest collaborative teams, then we could be a perfect match. Background Production planning is becoming increasingly complex, while digitalization, data analytics and AI create new opportunities to support planners in making faster and better decisions. Volvo CE wants to explore how the future production planning process could evolve by combining human expertise with digital and AI-based decision support. The ambition is not simply to digitalize today's way of working, but to challenge it and develop a vision for how production planning should work in the future. The thesis should explore how digitalization and AI can reduce manual work, identify risks earlier, support scenario analysis and enable planners to spend more time on proactive planning and decision-making. Thesis Scope & Deliverables The thesis will focus on developing a future-state concept for production planning. Key activities include: Mapping the current production planning process, challenges and decision points. Identifying activities that could be supported, simplified or automated through digitalization and AI. Exploring how AI could support scenario analysis, risk identification and decision-making. Defining the future role and way of working for production planners. Identifying the gap between the current and desired future state. Developing an A3 describing the future state, key gaps, prioritized improvement areas and recommended actions. Providing recommendations and a roadmap for moving towards the future production planning process. Suitable Background Industrial Engineering and Management Production Development Supply Chain Management Logistics Data Science / AI Other relevant backgrounds combining production, planning and digitalization The thesis is particularly suitable for students interested in the intersection between production, people, processes, data and emerging technologies. Thesis Information Level: 30 credits (Master’s thesis) Language: English Start date: 18 Januari, 2027 Location: Volvo CE Eskilstuna (on site preferred) Number of students: 2 students (preferred) Ready for the next move? Last application day is November 30. In case you have questions about the position, contact: Peter Ståhlberg – peter.stahlberg@volvo.com Henrik Sohlén – henrik.sohlen@volvo.com We value your data privacy and therefore do not accept applications via mail. Who we are and what we believe in We are committed to shaping the future landscape of efficient, safe, and sustainable transport solutions. Fulfilling our mission creates countless career opportunities for talents across the group’s leading brands and entities. Applying to this job offers you the opportunity to join Volvo Group. Every day, you will be working with some of the sharpest and most creative brains in our field to be able to leave our society in better shape for the next generation. We are passionate about what we do, and we thrive on teamwork. We are almost 100,000 people united around the world by a culture of care, inclusiveness, and empowerment. Part of Volvo Group, Volvo Construction Equipment is a global company driven by our purpose to build the world we want to live in. Together we develop and deliver solutions for a cleaner, smarter, and more connected world. By unleashing everyone’s full potential, we build a more sustainable future for all our stakeholders. Come join our team and help us build a better tomorrow.
Thesis Worker, Maintenance management trends
Transport is at the core of modern society. Imagine using your expertise to shape sustainable transport and infrastructure solutions for the future. If you seek to make a difference on a global scale, working with next-gen technologies and the sharpest collaborative teams, then we could be a perfect match. What you will do
Thesis Worker - Fleet Management
Transport is at the core of modern society. Imagine using your expertise to shape sustainable transport and infrastructure solutions for the future. If you seek to make a difference on a global scale, working with next-gen technologies and the sharpest collaborative teams, then we could be a perfect match. Background
Thesis Work - Shaping the Future of Digital Material Control
Transport is at the core of modern society. Imagine using your expertise to shape sustainable transport and infrastructure solutions for the future. If you seek to make a difference on a global scale, working with next-gen technologies and the sharpest collaborative teams, then we could be a perfect match. Background Material Control involves managing large amounts of information, monitoring material availability, identifying risks and taking actions to secure production. As digitalization evolves, new opportunities arise to make Material Control more efficient, visual and proactive. Digital tools, automation, data visualization and AI can potentially reduce manual and repetitive work, improve decision support and help Material Controllers focus on the activities that create the most value. Volvo CE wants to explore how these opportunities can shape the future way of working within Material Control, enabling earlier actions and more time for proactive supplier collaboration and continuous improvement. Thesis Scope & Deliverables The thesis will explore how digital solutions can support the next generation of Material Control. Key activities include: Mapping the current way of working and identifying time-consuming, manual and repetitive activities. Identifying opportunities for digitalization, automation, visualization and AI. Exploring how information can be visualized to provide better overview, prioritization and decision support. Investigating how digital solutions can help identify material and delivery risks earlier. Exploring how increased efficiency can enable a more proactive way of working and closer supplier collaboration. Identifying and prioritizing potential digital use cases based on expected value and feasibility. Developing a future-state concept and recommendations for how Material Control can continue its digital transformation. Suitable Background Supply Chain Management Industrial Engineering and Management Logistics Production Development Data Science / AI Information Systems / Digitalization Other relevant backgrounds combining supply chain, technology and business development The thesis is particularly suitable for students interested in the intersection between Supply Chain, digitalization, data and industrial development, and who want to explore how technology can create real operational value. Thesis Information Level: 30 credits (Master’s thesis) Language: English Start date: 18 Januari, 2027 Location: Volvo CE Eskilstuna (on site preferred) Number of students: 2 students (preferred) Ready for the next move? Last application day is November 30. In case you have questions about the position, contact: Stefan Ullberg – stefan.ullberg@volvo.com Henrik Sohlén – henrik.sohlen@volvo.com We value your data privacy and therefore do not accept applications via mail. Who we are and what we believe in We are committed to shaping the future landscape of efficient, safe, and sustainable transport solutions. Fulfilling our mission creates countless career opportunities for talents across the group’s leading brands and entities. Applying to this job offers you the opportunity to join Volvo Group. Every day, you will be working with some of the sharpest and most creative brains in our field to be able to leave our society in better shape for the next generation. We are passionate about what we do, and we thrive on teamwork. We are almost 100,000 people united around the world by a culture of care, inclusiveness, and empowerment. Part of Volvo Group, Volvo Construction Equipment is a global company driven by our purpose to build the world we want to live in. Together we develop and deliver solutions for a cleaner, smarter, and more connected world. By unleashing everyone’s full potential, we build a more sustainable future for all our stakeholders. Come join our team and help us build a better tomorrow.
Thesis Worker - Digital Product Passport
Transport is at the core of modern society. Imagine using your expertise to shape sustainable transport and infrastructure solutions for the future. If you seek to make a difference on a global scale, working with next-gen technologies and the sharpest collaborative teams, then we could be a perfect match. Background
Master Thesis on Adaptive Distributed Control of Grid-Forming Battery Energy Storage Systems
Transport is at the core of modern society. Imagine using your expertise to shape sustainable transport and infrastructure solutions for the future. If you seek to make a difference on a global scale, working with next-gen technologies and the sharpest collaborative teams, then we could be a perfect match. Background
Thesis worker - Development of Compressor Control Strategy for Future Thermal Management Systems
Transport is at the core of modern society. Imagine using your expertise to shape sustainable transport and infrastructure solutions for the future. If you seek to make a difference on a global scale, working with next-gen technologies and the sharpest collaborative teams, then we could be a perfect match. What you will do
Junior konsult inom försvarssektorn (Nyutexaminerad 2027)
Om rollen Vill du arbeta med tekniska system inom försvarssektorn och bidra till ett tryggare samhälle? Vi på Knowit Defence Technology söker juniora konsulter som brinner för teknik och försvar. Börja din karriär hos oss i Stockholm eller Göteborg hösten 2027. Som ny konsult kommer du att få arbeta i skarpa kundprojekt från dag ett, sida vid sida med erfarna kollegor som stöttar din utveckling. Parallellt med dina uppdrag får du stöd genom mentorskap och kontinuerlig kompetensutveckling. Detta är en möjlighet för dig som tar examen och vill starta en karriär inom konsultbranschen och inom försvarsindustrin i en roll där du gör verklig nytta. Vem är du? Vi söker dig som snart är nyutexaminerad och har passion för försvar och teknik. Du har: En relevant akademisk utbildning gärna med examen inom exempelvis systemvetenskap, krigsvetenskap eller en ingenjörsexamen inom elektroteknik, industriell ekonomi, maskinteknik, farkostteknik eller likvärdig utbildning. Planerad examen under 2027. Goda kunskaper i svenska och engelska, i både tal och skrift. Det är meriterande om du: Har genomfört värnplikt eller arbetat som soldat eller officer. Har befintlig anställning som GSS/T, reservofficer eller är engagerad i Hemvärnet. Har sommarjobbat eller gjort internship/praktik i försvarsindustrin eller i liknande tekniska roller. Har erfarenhet av projektarbete eller studentprojekt inom försvarsrelaterade områden. Som person ser vi gärna att du är en lagspelare med stor ansvarskänsla, har ett öppet och nyfiket sinne samt är initiativtagande i att lösa problem. Du trivs med att samarbeta och delar gärna med dig av din kunskap. Din drivkraft och ditt intresse för att lära dig nya saker kommer att värdesättas högt hos oss. Vad vi erbjuder Meningsfulla och utmanande projekt: Du får arbeta i några av Sveriges mest komplexa och utmanande projekt inom försvarssektorn, där ditt arbete bidrar till samhällets säkerhet. Utveckling och mentorskap: Vi erbjuder strukturerad introduktion, kontinuerlig kompetensutveckling och mentorskap av våra seniora konsulter för att du snabbt ska växa i din roll. Laganda och balans: En inkluderande kultur, kombinationen av ett medelstort bolags gemenskap och tryggheten i en stor koncern. Vi värnar om hållbart arbetsliv med balans mellan arbete och fritid, och vi hittar på regelbundna aktiviteter för kunskapsutbyte och teamkänsla. Karriärmöjligheter: Möjlighet att forma din egen utveckling hos oss. På sikt kan du ta större ansvar i projekt, leda uppdrag, hantera kundrelationer och specialisera dig inom de områden just du brinner för. Vi uppmuntrar egna initiativ och nya idéer som kan forma både din och företagets framtid. Placeringsort: Tjänsten utgår från vårt kontor i Stockholm eller Göteborg. Du kan själv välja ort och vi är öppna för flexibilitet med distansarbete beroende på uppdrag. Om Knowit Defence Technology Hos oss blir du en del av ett team av experter med fokus på systemteknik, ILS (Integrated Logistics Support), verksamhetsutveckling och systemsäkerhet inom försvarsområdet. Vi är verksamma i några av Sveriges mest komplexa och utmanande projekt, med målet att säkerställa att Försvarsmaktens mark-, flyg- och sjöstridskrafter har tillgång till rätt medel vid rätt tidpunkt. Vi erbjuder en inkluderande kultur där gemenskap, professionell utveckling och balans mellan arbete och fritid är centrala värden. Här får du möjlighet att forma din egen utveckling och påverka både ditt arbete och företagets framtid. Ansökan Skicka in din ansökan med CV och personligt brev via vår karriärsida. Ansök senast 11 december 2026. Vi kommer att gå igenom samtliga ansökningar efter sista ansökningsdatum, så du kan förvänta dig återkoppling kort därefter. (Notera att vi i denna rekrytering tillämpar tester och genomför bakgrundskontroll på slutkandidater.) Svenskt medborgarskap är ett krav, samt att du genomför och godkänns i en säkerhetsprövning med registerkontroll. Startdatum: Augusti/september 2027 eller enligt överenskommelse. Frågor om tjänsten hanteras av Isabelle Robertsson som du kan kontakta på isabelle.robertsson@knowit.se. Välkommen med din ansökan, vi ser fram emot att kanske välkomna just dig som vår nya kollega hos oss på Knowit.
Masteruppsats/examensarbete våren 2027 - Knowit Cybersecurity & Law
Masteruppsats eller examensarbete inom cybersäkerhet och juridik Är du i slutet av dina studier och vill fördjupa dig i cybersäkerhet, informationssäkerhet, IT-säkerhet eller dataskydd och juridik? Gör din masteruppsats eller ditt examensarbete hos oss våren 2027. Under våren 2027 välkomnar vi studenter som vill göra sin masteruppsats eller examensarbete hos Knowit Cybersecurity & Law i Stockholm, Göteborg, Linköping eller Karlskrona. Här får du arbeta med en aktuell frågeställning tillsammans med kollegor som till vardags arbetar med cybersäkerhet, informationssäkerhet, IT-säkerhet, dataskydd och juridik. Möjligheten passar dig som läser exempelvis datavetenskap, systemvetenskap, civilingenjörsutbildning, juridik, industriell ekonomi eller en annan utbildning med relevant koppling till cybersäkerhet. Det viktiga är att ditt ämnesområde och ditt intresse möter de frågor vi arbetar med. Vi har flera områden som vi gärna handleder examensarbeten inom. Ämnet och den slutliga frågeställningen formar vi tillsammans utifrån din utbildning, ditt intresse och vad som är möjligt att undersöka. 1. Digitala tredjepartsrisker Undersök hur organisationer kan identifiera, analysera och hantera digitala tredjepartsrisker genom att jämföra olika metoder och verktyg. 2. Formella krav och förväntningar på cybersäkerhet Studera vad som påverkar organisationers ambitionsnivå utöver lagkrav, hur regulatoriska krav omsätts i praktiken och hur verksamheter hanterar situationer där förväntad säkerhetsnivå överstiger tillgängliga resurser. 3. Effektivitet och motståndskraft i offentlig verksamhet Utforska hur redundans, reservsystem och extra kapacitet värderas och hur ekonomiska styrmodeller påverkar säkerhetsbeslut. 4. AI-styrning i praktiken Undersök hur AI-policyer och riktlinjer blir till konkreta arbetssätt, kontroller, ansvar och faktisk förmåga i en organisation. 5. Cyberresiliens på ledningsnivå Studera hur organisationer kan mäta, följa upp och rapportera cyberresiliens och motståndskraft till ledning och styrelse. 6. Från regulatoriska krav till Security Engineering Undersök hur regulatoriska cybersäkerhetskrav kan översättas till tekniskt meningsfulla, verifierbara krav i en produktutvecklingsmiljö. 7. Cybersäkerhetskrav i offentlig IT-upphandling Analysera hur cybersäkerhetskrav formuleras i offentliga IT-upphandlingar och vilka faktorer som tycks bidra till tydligare och mer ändamålsenlig kravställning. 8. Kommunal cyberförmåga för civilt försvar Undersök hur kommuner med olika förutsättningar kan prioritera utvecklingen av sin cybersäkerhetsförmåga för att stärka kontinuiteten i prioriterad verksamhet. 9. EU Digital Identity Wallet och framtidens IAM Fördjupa dig i exempelvis privacy by design i EUDI Wallet, från GDPR-principer till teknisk design, eller hur IAM förändras när digitala identitetsplånböcker får en större roll. 10. Fundamental Rights Impact Assessment enligt AI Act Studera hur organisationer kan omsätta kraven i AI Act till en praktiskt användbar metod för Fundamental Rights Impact Assessment och hur grundläggande rättigheter kan översättas till konkreta risker. 11. Ägarskap för digital risk och AI-driven compliance Undersök vem som kontrollerar automatiserade kontrollfunktioner och hur roller och styrmodeller påverkar organisationers förmåga att identifiera, äga och hantera informations- och cybersäkerhetsrisker. 12. Non-Human Identity Governance Utforska hur organisationer kan styra maskinidentiteter och AI-agenter som använder system på en användares eller organisations vägnar, med fokus på identitet, autentisering, auktorisation och spårbarhet. 13. Identity Fabric och sammanhållen IAM-arkitektur Undersök hur organisationer kan skapa en sammanhållen arkitektur när IAM-miljön består av lösningar för exempelvis IGA, Access Management, PAM, katalogtjänster, federation och identity security. 14. Privacy-preserving age assurance Studera hur digitala tjänster kan verifiera en användares ålder utan onödig identifiering och samtidigt upprätthålla principerna om dataminimering och privacy by design. 15. Från compliance till faktisk säkerhet i arbetet med cybersäkerhetslagen (CSL) och lagen om motståndskraft hos samhällsviktiga tjänster (LOM) Studera hur krav enligt CSL och/eller LOM kan omsättas från formell regelefterlevnad till praktiskt säkerhetsarbete i organisationers ledningssystem, processer och verksamhet. 16. Säkerhetsskydd i molnet – hot eller möjlighet? Studera hur molntjänster kan användas i säkerhetskänslig verksamhet utan att skyddet av säkerhetsskyddsklassificerade uppgifter eller andra säkerhetskänsliga delar av verksamheten försämras. Praktik? Läser du juridik och vill göra praktik inom cybersäkerhet och relaterad juridik? Under våren 2027 har vi även en praktikplats. Hör gärna av dig i samband med din ansökan om det är praktik du är intresserad av. Vi söker dig som har: · Pågående universitets- eller högskolestudier inom ett område som är relevant för cybersäkerhet, informationssäkerhet, IT-säkerhet, dataskydd eller relaterad juridik. · Möjlighet att genomföra din masteruppsats, ditt examensarbete eller, för juridikstudenter, även praktik under våren 2027. · Ett tydligt intresse för cybersäkerhet och hur teknik, verksamhet, risk och regelverk hänger ihop. · En utbildningsbakgrund och ett uppsatsområde som ger dig förutsättningar att självständigt undersöka en relevant frågeställning. · Intresse för att på sikt arbeta inom cybersäkerhet eller relaterad juridik. Vad får du hos oss? Ditt examensarbete blir en möjlighet att komma nära de frågor våra konsulter möter i verkliga kunduppdrag. Du får tillgång till en kompetensmiljö där specialister inom cybersäkerhet och juridik arbetar tillsammans och delar erfarenheter mellan olika områden. Vi ser gärna examensarbetet som början på en längre relation. Därför söker vi framför allt sistaårsstudenter som är nyfikna på en framtid inom cybersäkerhet, informationssäkerhet, IT-säkerhet, dataskydd eller juridik och som vill lära känna oss samtidigt som vi lär känna dig. Du utgår från Stockholm, Göteborg, Linköping eller Karlskrona och får möjlighet att diskutera och utveckla din frågeställning tillsammans med personer som arbetar praktiskt inom området. Ansökan Berätta i din ansökan varför du är intresserad av cybersäkerhet eller relaterad juridik, vilket eller vilka av de numrerade ämnesområdena som intresserar dig och vilka relevanta erfarenheter du har med dig. Vi använder samma strukturerade process som i våra övriga rekryteringar. Processen omfattar kapacitets- och personlighetstest, två till tre intervjuer samt bakgrundskontroll. Vi utvärderar ansökningarna löpande. Har du frågor är du välkommen att kontakta Carlos Marjasin på carlos.marjasin@knowit.se eller Magnus Mellbin på magnus.mellbin@knowit.se Om Knowit Du skriver ditt examensarbete med Knowits dotterbolag Knowit Cybersecurity & Law, där vi hjälper våra kunder inom cybersäkerhet, informationssäkerhet, dataskydd, säkerhetsskydd och juridik. Tillsammans med våra kollegor i andra dotterbolag ingår vi i affärsområdet Knowit Insight och driver digital, säker och hållbar transformation i Norden. Knowit är ett nordiskt konsultbolag som hjälper företag, myndigheter och organisationer att lyckas i den digitala transformationen. Med expertis inom systemutveckling, AI, cybersäkerhet, molntjänster, digitala kundupplevelser och managementkonsulting utvecklar vi lösningar som bidrar till ett mer hållbart och mänskligt samhälle. Vi är cirka 3 700 medarbetare och arbetar genom våra affärsområden Solutions, Experience, Connectivity, Insight och Products – främst i Norden, men även i Polen, Serbien och Tyskland. We don’t wait for the future. We build it.
Examensarbete inom försvarssektorn - våren 2027
Är du intresserad av att bidra till ett tryggt och säkert samhälle? Är du nyfiken på försvarssektorn och vill utveckla din kunskap inom försvarsteknik? Vi på Knowit Defence Technology söker studenter för examensarbete våren 2027 inom försvarsområdet, en unik möjlighet för dig som läser på universitetet att få inblick i en spännande bransch och omsätta dina teoretiska kunskaper i praktiken. Här får du chansen att utföra ditt examensarbete i nära anknytning till försvarsindustrin och skapa värdefull erfarenhet för framtiden. Förslag på examensarbeten Vi erbjuder inriktningar för examensarbeten (samtliga med omfattningen 30 hp) och välkomnar även egna idéer inom vårt verksamhetsområde: 1. Systemsäkerhet - Best-Practice Detta examensarbete syftar till att ta fram en best practice-strategi inom systemsäkerhet för ett specifikt tekniskt system. Du kommer att undersöka hur man på bästa sätt kan utforma och analysera ett system ur ett systemsäkerhetsperspektiv (se H SystSäk 2022), samt dokumentera en processbeskrivning för detta arbete. Målet är att bidra till en och skapa en best-practice metod som kan användas för framtida systemsäkerhetsprojekt. 2. Robusta underhållsstrategier för tekniska system Ett tidigare examensarbete har undersökt beslutsstödsystem för arméns underhåll och ett tidigare har utvecklat en simuleringsmodell för att jämföra underhållsstrategier. Detta examensarbete syftar till att vidareutveckla och förena resultaten till ett mer praktiskt tillämpbart beslutsstödsystem i form av en applikation eller program. Arbetet kan omfatta modellering av felutfall, reparationstider, reservdelstillgång och transportstörningar samt utveckling och utvärdering av en prototyp. 3. Från innovationsförmedling till affärs- och verksamhetsutveckling Ett tidigare examensarbete har identifierat barriärer för mindre bolag att nå försvarsmarknaden och utvecklat ett ramverk för hur en aktör kan facilitera samarbetet mellan potentiella försvarsleverantörer och upphandlande myndigheter. Detta examensarbete syftar till att vidareutveckla och omsätta ramverket till ett praktiskt arbetssätt. Arbetet kan omfatta intervjuer, marknadsanalys och fallstudier för att undersöka hur aktörer sammanföras och tekniska lösningar utvecklas till relevanta erbjudanden för försvarssektorn. 4. Eget förslag Har du en egen idé inom försvarsområdet? Vi välkomnar gärna ditt eget förslag på examensarbete, exempel på områden som intresserar oss är: Marknadsundersökningar Verksamhetsutveckling Samband- och ledningssystem (C2-system) Farkostteknik och autonoma system Beslutsstödsystem för försvarsapplikationer Simulering och modellering av militära scenarion Artificiell intelligens/Maskininlärning Signalbehandling Vem söker vi? Vi välkomnar ansökningar från masterstudenter inom exempelvis farkostteknik, maskinteknik, industriell ekonomi, systemvetenskap, datateknik eller liknande utbildningar. Du som söker bör ha ett genuint intresse för försvar- och säkerhetssektorn och vilja utforska hur teknik kan bidra till samhällets säkerhet. Du planerar att genomföra ditt examensarbete under vårterminen 2027 som en avslutning på din utbildning. Övrigt Det finns möjligheter till distansarbete men vi ser dock gärna att du kan vara på plats i Stockholm vid möten och avstämningar för att få ut det mesta av din tid hos oss. Det är möjligt att ansöka och skriva exjobbet i par. Observera att svenskt medborgarskap är ett krav och vi ser att du behärskar svenska språket. Själva examensarbetet, uppsats och presentation, kan dock utföras på engelska. Vi kommer att välja ut kandidater baserat på motivering, erfarenheter, helhetsbedömning av anställningsbarhet efter examen, personliga egenskaper och övriga meriter. För specifika frågor som inte besvaras i annonsen, kontakta Eric Schadewitz på eric.schadewitz@knowit.se. Ansökan Låter detta intressant? Skicka in din ansökan via vår karriärsida. Bifoga följande dokument: Ditt val av examensarbete (1, 2, 3 eller eget förslag), en kort motivering inklusive reflektion kring ämnet och hur du skulle vilja angripa det (ca ½ sida). Ett kort personligt brev som berättar om dig själv och vad du vill uppnå med examensarbetet. CV Utdrag från Ladok av betyg/transcript från din pågående utbildning. Sista ansökningsdag: 30 november 2026. Vi behandlar ansökningar löpande och kan komma att tillsätta exjobbplatser innan sista ansökningsdatum, så vänta inte med att skicka in din ansökan. Välkommen med din ansökan till ett spännande examensarbete inom försvarssektorn! Vi ser fram emot att få veta mer om dig och dina idéer. Om Knowit Defence Technology Hos oss blir du en del av ett team av experter med fokus på systemteknik, ILS, verksamhetsutveckling och systemsäkerhet inom försvarsområdet. Vi är verksamma inom några av Sveriges mest komplexa och utmanande projekt, med målet att säkerställa att Försvarsmaktens mark- och sjöstridskrafter har tillgång till rätt medel vid rätt tidpunkt. Vi erbjuder en inkluderande kultur där gemenskap, professionell utveckling och balans mellan arbete och fritid är centrala värden. Hos oss får du möjlighet att forma din egen utveckling och påverka både ditt arbete och företagets framtid. Om Knowit Knowit är ett nordiskt konsultbolag som hjälper företag, myndigheter och organisationer att lyckas i den digitala transformationen. Med expertis inom systemutveckling, AI, cybersäkerhet, molntjänster, digitala kundupplevelser och managementkonsulting utvecklar vi lösningar som bidrar till ett mer hållbart och mänskligt samhälle. Vi är cirka 3 700 medarbetare och arbetar genom våra affärsområden Solutions, Experience, Connectivity, Insight och Products – främst i Norden, men även i Polen, Serbien och Tyskland. We don’t wait for the future. We build it.
Traineeprogram - Granitor Automation School
Sök VÅRT ERBJUDANDE VÅR PROJEKTFÖRMÅGA REFERENSPROJEKT JOBBA HOS OSS OM OSS INDONESIEN Sök Vårt erbjudande Kundanpassade helhetslösningar inom: Automotive Crane Systems Energy Infrastructure Metals Mining Power Systems Food & Pharma Vår projektförmåga Referensprojekt Jobba hos oss Att jobba här Jobba hos oss Lediga jobb Facklig samverkan Lär känna oss Våra medarbetare Podcast Industrial Heroes Väx med oss Traineeprogram - Granitor Automation School Om oss Indonesien Granitor Systems Scrolla till toppen Granitor Vi är en svensk familjeägd koncern som genom våra bolag utvecklar hållbara lösningar för morgondagens samhälle och industri. Läs om vår verksamhet Traineeprogrammet ger nya, unga medarbetare en helhetsuppfattning av företaget och skapar möjligheter till professionell och personlig utveckling. Vi vänder oss till dig som är nyexaminerad civilingenjör eller högskoleingenjör med stort intresse och nyfikenhet inom teknikområdet. Du är en person som har stark egen drivkraft att planera och genomföra aktiviteter, gillar att arbeta målstyrt och har en bra samarbetsförmåga Vi inleder med en gemensam introduktion och varvar sedan praktik och teori under hela programtiden Programmet ger dig möjlighet att knyta värdefulla kontakter, lära känna Granitors organisation och företagskultur och få en bred kompetens inom företaget
Master's thesis: Robust and uncertainty-aware urban land-cover mapping at property scale
IVL Swedish Environmental Research Institute is an independent research institute with Sweden’s broadest environmental profile. Together with industry, public agencies, and the research community, we drive the transition to a sustainable society, from science to real-world impact. We operate across the full environmental and sustainability spectrum, and our activities are organized into several larger areas that bring together related expertise and perspectives. We're currently looking for a master's student who would like to carry out their thesis project with us. This is an opportunity to work on a real-world research challenge, gain hands-on experience in applied environmental research, and collaborate with experts in the field. By doing your master's thesis at IVL, you'll gain unique insights into our research and contribute to solutions that support a more sustainable society. About the Master's Thesis Cities and property owners need fast, reliable facts about their sites to plan for climate adaptation, biodiversity and water management. Krontech is a research project where a practical tool is being built that turns aerial images and GIS data into clear, property-level numbers—such as how much area is green or paved, tree-canopy cover and where improvements would have the greatest effect. We already combine orthophotos, laser-scanned height models (LiDAR), NDVI and terrain data. We are also training AI segmentation models to produce detailed land-cover maps. This thesis will build on the existing models, data and mapping workflow. Possible thesis directions The thesis could explore one of the following directions or a related topic developed together with the student. A. Robust land-cover mapping under challenging conditions – Investigate how seasons, shadows and tree canopies affect land-cover segmentation and develop methods that make the existing approach more robust. Possible approaches include multi-season imagery, shadow-aware training, additional GIS or LiDAR data, and uncertainty estimation for ground cover beneath trees. Possible research questions How do season, shadow and tree cover affect segmentation accuracy? Can multi-season or complementary data improve model robustness? How can uncertainty be estimated for partly or completely hidden surfaces? B. Detailed hard-surface mapping and environmental applications – Develop a more detailed classification of hard surfaces, such as asphalt, paving stones, gravel and compacted soil. Evaluate the impact of this additional detail and its uncertainty on one or more environmental indicators, such as indicators related to urban heat, permeability or water runoff. Possible research questions Which hard-surface types can be reliably distinguished? What data and annotation strategy are needed? How does a more detailed classification affect selected environmental indicators? How do classification accuracy and uncertainty affect the reliability of these indicators? Data you will use The available data includes: High-resolution orthophotos from multiple years Existing land-cover annotations and model predictions LiDAR-derived elevation and canopy information NDVI and terrain data Building, road, property and other GIS layers Access to individual datasets is subject to applicable licences and project agreements. Qualifications The ideal candidate has experience in: programming in Python training and using neural networks Experience with computer vision, semantic segmentation, GIS, remote sensing, PyTorch, QGIS, GeoPandas, GDAL or rasterio is beneficial. Supervision & collaboration The thesis will be carried out in collaboration with IVL Swedish Environmental Research Institute and the Krontech project partners. The final direction and scope will be agreed upon with the student based on their interests, available data and academic requirements. Host Organization IVL Swedish Environmental Research Institute Location: Stockholm/Gothenburg/Malmö Credits: 30 ECTS Group size: 1–2 students Start date: Flexible Academic supervisor/examiner: arranged with your university Interested? We'd love to hear from you. Submit your application by clicking "Register your interest".
LIA Praktik hos Omexom – Elkraftsingenjör, Höst 2026
LIA Praktik hos Omexom – Elkraftsingenjörer, vår 2027 Vill du vara med och bygga framtidens elnät? Som elkraftsingenjör på Omexom bidrar du till en säker och stabil elförsörjning samtidigt som du är en viktig del av energiomställningen. Hos oss får du chansen att utvecklas i en spännande bransch och arbeta med erfarna kollegor inom eldistribution. Nu öppnar vi ansökan till LIA för studenter på yrkeshögskolor som studerar till elkraftsingenjörer. Ansökan om praktikplats görs via annonsen. Vi tar inte emot ansökningar via mejl. Våra team hjälper energiproducenter, nätägare och utvecklare av infrastruktur att välja smarta lösningar i ett snabbrörligt energilandskap. Omexom bygger, driftar och underhåller kritisk infrastruktur inom eldistribution, järnvägssystem, belysning och elbilsladdare (EV-charging). Hur söker du LIA? Om du är intresserad av att söka LIA vill vi att du besvarar frågorna i formuläret så utförligt som möjligt. En välskriven och utförlig ansökan ökar därför dina chanser. Vi får många förfrågningar angående LIA och anställning och kan bara ta emot en mindre andel varje omgång därför är det viktigt att du anger datum för din LIA period. Urvalet sker löpande. Processen kring LIA-platser kan ta tid och är beroende av verksamhetens möjligheter. Vi går igenom ansökningar löpande men kontaktar studenter först när vi har möjlighet att erbjuda en LIA-praktik. Tack för ditt tålamod och ditt intresse för Omexom. LIA är säkerhetsklassad. I enlighet med säkerhetsskyddslagen (2018:585) genomförs registerkontroll och säkerhetsintervju. Observera att säkerhetsprövningen behöver vara godkänd innan LIA:n kan starta. Vad erbjuder vi? Vi är hjälpsamma, yrkesskickliga och leveransfokuserade. På Omexom är en kollega alltid nära och vi har roligt tillsammans. Medarbetarna har förtroende för den egna och kollegornas kompetens. Det är en förutsättning för den frihet och det ansvar som medarbetarna har och förväntas ta. Det skapar bra team och glädje i arbetet. Ingen dag är den andra lik och variationen i arbetet gör att individen behöver och får utveckling för att möta framtiden. Hos oss har du kollegor och ledare som stöttar dig i din utveckling. Vi är en del av en stark och växande global koncern som satsar på oss och vår verksamhet. Det ger oss möjligheter att utveckla verksamheten OM OMEXOM Omexom erbjuder tjänster genom hela värdekedjan inom energidistribution och arbetar för att säkerställa ett välfungerande och hållbart samhälle. Idag finns Omexom i 39 länder, till största del i Europa, men även i länder som Nya Zeeland, USA, Mocambique och i Brasilien. I Sverige har vi kontor från Umeå till Malmö. Total omsättning för Omexom globalt är över 57 miljarder SEK. Omexom är ett varumärke inom VINCI Energies som är en del av VINCI, en stor global koncern med över 285 000 medarbetare världen över. VINCI Energies är verksamma inom industri-, infrastruktur-, och ict-segmenten. I Sverige är VINCI Energies representerat av varumärkena Omexom, Axians, Building Solutions och Actemium.
📘 Exjobb: Smart Cities – utveckling av multifunktionell energiinfrastruktur för framtidens städer
Exjobb: Smart Cities – utveckling av multifunktionell energiinfrastruktur för framtidens städer Omexom är en global aktör inom energi- och infrastruktursektorn med ett tydligt mål: att driva omställningen mot en hållbar framtid. I en snabbt föränderlig bransch skapar teknikutveckling, digitalisering och nya arbetssätt ständigt möjligheter att arbeta smartare, mer hållbart och mer konkurrenskraftigt. För att fortsätta utvecklas vill Omexom utforska hur marknaden arbetar idag och vilka lösningar som kan bidra till framtidens verksamhet. Om exjobbet Städer står inför stora utmaningar kopplade till elektrifiering, hållbarhet och urban utveckling. Samtidigt finns en omfattande infrastruktur i form av exempelvis belysningsanläggningar, elnät, laddstationer och tekniska installationer som kan användas på nya sätt för att skapa mer effektiva och hållbara stadsmiljöer. Syftet med examensarbetet är att undersöka hur befintlig energiinfrastruktur kan utvecklas till multifunktionella lösningar inom konceptet Smart Cities. Arbetet ska identifiera och utvärdera innovativa möjligheter att kombinera offentlig belysning med exempelvis laddinfrastruktur, lokal energiproduktion, energilagring, sensorteknik eller andra tjänster som bidrar till framtidens hållbara stad. Målet är att ta fram lösningsförslag som skapar ökad samhällsnytta, bättre resursutnyttjande och nya möjligheter för kommuner att möta framtidens behov inom energi och mobilitet. Du kommer att · Kartlägga trender och utveckling inom Smart Cities nationellt och internationellt. · Genomföra en omvärldsanalys av innovativa lösningar inom offentlig infrastruktur och hållbar energi. · Undersöka möjligheter att kombinera belysning med laddinfrastruktur, energilagring, solenergi och smart styrning. · Identifiera nya användningsområden för befintliga anläggningar i stadsmiljö. · Utvärdera tekniska, ekonomiska och hållbarhetsmässiga effekter av olika koncept. · Utveckla och presentera ett eller flera framtidskoncept för nästa generations urbana energiinfrastruktur. · Ta fram rekommendationer för hur kommuner kan skapa större värde genom integrerade energilösningar. Vem vi söker Vi söker dig som studerar exempelvis: · Elektroteknik · Energisystem · Hållbar energiteknik · Industriell ekonomi · Automation och mekatronik · Teknisk fysik · Smart Cities och Urban Development · Samhällsbyggnad med teknisk inriktning Du har ett intresse för innovation, energiomställning och framtidens hållbara städer. Vi erbjuder · Ett examensarbete inom ett av energibranschens mest expansiva utvecklingsområden. · Möjlighet att arbeta med framtidens lösningar för smarta städer och hållbar infrastruktur. · Tillgång till specialister inom energi, offentlig belysning, laddinfrastruktur och stadsutveckling. · Stor frihet att påverka projektets inriktning och metodik. Möjlighet att bidra till utvecklingen av innovativa lösningar som kan skapa verkligt värde för kommuner och samhälle. Mångfald och inkludering Vi tror att mångfald och olika perspektiv är avgörande för att skapa innovativa och hållbara lösningar. Vi strävar efter att skapa en inkluderande arbetsmiljö där olika perspektiv, erfarenheter och bakgrunder får komma till tals. Tillsammans bygger vi en arbetsplats där alla känner sig välkomna och kan bidra till en hållbar framtid. Beskrivning av företaget VINCI Energies är en global ledare inom anslutning, prestanda, energieffektivitet och datatjänster. Med en stark regional närvaro och en flexibel organisatorisk struktur ökar VINCI Energies tillförlitligheten, säkerheten och effektiviteten för energi-, transport- och kommunikationsinfrastruktur, fabriker och byggnader. Att arbeta på VINCI Energies innebär att bidra till resultat som gör vardagen enklare och säkrare samtidigt som man förbereder sig för framtiden. Omexom är ett varumärke som tillhör VINCI Energies. På Omexom har vi en djup övertygelse – energi kommer att vara morgondagens hjärta. Med dagens globala energisektor i ständig förändring arbetar Omexom tillsammans med sina kunder för att uppnå energiomställningen. Omexom erbjuder sina kunder ett heltäckande utbud av ingenjörs-, byggnads- och underhållstjänster för energi- och infrastruktursektorn. Kom med oss och utveckla framtidens smarta resursplanering för energi- och infrastruktuprojekt.
Exjobb: AI-assistent för felsökning och underhållsarbete i elanläggningar
Exjobb: AI-assistent för riskhantering vid farligt arbete Omexom är en global aktör inom energi- och infrastruktursektorn med ett tydligt mål: att driva omställningen mot en hållbar framtid. I en snabbt föränderlig bransch skapar teknikutveckling, digitalisering och nya arbetssätt ständigt möjligheter att arbeta smartare, mer hållbart och mer konkurrenskraftigt. För att fortsätta utvecklas vill Omexom utforska hur marknaden arbetar idag och vilka lösningar som kan bidra till framtidens verksamhet. Om exjobbet Felsökning och underhåll av elanläggningar bygger idag till stor del på teknisk dokumentation, erfarenhet och specialistkunskap. Samtidigt skapar utvecklingen inom artificiell intelligens nya möjligheter att effektivisera arbetet och göra viktig kunskap mer lättillgänglig för tekniker och ingenjörer. Syftet med detta examensarbete är att undersöka hur en AI-baserad assistent kan användas som stöd vid felsökning, analys och underhåll av elanläggningar. Arbetet kan omfatta allt från informationssökning och kunskapshantering till utveckling och utvärdering av koncept eller prototyper som stödjer användaren i det dagliga arbetet. Examensarbetets exakta omfattning utformas i dialog med studenten och Omexom utifrån intresseområde och utbildningsbakgrund. Du kommer att Kartlägga behov och utmaningar inom felsökning och underhållsarbete. Analysera hur AI-teknik används inom energi-, industri- och infrastruktursektorn. Undersöka vilka typer av data, dokumentation och kunskapskällor som kan nyttjas av en AI-assistent. Identifiera möjligheter, risker och begränsningar kopplade till AI-stöd i tekniska miljöer. Ta fram och utvärdera ett koncept, metodförslag eller en prototyp för en AI-assistent. Presentera rekommendationer för hur lösningen kan bidra till ökad effektivitet, kunskapsöverföring och kvalitet i verksamheten. Vem vi söker Vi söker dig som studerar exempelvis: Datateknik AI och maskininlärning Elektroteknik Energisystem Systemvetenskap Industriell ekonomi Informationssystem eller liknande utbildning Vi erbjuder Ett examensarbete med hög aktuell relevans inom AI och energiomställning. Tillgång till verkliga verksamhetsutmaningar och tekniska experter. Möjlighet att bidra till framtidens digitala arbetssätt inom energibranschen. Handledning och stöd från erfarna medarbetare inom Omexom. Mångfald och inkludering Vi tror att mångfald och olika perspektiv är avgörande för att skapa innovativa och hållbara lösningar. Vi strävar efter att skapa en inkluderande arbetsmiljö där olika perspektiv, erfarenheter och bakgrunder får komma till tals. Tillsammans bygger vi en arbetsplats där alla känner sig välkomna och kan bidra till en hållbar framtid. Beskrivning av företaget VINCI Energies är en global ledare inom anslutning, prestanda, energieffektivitet och datatjänster. Med en stark regional närvaro och en flexibel organisatorisk struktur ökar VINCI Energies tillförlitligheten, säkerheten och effektiviteten för energi-, transport- och kommunikationsinfrastruktur, fabriker och byggnader. Att arbeta på VINCI Energies innebär att bidra till resultat som gör vardagen enklare och säkrare samtidigt som man förbereder sig för framtiden. Omexom är ett varumärke som tillhör VINCI Energies. På Omexom har vi en djup övertygelse – energi kommer att vara morgondagens hjärta. Med dagens globala energisektor i ständig förändring arbetar Omexom tillsammans med sina kunder för att uppnå energiomställningen. Omexom erbjuder sina kunder ett heltäckande utbud av ingenjörs-, byggnads- och underhållstjänster för energi- och infrastruktursektorn. Kom med oss och utveckla framtidens smarta resursplanering för energi- och infrastruktuprojekt.
Exjobb: AI assistent för riskhantering vid farligt arbete
Exjobb: AI assistent för riskhantering vid farligt arbete Omexom är en global aktör inom energi- och infrastruktursektorn med ett tydligt mål: att driva omställningen mot en hållbar framtid. I en snabbt föränderlig bransch skapar teknikutveckling, digitalisering och nya arbetssätt ständigt möjligheter att arbeta smartare, mer hållbart och mer konkurrenskraftigt. För att fortsätta utvecklas vill Omexom utforska hur marknaden arbetar idag och vilka lösningar som kan bidra till framtidens verksamhet. Om exjobbet Säkerheten är en central del av allt arbete inom energibranschen. Vid arbete i och omkring elanläggningar krävs noggranna riskbedömningar, efterlevnad av säkerhetsrutiner och tillgång till rätt information vid rätt tillfälle. Samtidigt utvecklas AI-tekniken snabbt och skapar nya möjligheter att stödja medarbetare i säkerhetskritiska arbetsmoment. Syftet med detta examensarbete är att undersöka hur en AI-assistent kan användas för att stärka riskhanteringen vid farligt arbete i elanläggningar. Arbetet kan exempelvis fokusera på hur AI kan stödja identifiering av risker, tillgång till relevanta säkerhetsinstruktioner, erfarenhetsåterföring eller beslutsstöd inför planering och genomförande av arbeten. Examensarbetets omfattning utformas i dialog med studenten utifrån intresseområde och utbildningsbakgrund. Resultatet kan vara allt från en förstudie och konceptutveckling till en prototyp eller metod för hur AI kan bidra till en säkrare arbetsmiljö. Du kommer att: Kartlägga processer och utmaningar kopplade till riskhantering vid farligt arbete. Analysera hur AI används inom säkerhet, riskhantering och beslutsstöd i andra branscher. Identifiera vilka data- och informationskällor som kan stödja en AI-baserad lösning. Undersöka möjligheter, risker och begränsningar med AI i säkerhetskritiska miljöer. Utveckla och utvärdera ett koncept, metodförslag eller en prototyp för en AI-assistent. Ta fram rekommendationer för hur AI kan bidra till ökad säkerhet, förbättrad riskmedvetenhet och effektivare arbetsprocesser. Vem vi söker Vi söker dig som studerar på kandidat- (BA) eller masternivå, exempelvis inom: Industriell ekonomi Hållbar utveckling Innovation och entreprenörskap Systemvetenskap Informationssystem Datateknik Teknisk fysik Energisystem Produktionsledning Vem vi söker Datateknik AI och maskininlärning Elektroteknik Energisystem Industriell ekonomi Riskhantering och samhällssäkerhet Systemvetenskap Informationssystem eller liknande utbildning Du har ett intresse för teknik, digitalisering och säkerhetsfrågor samt vill bidra till utvecklingen av framtidens arbetssätt inom energibranschen. Vi erbjuder Ett examensarbete inom ett högaktuellt område där AI möter arbetsmiljö och säkerhet. Möjlighet att arbeta med verkliga utmaningar inom kritisk energiinfrastruktur. Tillgång till erfarna specialister inom både teknik och säkerhet. En flexibel uppgift där du har möjlighet att påverka inriktning och metodik. Möjlighet att bidra till utvecklingen av säkrare och mer effektiva arbetssätt inom Omexom och energibranschen i stort. Mångfald och inkludering Vi tror att mångfald och olika perspektiv är avgörande för att skapa innovativa och hållbara lösningar. Vi strävar efter att skapa en inkluderande arbetsmiljö där olika perspektiv, erfarenheter och bakgrunder får komma till tals. Tillsammans bygger vi en arbetsplats där alla känner sig välkomna och kan bidra till en hållbar framtid. Beskrivning av företaget VINCI Energies är en global ledare inom anslutning, prestanda, energieffektivitet och datatjänster. Med en stark regional närvaro och en flexibel organisatorisk struktur ökar VINCI Energies tillförlitligheten, säkerheten och effektiviteten för energi-, transport- och kommunikationsinfrastruktur, fabriker och byggnader. Att arbeta på VINCI Energies innebär att bidra till resultat som gör vardagen enklare och säkrare samtidigt som man förbereder sig för framtiden. Omexom är ett varumärke som tillhör VINCI Energies. På Omexom har vi en djup övertygelse – energi kommer att vara morgondagens hjärta. Med dagens globala energisektor i ständig förändring arbetar Omexom tillsammans med sina kunder för att uppnå energiomställningen. Omexom erbjuder sina kunder ett heltäckande utbud av ingenjörs-, byggnads- och underhållstjänster för energi- och infrastruktursektorn. Kom med oss och utveckla framtidens smarta resursplanering för energi- och infrastruktuprojekt.
Exjobb: Digitalisering och hållbar innovation för framtidens energiprojekt
Exjobb: Digitalisering och hållbar innovation för framtidens energiprojekt Omexom är en global aktör inom energi- och infrastruktursektorn med ett tydligt mål: att driva omställningen mot en hållbar framtid. I en snabbt föränderlig bransch skapar teknikutveckling, digitalisering och nya arbetssätt ständigt möjligheter att arbeta smartare, mer hållbart och mer konkurrenskraftigt. För att fortsätta utvecklas vill Omexom utforska hur marknaden arbetar idag och vilka lösningar som kan bidra till framtidens verksamhet. Om exjobbet Hur ser framtidens arbetsmetoder ut inom energi- och infrastruktursektorn? Vilka digitala lösningar och teknologier används av ledande aktörer på marknaden? Och hur kan dessa bidra till ökad hållbarhet och effektivitet inom Omexoms verksamhet? I detta examensarbete kommer du att genomföra en omvärldsanalys för att identifiera tekniska lösningar, innovationer och arbetssätt som används inom branschen men som ännu inte är etablerade inom Omexom. Du kommer även att analysera hur digitalisering, automatisering och andra framtida lösningar kan skapa värde ur ett hållbarhets- och affärsperspektiv. Du kommer att: Genomföra en marknads- och omvärldsanalys av digitala lösningar, teknologier och arbetssätt inom energi-, entreprenad- och infrastruktursektorn. Identifiera innovationer och utvecklingsmöjligheter som kan stärka Omexoms konkurrenskraft. Analysera hur digitalisering och automatisering kan bidra till effektivare processer och ökat affärsvärde. Utvärdera hur olika lösningar påverkar ekologisk, ekonomisk och social hållbarhet. Ta fram rekommendationer och en framtidsrapport som kan ligga till grund för Omexoms fortsatta utvecklingsarbete. Vem vi söker Vi söker dig som studerar på kandidat- (BA) eller masternivå, exempelvis inom: Industriell ekonomi Hållbar utveckling Innovation och entreprenörskap Systemvetenskap Informationssystem Datateknik Teknisk fysik Energisystem Produktionsledning Vem vi söker Vi söker dig som studerar på kandidat- (BA) eller masternivå, exempelvis inom: Industriell ekonomi Logistik och Supply Chain Management Produktionsledning Systemvetenskap Informationssystem Datateknik Verksamhetsutveckling För att lyckas i detta exjobb ser vi gärna att du är: Intresserad av innovation, digitalisering och framtidens tekniska lösningar. Analytisk och nyfiken på trender inom teknik och verksamhetsutveckling. Intresserad av hållbarhetsfrågor och hur teknik kan bidra till en hållbar samhällsutveckling. Självständig och strukturerad. Bekväm med att samla in, analysera och sammanställa information från olika källor. Hållbarhet i fokus En viktig del av examensarbetet är att analysera hur förbättrad resursplanering kan bidra till: Ekologisk hållbarhet genom effektivare användning av maskiner och resurser samt minskad miljöpåverkan. Ekonomisk hållbarhet genom ökad produktivitet, förbättrad beläggning och bättre planeringsförutsättningar. Social hållbarhet genom minskad administration, bättre arbetsbelastning och förbättrade möjligheter till samordning och kunskapsdelning. Mångfald och inkludering Vi tror att mångfald och olika perspektiv är avgörande för att skapa innovativa och hållbara lösningar. Vi strävar efter att skapa en inkluderande arbetsmiljö där olika perspektiv, erfarenheter och bakgrunder får komma till tals. Tillsammans bygger vi en arbetsplats där alla känner sig välkomna och kan bidra till en hållbar framtid. Beskrivning av företaget VINCI Energies är en global ledare inom anslutning, prestanda, energieffektivitet och datatjänster. Med en stark regional närvaro och en flexibel organisatorisk struktur ökar VINCI Energies tillförlitligheten, säkerheten och effektiviteten för energi-, transport- och kommunikationsinfrastruktur, fabriker och byggnader. Att arbeta på VINCI Energies innebär att bidra till resultat som gör vardagen enklare och säkrare samtidigt som man förbereder sig för framtiden. Omexom är ett varumärke som tillhör VINCI Energies. På Omexom har vi en djup övertygelse – energi kommer att vara morgondagens hjärta. Med dagens globala energisektor i ständig förändring arbetar Omexom tillsammans med sina kunder för att uppnå energiomställningen. Omexom erbjuder sina kunder ett heltäckande utbud av ingenjörs-, byggnads- och underhållstjänster för energi- och infrastruktursektorn. Kom med oss och utveckla framtidens smarta resursplanering för energi- och infrastruktuprojekt.
Exjobb: Utveckling av framtidens resursplanering för maskiner och personal
Exjobb: Utveckling av framtidens resursplanering för maskiner och personal Omexom är en global aktör inom energi- och infrastruktursektorn med ett tydligt mål: att driva omställningen mot en hållbar framtid. I en snabbt föränderlig bransch skapar teknikutveckling, digitalisering och nya arbetssätt ständigt möjligheter att arbeta smartare, mer hållbart och mer konkurrenskraftigt. För att fortsätta utvecklas vill Omexom utforska hur marknaden arbetar idag och vilka lösningar som kan bidra till framtidens verksamhet. Om exjobbet Maskiner, specialutrustning och montörer är viktiga resurser i Omexoms projektverksamhet. För att kunna planera verksamheten effektivt behövs en tydlig överblick över tillgängliga resurser, beläggning och framtida behov. I detta examensarbete får du undersöka hur resursplanering kan utvecklas genom digitalisering, automatisering och moderna planeringsverktyg. Målet är att skapa bättre förutsättningar för att planera och samordna resurser över flera projekt samt identifiera framtida behov av personal och utrustning. Exjobbet kombinerar verksamhetsutveckling, digitalisering och hållbarhet och ger möjlighet att arbeta nära verksamheten och dess projektledare. Du kommer att: Kartlägga dagens behov och utmaningar kopplade till resursplanering av maskiner och montörer. Identifiera vilka nyckeltal, data och processer som krävs för effektiv planering och uppföljning. Undersöka hur digitala verktyg och automatiserade lösningar används för resursstyrning inom relevanta branscher. Utvärdera hur framtida resursbehov kan prognostiseras och visualiseras på ett enkelt och överskådligt sätt. Ta fram och demonstrera ett koncept, beslutsstöd eller en prototyp som kan användas som grund för framtidens resursplanering inom Omexom. Vem vi söker Vi söker dig som studerar på kandidat- (BA) eller masternivå, exempelvis inom: Industriell ekonomi Logistik och Supply Chain Management Produktionsledning Systemvetenskap Informationssystem Datateknik Verksamhetsutveckling För att lyckas i detta exjobb ser vi gärna att du är: Intresserad av verksamhetsutveckling och digitalisering. Analytisk och strukturerad. Nyfiken på hur data kan användas för bättre beslutsfattande. Intresserad av planering, logistik och resursoptimering. Självständig och lösningsorienterad. Hållbarhet i fokus En viktig del av examensarbetet är att analysera hur förbättrad resursplanering kan bidra till: Ekologisk hållbarhet genom effektivare användning av maskiner och resurser samt minskad miljöpåverkan. Ekonomisk hållbarhet genom ökad produktivitet, förbättrad beläggning och bättre planeringsförutsättningar. Social hållbarhet genom minskad administration, bättre arbetsbelastning och förbättrade möjligheter till samordning och kunskapsdelning. Mångfald och inkludering Vi tror att mångfald och olika perspektiv är avgörande för att skapa innovativa och hållbara lösningar. Vi strävar efter att skapa en inkluderande arbetsmiljö där olika perspektiv, erfarenheter och bakgrunder får komma till tals. Tillsammans bygger vi en arbetsplats där alla känner sig välkomna och kan bidra till en hållbar framtid. Beskrivning av företaget VINCI Energies är en global ledare inom anslutning, prestanda, energieffektivitet och datatjänster. Med en stark regional närvaro och en flexibel organisatorisk struktur ökar VINCI Energies tillförlitligheten, säkerheten och effektiviteten för energi-, transport- och kommunikationsinfrastruktur, fabriker och byggnader. Att arbeta på VINCI Energies innebär att bidra till resultat som gör vardagen enklare och säkrare samtidigt som man förbereder sig för framtiden. Omexom är ett varumärke som tillhör VINCI Energies. På Omexom har vi en djup övertygelse – energi kommer att vara morgondagens hjärta. Med dagens globala energisektor i ständig förändring arbetar Omexom tillsammans med sina kunder för att uppnå energiomställningen. Omexom erbjuder sina kunder ett heltäckande utbud av ingenjörs-, byggnads- och underhållstjänster för energi- och infrastruktursektorn. Kom med oss och utveckla framtidens smarta resursplanering för energi- och infrastruktuprojekt.
Exjobb: Utveckling av AI-stött kalkylverktyg för BoP- och EPC-projekt inom energilagring (BESS)
Omexom är en global aktör inom energi- och infrastruktursektorn med ett tydligt mål: att driva omställningen mot en hållbar framtid. I takt med den ökande efterfrågan på energilagringslösningar (Battery Energy Storage Systems, BESS) växer behovet av effektiva verktyg som kan stödja anbuds- och kalkylarbetet i komplexa entreprenadprojekt. Genom digitalisering och AI-teknik finns stora möjligheter att effektivisera analysen av omfattande förfrågningsunderlag och förbättra beslutsfattandet i tidiga projektfaser. Om exjobbet Som examensarbetare kommer du att utveckla ett digitalt kalkylverktyg som stödjer anbudsprocessen för BoP- (Balance of Plant) och EPC-projekt (Engineering, Procurement and Construction) inom BESS. Målet är att minska tiden för kalkylframtagning samtidigt som kvaliteten och träffsäkerheten i anbudsarbetet ökar. Projektet kan inkludera AI-baserade metoder för att analysera stora mängder information från tekniska specifikationer, kontrakt, ritningar och övriga förfrågningsdokument. Verktyget ska kunna identifiera relevanta krav, risker och kostnadsdrivande faktorer som påverkar projektens genomförande. Du kommer att: Kartlägga dagens kalkyl- och anbudsprocess för BESS-projekt. Utveckla ett koncept eller en prototyp för ett kalkylverktyg anpassat för BoP- och EPC-projekt. Undersöka och implementera AI-metoder för att analysera tekniska, kontraktsmässiga och ekonomiska krav i förfrågningsunderlag. Utvärdera hur verktyget kan effektivisera anbudsprocessen och minska manuellt arbete. Presentera rekommendationer för framtida implementering och vidareutveckling inom Omexom. Vem vi söker Vi söker dig som studerar på kandidat- (BA) eller masternivå, exempelvis inom: Industriell ekonomi Datateknik, systemutveckling eller AI/maskininlärning Energisystem eller hållbar energiteknik Bygg- och projektledning Elkraftteknik För att lyckas i detta exjobb ser vi gärna att du är: Intresserad av digitalisering, AI och automatisering av affärsprocesser. Analytisk och tycker om att omvandla komplex information till användbara lösningar. Nyfiken på energibranschen och framtidens energilagringssystem. Självständig, strukturerad och lösningsorienterad. Intresserad av samspelet mellan teknik, ekonomi och projektledning. Mångfald och inkludering Vi tror att mångfald och olika perspektiv är avgörande för att skapa innovativa och hållbara lösningar. Vi strävar efter att skapa en inkluderande arbetsmiljö där olika perspektiv, erfarenheter och bakgrunder får komma till tals. Tillsammans bygger vi en arbetsplats där alla känner sig välkomna och kan bidra till en hållbar framtid. Beskrivning av företaget VINCI Energies är en global ledare inom anslutning, prestanda, energieffektivitet och datatjänster. Med en stark regional närvaro och en flexibel organisatorisk struktur ökar VINCI Energies tillförlitligheten, säkerheten och effektiviteten för energi-, transport- och kommunikationsinfrastruktur, fabriker och byggnader. Att arbeta på VINCI Energies innebär att bidra till resultat som gör vardagen enklare och säkrare samtidigt som man förbereder sig för framtiden. Omexom är ett varumärke som tillhör VINCI Energies. På Omexom har vi en djup övertygelse – energi kommer att vara morgondagens hjärta. Med dagens globala energisektor i ständig förändring arbetar Omexom tillsammans med sina kunder för att uppnå energiomställningen. Omexoms lösningar riktar sig till dem som producerar, omvandlar och transporterar el, inklusive lokala myndigheter. Omexom hjälper energiproducenter, nätoperatörer och territorier att uppfylla sina uppdrag samtidigt som de navigerar i det föränderliga landskapet. Vår expertis på området elnät gör att vi kan förutse effekterna av förnybar energi. Vi arbetar sedan för att utveckla lagringslösningar, skapa mer hållbara infrastrukturer och möta nya konsumtionstrender. Omexom erbjuder sina kunder ett heltäckande utbud av ingenjörs-, byggnads- och underhållstjänster. Kom med oss och bidra till utvecklingen av framtidens energilösningar genom att kombinera AI, digitalisering och hållbar energiomställning.
Exjobb: Klimatpåverkan och kostnadsanalys – Val av material, konstruktion och leverantör i infrastrukturprojekt
Exjobb: Klimatpåverkan och kostnadsanalys – Val av material, konstruktion och leverantör i infrastrukturprojekt Omexom är en global aktör inom energi- och infrastruktursektorn med ett tydligt mål: att driva omställningen mot en hållbar framtid. I våra projekt vill vi skapa lösningar som inte bara är tekniskt och ekonomiskt hållbara, utan även klimatsmarta. Vi söker nu en student som vill skriv sitt examensarbete kring hur olika val av material, konstruktioner och leverantörer påverkar både koldioxidutsläpp och projektkostnader. Om exjobbet Ditt uppdrag blir att analysera hur alternativa lösningar i ett nyligen utfört projekt hade kunnat påverka klimatavtryck och ekonomi. Fokus ligger på att jämföra konventionella val med mer hållbara alternativ. Du kommer att: - Använda ett nyligen genomfört projekt som baseline - Undersöka alternativa material och konstruktionslösningar - Jämföra leverantörer och deras klimatpåverkan - Analysera effekter på CO2-utsläpp längs leverantörskedjan - Jämföra kostnadsskillnader och bedöma om vinningen motiverar förändringarna Arbetet ger oss ett konkret beslutsunderlag för framtida projekt, där både ekonomi och klimatpåverkan vägs in. På sikt kan analysen utvecklas för att integreras i digitala verktyg, så att CO2-utsläpp synliggörs vid varje artikelval, likt hur pris och tillgång visas i dag. Vem vi söker Vi söker dig som studerar på kandidat- (BA) eller masternivå, exempelvis inom: - Elkraft/elkraftteknik - Energi- eller miljöteknik - Industriell ekonomi med inriktning mot hållbarhet eller inköp - Eller annat närliggande område För att lyckas i detta exjobb ser vi gärna att du är: - Analytisk och intresserad av klimatberäkningar - Nyfiken på att koppla ihop teknik, ekonomi och hållbarhet - Kommunikativ på svenska och engelska - Självständig och lösningsorienterad Mångfald och inkludering Vi tror att mångfald och olika perspektiv är avgörande för att skapa innovativa och hållbara lösningar. Vi strävar efter att skapa en inkluderande arbetsmiljö där olika perspektiv, erfarenheter och bakgrunder får komma till tals. Tillsammans bygger vi en arbetsplats där alla känner sig välkomna och kan bidra till en hållbar framtid. Beskrivning av företaget VINCI Energies är en global ledare inom anslutning, prestanda, energieffektivitet och datatjänster. Med en stark regional närvaro och en flexibel organisatorisk struktur ökar VINCI Energies tillförlitligheten, säkerheten och effektiviteten för energi-, transport- och kommunikationsinfrastruktur, fabriker och byggnader. Att arbeta på VINCI Energies innebär att bidra till resultat som gör vardagen enklare och säkrare samtidigt som man förbereder sig för framtiden. Omexom är ett varumärke som tillhör VINCI Energies. På Omexom har vi en djup övertygelse – energi kommer att vara morgondagens hjärta. Med dagens globala energisektor i ständig förändring arbetar Omexom tillsammans med sina kunder för att uppnå energiomställningen. Omexoms lösningar riktar sig till dem som producerar, omvandlar och transporterar el, inklusive lokala myndigheter. Omexom hjälper energiproducenter, nätoperatörer och territorier att uppfylla sina uppdrag samtidigt som de navigerar i det föränderliga landskapet. Vår expertis på området elnät gör att vi kan förutse effekterna av förnybar energi. Vi arbetar sedan för att utveckla lagringslösningar, skapa mer hållbara infrastrukturer och möta nya konsumtionstrender. Omexom erbjuder sina kunder ett heltäckande utbud av ingenjörs-, byggnads- och underhållstjänster. Följ med oss och utveckla framtidens klimatsmarta projektbeslut!
Junior konsult inom tele- och säkerhetssystem
Vill du utvecklas inom projektering av tele- och säkerhetssystem? Till vårt Buildings-team i Stockholm söker vi en junior konsult som vill arbeta nära erfarna uppdragsledare, handläggare och specialister. Genom handledning och varierande uppdrag får du möjlighet att bredda din kompetens och successivt ta större ansvar. ABOUT THE JOB Som konsult arbetar du med projektering av tele- och säkerhetssystem i fastigheter, exempelvis passerkontroll, inbrottslarm, kameraövervakning och andra teletekniska installationer. Du medverkar i projekt av varierande storlek och i flera skeden. Tillsammans med kollegor tar du fram lösningar som möter kundens behov och projektets tekniska krav. Rollen innehåller både självständiga arbetsuppgifter och samordning med kollegor och andra teknikdiscipliner. Dina arbetsuppgifter kommer bland annat att omfatta: · Projektera tele- och säkerhetssystem i olika projektskeden. · Ta fram ritningar, beskrivningar, förfrågningsunderlag och bygghandlingar. · Arbeta med modeller och ritningar i Revit och/eller AutoCAD, med stöd av erfarna kollegor. · Arbeta med teleregistrering och teknisk dokumentation. · Medverka i förstudier, utredningar, granskningar och kalkylering. · Samordna lösningar med kollegor och andra teknikdiscipliner. Din huvudsakliga arbetsplats är vårt kontor på Lindhagensgatan i Stockholm, men vissa uppdrag kan även innebära arbete hos kund. WHO ARE YOU? Vi söker dig som vill utvecklas inom tele- och säkerhetssystem och omsätta ditt tekniska intresse i praktiska lösningar. Du har fått dina första erfarenheter inom projektering, installation, entreprenad eller praktik och vill nu utvecklas vidare i en konsultroll. Vi söker dig som har: · Eftergymnasial utbildning inom el, tele, säkerhet eller närliggande teknikområde, alternativt relevant praktisk erfarenhet från installation eller entreprenad. · Upp till tre års relevant erfarenhet inom el, tele eller säkerhetssystem. Erfarenheten kan komma från projektering, installation, entreprenad eller praktik. · Goda kunskaper i svenska och engelska, både i tal och skrift. Det är meriterande om du har erfarenhet av: · Revit eller AutoCAD. · Teleregistrering. · Projektering eller teknisk dokumentation inom el, tele eller säkerhet. · Arbete i konsult-, installations- eller entreprenadverksamhet. Du arbetar strukturerat, är noggrann i din dokumentation och vågar fråga när något är oklart. Du tycker om att lösa tekniska problem tillsammans med andra, delar gärna med dig av kunskap och tar ansvar för att driva dina arbetsuppgifter framåt. För oss är din vilja att utvecklas minst lika viktig som det du redan kan. WHAT YOU GET Hos Rejlers blir du en del av Buildings-teamet i Stockholm med kunniga och engagerade kollegor som gärna samarbetar och delar med sig av sina erfarenheter. Genom varierande uppdrag och nya tekniska utmaningar får du möjlighet att utvecklas, påverka din roll och successivt ta större ansvar. Tillsammans arbetar vi i projekt där teknik, kvalitet och kundnytta står i centrum. Vi hoppas att du vill bli en del av vårt team och fortsätta utvecklas tillsammans med oss! Välkommen till Rejlers – Home of the Learning Minds! * Som ett kvalitativt led i våra rekryteringsprocesser kommer en bakgrundskontroll genomföras på slutkandidaten. Vissa roller kräver även annan kontroll, såsom t.ex. säkerhetsprövning, innan uppdrag hos vissa kunder - om det är aktuellt för tjänsten du sökt så kommer du att få mer information kring det i ett senare skede. Ytterligare information hittar du även här: Behandling av personuppgifter | Rejlers Vi granskar ansökningar löpande och tjänsten kan komma att bli tillsatt innan sista ansökningsdag.
Examensarbete inom mekanikkonstruktion
Börjar du närma dig slutet på din utbildning och det är dags att skriva examensarbete? Varför inte ta chansen att göra det hos Rejlers, "Home of the Learning Minds"? Inför våren 2027 erbjuder vi på division Industry en möjlighet till examensarbete inom mekanikkonstruktion! ✨ Hos oss kommer du att få en inblick i hur det är att arbeta som konsult tillsammans med en närvarande handledare, ett härligt team att hänga med och en eventuell möjlighet till anställning efter examensarbetet är klart. Då vi ser att många områden skulle kunna vara intressanta så tar vi för detta examensarbete emot förslag och idéer från dig som student, vad du skulle vara intresserad av att skriva om. Här är vi flexibla - så länge det berör vårt arbete inom mekanikkonstruktion inom industrin. WHO ARE YOU? Nu söker vi dig som studerar högskole- eller civilingenjör inom exempelvis: Maskinteknik Innovationsteknik & design Energiteknik Eller annan relevant utbildning. Att dela med sig av kunskap och erfarenheter ser vi som en självklarhet på Rejlers och vi söker därför dig som trivs i en lärande miljö. ⭐ WHAT YOU GET Ett examensarbete på Rejlers ger dig möjlighet att omsätta dina kunskaper i praktiken och få inblick i hur det är att arbeta som teknikkonsult. Du får lära känna vår verksamhet, våra medarbetare och bidra med nya perspektiv och idéer. Hos oss är lärande och kunskapsdelning en naturlig del av vardagen. Under ditt examensarbete får du möjlighet att utvecklas, bygga erfarenheter och skapa värdefulla kontakter inför arbetslivet. Vår vision är Home of the Learning Minds - en plats där teknik, lärande och människors driv skapar framtidens hållbara samhälle. Vi hoppas att just DU skickar in en ansökan! 🤩
BTS Antenna Systems Internship
We are looking for a Master or PhD student with good knowledge in antenna theory, to participate with work in these domains in an internship project. Main Responsibilities: The project is related to antenna system related evaluations using electromagnetic simulations and Python scientific software coding. You will work in a cross-functional team. Your main focus will be on RF, microwave and antenna related aspects. Qualifications: You must be enrolled in a Swedish University to apply Perfect command of written and spoken English. Some experience in CST and/or COMSOL is beneficial. Good Python programming skills. Course taken in antenna technology is a requirement. Course taken in wireless communications is beneficial. Course taken in wireless propagation, including MIMO systems theory, is beneficial. Motivated, strong social skills, team spirit, flexible, creative. What we offer: The internship will last for a minimum period of 6 months and possible to extend until 10 months. This is a full-time and paid internship. The intern will work in at Gothenburg Research Center, Citygate – Gårda, Huawei Technologies Sweden AB. Contact info: More questions? Please send e-mail to elmeryoung.yang@huawei.com, mattias.gustafsson@huawei.com, tingting.li3@huawei.com. The e-mail should be titled “BTS Antenna Systems + your name”. About Huawei Huawei is a leading global information and communications technology (ICT) solutions provider. Through our dedication to customer-centric innovation and strong partnerships, we have established end-to-end advantages in telecom networks, devices and cloud computing. We are committed to creating maximum value for telecom operators, enterprises and consumers by providing competitive solutions and services. Our products and solutions have been deployed in over 160 countries, serving more than one third of the world’s population. For further information, please visit us now at http://www.huawei.com
High-Performance Cloud Computing Internship
Where? Kista, Stockholm Starting date? ASAP For how long? 6 months to 1 year Internship scope We are looking for a Master or PhD student with good knowledge in areas of Cloud Computing and Distributed Systems. Preferably, the candidate would also have some experience in the area of High-Performance Computing or Real-time Systems. Main Responsibilities: Collaborate with our experienced team to design and optimize our Cloud Computing based offerings in different areas. Detailed scope to be defined together with the supervisor. Research and technology insights reports on different Cloud Computing technologies. Design and evaluation of Cloud-Native architectures in the presence of strict latency requirements. Proof-of-concept development and testing of your ideas. Write a report, and present your work to the relevant stakeholders. Qualifications Currently pursuing a Master's or PhD degree in Computer Science, Telecommunications, IT, Engineering Maths or related fields. Good programming skills and experience into setting up complex development environments. Deep knowledge of Cloud Native technologies, Cloud Service models and Virtualization. Excellent problem-solving skills and attention to detail. Effective communication and teamwork abilities. Computer architecture, real-time systems and high-performance computing, as well as ARM architecture knowledge and skills will be considered as an extra. Winning or competing in programming contests is a plus. What we offer: The internship will last for a minimum period of 6 months and possible to extend until 1 year. This is a full-time and paid internship. The intern will work in at Stockholm Research Center, Huawei Technologies Sweden AB.
Master Thesis - Calibration and measurement
Background Netnod is a small high-tech firm based in Sweden which provides services at the core of the Internet, such as Internet-exchange services, transmission, DNS-services, and time and frequency services. Netnod is at the forefront of secure and robust services. Thesis description Netnod is the formal time and frequency distributor in Sweden commissioned by the Swedish Post and Telecom Authority (PTS). As part of this mandate, Netnod continuously advances methods for distributing, monitoring, and validating accurate time and frequency across critical infrastructure. This thesis project focuses on the design, construction, and empirical evaluation of portable calibration equipment that can be deployed directly at end-user facilities. The primary objective is to enable on-site verification of received time and frequency signals, accurately measuring signal propagation delays and path asymmetries. Integrating these measured asymmetries and delays into Netnod’s monitoring routines will establish end-to-end metrological traceability to the end user and lay the technical foundation for routine, periodic on-site customer calibrations. Qualifications This thesis project is aimed at students in computer science, electrical engineering, or applied physics with an interest in precision timekeeping, measurement methodology, embedded systems, or network signal analysis. Extent Preferably two students, 30hp each Practicalities The students are expected to be partly present at the Netnod main office in Solna, Stockholm. The planned semester is spring of 2027. Netnod will provide an on-site supervisor with relevant academic merits. Netnod provides necessary equipment, reimbursement for travels, and a one time compensation upon completion of the thesis project.
Master Thesis - Global peering and anycast
Background Netnod is a small high-tech firm based in Sweden which provides services at the core of the Internet, such as Internet-exchange services, transmission, DNS-services, and time and frequency services. Netnod is at the forefront of secure and robust services. Thesis description At Netnod we mainly design security through diversity, that is by composing systems through many different nodes in many different levels so that there is no single point of failure. In terms of security our systems focus on providing availability and integrity, even in extreme scenarios. Several of our services are dependent on anycast routing and peering on nodes across the globe for availability. Announcing and de-announcing nodes is part of our toolkit for management traffic and global availability. What should be the best-practices for ensuring availability of any global service; given events such as DDoS, faulty routing, anycast and peering? This thesis concerns digging into this issue, and if possible, suggest solutions. This thesis concerns both implementation and evaluation of implementations. Qualifications This thesis project is aimed at students in computer science and engineering with an interest in networks, routing and peering. Extent Preferably two students, 30hp each Practicalities The students are expected to be partly present at the Netnod main office in Solna, Stockholm. The planned semester is spring of 2027. Netnod will provide an on-site supervisor with relevant academic merits. Netnod provides necessary equipment, reimbursement for travels, and a one time compensation upon completion of the thesis project.
Master Thesis - Performance and virtualization
Background Netnod is a small high-tech firm based in Sweden which provides services at the core of the Internet, such as Internet-exchange services, transmission, DNS-services, and time and frequency services. Netnod is at the forefront of secure and robust services. Thesis description At Netnod we mainly design security through diversity, that is by composing systems through many different nodes in many different levels so that there is no single point of failure. In terms of security our systems focus on providing availability and integrity, even in extreme scenarios. However, sometimes we have to make hard decisions with regards to performance vs easy-of-use (such as virtualization and orchestration) in terms of technical implementation. In practical terms, what is the real world difference between running a network heavy application, such as NTS time servers, in a non-virtualized environment versus running it on an orchestrated kubernetes cluster? NTS is a time distribution protocol involving both computational overhead (for TLS) and network throughput (for answering queries). This thesis concerns digging into this issue, and if possible, suggest solutions. This thesis concerns both implementation and evaluation of implementations. Qualifications This thesis project is aimed at students in computer science and engineering with an interest in networks, virtualization and systems optimization. Extent Preferably two students, 30hp each Practicalities The students are expected to be partly present at the Netnod main office in Solna, Stockholm. The planned semester is spring of 2027. Netnod will provide an on-site supervisor with relevant academic merits. Netnod provides necessary equipment, reimbursement for travels, and a one time compensation upon completion of the thesis project.
Master Thesis Internship
Who we are and what we do At Viedoc, we design engaging software that modernizes clinical research so that necessary treatments can reach the people who need them faster. We accomplish this by combining technology and a creative design to streamline, automate and simplify conventional processes within clinical research. Simply put, Viedoc makes every aspect of a clinical study a bit smoother, resulting in greater discoveries that make a difference, and has the potential to improve lives. Real change means challenging the status quo – our driving force since we started almost two decades ago. In everything we do, we work for a healthier world, searching for better, more efficient solutions that answer to the needs of both our users and humanity. We are proud to foster an inclusive workplace. We believe that diversity of experience, perspectives, and a supportive work culture will lead to a better work environment for our employees and, ultimately, a better product. What you will do and why We are currently looking for a dedicated Master's student to join us as a Thesis Intern. As part of your application, we ask you to submit a proposal describing what you'd like to investigate for your thesis. The topic should have clear relevance to Viedoc's work within clinical trial software. We'll review your proposal together and define the final scope based on your academic focus and our organizational needs. As part of the Viedoc team, you will work closely with experienced professionals, contribute to real-world projects, and have a direct impact on our mission to enhance clinical trials. Examples of relevant areas AI-driven solutions to improve clinical trial processes, such as data analysis, predictive modeling, or automation. Automation strategies for collecting or generating data, with or without the use of AI tools. Improving the experience for end users of Viedoc Systems, through design, prototyping, and more intuitive, user-centered solutions. We don't have a fixed set of topics defined yet, so we welcome proposals outside these examples as well, provided they connect clearly to our work. Regardless of the direction, you will be involved in all phases of development, from ideation to final implementation. What we are looking for Enrollment in a Master's program in a field relevant to our work (e.g. AI, Machine Learning, UX Design, Data Science, Software Engineering, or similar). Strong analytical and problem-solving skills. Passion for innovation and a desire to contribute to life-changing research. Relevant technical skills for your proposed area of focus (e.g. Python, Figma, DevOps tools, or others depending on your direction). Excellent communication and teamwork skills. A concrete proposal for what you'd like your thesis to focus on. What's in it for you? A hands-on learning experience where you contribute to meaningful projects. Mentorship from experienced professionals in a dynamic and innovative environment. The opportunity to shape your thesis work around both your academic goals and a real organizational need. Upon successful completion, there may be opportunities for further collaboration or a potential transition into a full-time role. Industry eClinical, Software, Pharmaceutical, Biotech, Medical Device, Consumer Health Interested? If you want to join our incredible team, apply for the job! Do you want to know more? Feel free to reach out to us!
Exjobb: Digitalisering och automatisering av administrativa processer inom energiinfrastruktur
Exjobb: Digitalisering och automatisering av administrativa processer inom energiinfrastruktur Omexom är en global aktör inom energi- och infrastruktursektorn med ett tydligt mål: att driva omställningen mot en hållbar framtid. I en snabbt föränderlig bransch skapar teknikutveckling, digitalisering och nya arbetssätt ständigt möjligheter att arbeta smartare, mer hållbart och mer konkurrenskraftigt. För att fortsätta utvecklas vill Omexom utforska hur marknaden arbetar idag och vilka lösningar som kan bidra till framtidens verksamhet. Om exjobbet Inom elnäts-, stations- och underhållsprojekt hanteras stora mängder teknisk information, dokumentation, kontroller, rapporter och arbetsunderlag. Många av dessa processer är nödvändiga för att säkerställa kvalitet, spårbarhet och säkerhet, men utförs idag helt eller delvis manuellt. Syftet med examensarbetet är att undersöka hur digitalisering, AI och automatisering kan användas för att effektivisera administrativa arbetsflöden kopplade till projektering, byggnation, drift och underhåll av elanläggningar. Arbetet kan exempelvis fokusera på hantering av teknisk dokumentation, kontrollprotokoll, arbetsberedningar, anläggningsdata eller andra informationsflöden som stödjer verksamheten. Målet är att identifiera möjligheter att minska administrativa moment, förbättra datakvaliteten och skapa mer effektiva arbetsprocesser för både ingenjörer, projektledare och fältpersonal. Du kommer att Kartlägga administrativa arbetsflöden kopplade till elnäts- och anläggningsprojekt. Analysera vilka processer som har störst potential för digitalisering och automatisering. Undersöka hur AI, datahantering och automatiseringslösningar används inom energi- och infrastruktursektorn. Identifiera möjligheter att effektivisera hanteringen av tekniska dokument, anläggningsdata och projektinformation. Utveckla och utvärdera ett koncept, metodförslag eller en prototyp för ett automatiserat arbetsflöde. Ta fram rekommendationer som kan bidra till ökad effektivitet, kvalitet och spårbarhet i verksamheten. Vem vi söker Vi söker dig som studerar exempelvis: Elektroteknik Energisystem Teknisk fysik Industriell ekonomi med teknisk inriktning Automation och mekatronik Datateknik med intresse för energisektorn Systemvetenskap med teknisk inriktning Du har ett intresse för digitalisering, tekniska system och hur ny teknik kan användas för att utveckla framtidens energiinfrastruktur. Vi erbjuder Ett examensarbete nära kärnverksamheten inom energi- och elinfrastruktur. Möjlighet att arbeta med verkliga utmaningar inom projekt, drift och underhåll av elanläggningar. Tillgång till erfarna specialister inom elkraft, projektledning och digital utveckling. En flexibel uppgift där du kan kombinera elektroteknik, digitalisering och verksamhetsutveckling. Möjlighet att bidra till mer effektiva arbetssätt i en verksamhet som spelar en viktig roll i energiomställningen. Mångfald och inkludering Vi tror att mångfald och olika perspektiv är avgörande för att skapa innovativa och hållbara lösningar. Vi strävar efter att skapa en inkluderande arbetsmiljö där olika perspektiv, erfarenheter och bakgrunder får komma till tals. Tillsammans bygger vi en arbetsplats där alla känner sig välkomna och kan bidra till en hållbar framtid. Beskrivning av företaget VINCI Energies är en global ledare inom anslutning, prestanda, energieffektivitet och datatjänster. Med en stark regional närvaro och en flexibel organisatorisk struktur ökar VINCI Energies tillförlitligheten, säkerheten och effektiviteten för energi-, transport- och kommunikationsinfrastruktur, fabriker och byggnader. Att arbeta på VINCI Energies innebär att bidra till resultat som gör vardagen enklare och säkrare samtidigt som man förbereder sig för framtiden. Omexom är ett varumärke som tillhör VINCI Energies. På Omexom har vi en djup övertygelse – energi kommer att vara morgondagens hjärta. Med dagens globala energisektor i ständig förändring arbetar Omexom tillsammans med sina kunder för att uppnå energiomställningen. Omexom erbjuder sina kunder ett heltäckande utbud av ingenjörs-, byggnads- och underhållstjänster för energi- och infrastruktursektorn. Kom med oss och utveckla framtidens smarta resursplanering för energi- och infrastruktuprojekt.
LIA-praktik för utvecklare i Uppsala våren 2027
Gör din LIA som utvecklare och bli en del av vårt team i Uppsala under våren 2027. Studerar du till system- eller mjukvaruutvecklare och söker en LIA-plats där du får omsätta dina kunskaper i praktiken och utvecklas tillsammans med erfarna kollegor? Då kan Ductus vara rätt plats för dig. Hos oss gör du din LIA på plats på vårt kontor i Uppsala, där du får arbeta nära våra utvecklare och vara en del av teamet. Du får arbeta med verkliga utvecklingsuppgifter, lära dig mer om hur vi bygger och utvecklar mjukvara och få stöd och feedback från erfarna utvecklare längs vägen. Vem söker vi? Vi söker dig som går en eftergymnasial utbildning till system- eller mjukvaruutvecklare och som genom dina studier har fått erfarenhet av C#/.NET eller Python. Vi ser gärna att du också har arbetat med något modernt frontend-ramverk under utbildningen eller i egna projekt. Det viktigaste är inte exakt vilket ramverk du har använt, utan att du har en grundläggande förståelse för frontendutveckling och är nyfiken på att utvecklas vidare. Som person tror vi att du: har ett genuint intresse för programmering och mjukvaruutveckling gillar problemlösning och att förstå hur saker fungerar är nyfiken och vill lära dig av andra gärna delar med dig av idéer och vågar ställa frågor tycker om att samarbeta och utvecklas tillsammans med ett team. Du behöver inte kunna allt från början. Vi söker framför allt dig som har en bra teknisk grund från din utbildning och vill fortsätta utvecklas som utvecklare. Din LIA hos oss Under din LIA får du möjlighet att omsätta det du lärt dig under utbildningen i praktiken. Upplägget anpassas efter din utbildning, dina kunskaper och målen för din LIA. Du får: en handledare med erfarenhet av systemutveckling arbeta nära våra utvecklare och ta del av deras kunskap och erfarenheter arbeta praktiskt med utvecklingsuppgifter i en verklig IT-miljö regelbundna avstämningar, feedback och stöd under praktikperioden bli en del av teamet och delta i möten och aktiviteter på vårt kontor i Uppsala. Att vara en del av Ductus På Ductus vill vi ha en öppen och prestigelös miljö där vi hjälper varandra att bli bättre. Samarbete, kommunikation och snabb feedback är viktiga delar av hur vi arbetar. Under din LIA arbetar du nära våra utvecklare och får möjlighet att både bidra i arbetet och bygga vidare på dina kunskaper genom praktisk erfarenhet. Efter avslutad LIA-praktik kan det även finnas möjlighet till anställning hos Ductus. På Ductus använder vi olika verktyg och lösningar inom AI som en naturlig del av vårt arbete och uppmuntrar alla, oavsett roll, att utforska möjligheterna med AI för att arbeta smartare, utvecklas och skapa ännu bättre lösningar. Praktisk information Ort: Uppsala Omfattning: Heltid Arbetsform: På plats på vårt kontor i Uppsala Start: Enligt överenskommelse Välkommen med din ansökan!
Examensarbete
Gör ditt examensarbete hos oss Vill du göra ditt examensarbete på ett innovativt IT-företag som stöttar dig hela vägen? Ansök om att göra ditt examensarbete hos oss! Vi söker studenter som går en eftergymnasial utbildning inom IT/datavetenskap eller som vill knyta sitt huvudämne till frågor som påverkar IT-branschen. En sak till – ungefär hälften av dem som har gjort sitt examensarbete hos oss har sedan gått vidare till att bli anställda på Ductus! Så här jobbar vi för att stötta dig som gör examensarbete hos oss: Examensarbetet utformas utifrån dina kunskaper, studier och intressen. Du får en tilldelad handledare med yrkeskunskaper inom ditt avhandlingsämne. Vi erbjuder regelbundna möten med handledare samt stöd från våra andra medarbetare. Vi erbjuder stöd med utformning av ditt examensarbete och eventuella ansökningar. Du blir en del av Ductus under examensarbetet och får kliva in i en inspirerande miljö med kunniga kollegor. Självklart är du välkommen på våra kontors- och teammöten samt de evenemang som vi arrangerar. Möjlighet till jobb efter examensarbetet (ungefär hälften av våra studenter brukar börja hos oss). Vad erbjuder vi? Hos oss erbjuds du en öppen och prestigelös organisation med bra gemenskap. Samarbete, kommunikation och snabb feedback är ledord som du, precis som vi, håller högt. Du kommer gärna med idéer och är en lagspelare som gillar att hjälpa andra att bli bättre och försöker få saker att hända när du arbetar i ett team. På Ductus använder vi olika verktyg och lösningar inom AI som en naturlig del av vårt arbete och uppmuntrar alla, oavsett roll, att utforska möjligheterna med AI för att arbeta smartare, utvecklas och skapa ännu bättre lösningar. Om tjänsten Ort: Flera orter Omfattning: Heltid Tillträde: Enligt överenskommelse Ansökan Välkommen med din ansökan!
Master Thesis – Data-Efficient Exploration
The Materials Modelling team accelerates the development of next-generation cutting tool materials through advanced modelling, simulation, data analytics, and AI. We work across multiple length scales, from atomic-scale phenomena to industrial processes, transforming scientific understanding into practical solutions that support materials design, process development, digitalization, and sustainable innovation. By combining materials science, computational methods, and data-driven approaches, we help reduce development time, improve decision-making, and enable virtual product development. We’re now looking for a student who wants to complete their master's thesis with us, focusing on data-efficient exploration of compositions and mechanical properties using first-principles calculations and active learning. Background and purpose The computational design of materials for cutting tools requires predictive models that can describe mechanical-property trends across multicomponent composition spaces. Existing first-principles databases provide valuable information on elastic constants and related mechanical-property descriptors, but their coverage is generally non-uniform. In particular, predictions in sparsely sampled regions may be associated with substantial uncertainty. Work description This thesis will develop active-learning strategies to reduce prediction uncertainty by identifying a limited but sufficient set of informative compositions for additional autoQMAS calculations. The newly generated data will be iteratively incorporated into a database to update and improve the predictive models. The objective is to achieve a predefined confidence level across the compositional region of interest. At the same time, the number of additional calculations should be minimized and compositions with the best trade-off between hardness and toughness identified. Project plan: Weeks 1-2: Literature review and project definition Weeks 3-4: Existing workflow and database - baseline model and uncertainty assessment Weeks 5 -12: Active-learning method development and implementation Weeks 13-15: Final analysis and documentation Weeks 16-20: Writing thesis and preparing presentation Location The position is based in Västberga, Stockholm. Profile We are looking for a Master's student with a strong foundation in physics, materials science, applied mathematics, or computational engineering. The ideal candidate has experience with Python programming, scientific computing, data analysis, and machine learning. Knowledge of atomistic simulations, autoQMAS calculations, density functional theory (DFT), or computational materials science is meritorious. The project requires curiosity, initiative, and an interest in combining physics-based modelling with AI-driven approaches for accelerated materials design. Our Culture At Sandvik, we work with advanced technology and exciting innovations, but it is our people who are the true key to our success. We believe that diversity creates a better environment and that inclusion is essential to achieving strong results. This means supporting one another, sharing knowledge, and embracing each other's differences. To learn more about us, we encourage you to visit our website, LinkedIn, or Facebook. Scope The master’s thesis project corresponds to 30 ECTS credits and is expected to be carried out full-time over approximately 20 weeks. The project is planned to start in January 2027. C
Thesis Project – AI as an Engineering Aid
Sandvik Coromant is a world-leading supplier of tools and tooling systems for metal cutting. Behind that sits a production environment with a large installed base of automation equipment – some of it still running on Adept robot controllers programmed in V+. This thesis project covers AI as an engineering aid when modernizing legacy Adept/V+ robot installations. This is a proof-of-concept project with honest premises. We do not believe AI can replace robot, PLC, and safety engineers in a control system migration, and we are not asking you to prove that it can. What we want to know is something more useful: how much of the manual groundwork involved in such a migration can AI take off our hands? Background and scope of the project Parts of our production still rely on obsolete Adept/V+ robot controllers, while the mechanical equipment has many years of useful life left. Modernization is often postponed because it requires engineers to interpret undocumented code, reconstruct system behavior, and create documentation and tests. Although the architectural differences make automatic translation unrealistic, AI could support this groundwork through analysis, documentation, code drafts, and test generation. Purpose The purpose of the project is to quantify, on a single small and well-defined part of a real V+ application, how much AI can contribute in four specific areas: Analysis – understanding and explaining existing V+ code, its structure, dependencies and behavior Documentation – producing the functional and technical documentation that is missing today Code drafts – generating first-draft code for the target platform for an engineer to review and complete Test generation – deriving test cases and verification criteria from the original application For each area we want a measured answer: how much of the work could AI do, what was the quality, how much rework did an engineer have to put in, and how much time was saved in total? What this project is not The goal is explicitly not a fully automated, production-ready conversion. Success is a clear, well-substantiated picture of where AI helps and where it does not and a working method we can reuse. A result showing limited benefit is a perfectly acceptable outcome. We are after an honest answer, not a positive one. Work description The project runs as a proof of concept in five phases. All verification is done virtually against a 3D model; no commissioning on physical equipment is involved. 1. Scoping and reference behavior Together with your supervisor, select one small and well-defined part of a V+ application – a single sub-sequence or program module – as the case for the whole project Establish a measurable reference behavior for that part – motions, I/O, sequence logic and interfaces to surrounding equipment. This is what every later result is judged against Define up front how AI contribution will be measured in each of the four areas, so the comparison is fair and repeatable 2. AI-assisted analysis Use two or three AI tools to interpret and explain the V+ code: structure, control flow, dependencies and implicit assumptions Assess correctness against the reference behavior – what did the tools understand, what did they miss, and what did they state confidently but wrongly? 3. AI-assisted documentation Generate functional and technical documentation of the selected part with AI support Evaluate how much of the output is usable as-is, how much n
Provably Secure Authentication and Authorization for AI Agents
This master’s thesis project aims to develop and propose a secure authentication and authorization architecture for AI agents, supported by a cryptographic protocol with formally proven security properties. The project also includes implementing a proof of concept in Rust (or other suitable language of choice) to demonstrate the protocol in an agentic software development workflow. As AI agents increasingly interact with development tools, repositories and other agents, there is a need to establish who is acting, on whose behalf, and with which permissions. An agent may receive authority from a human and delegate parts of its task to other agents. This creates security challenges concerning authentication, restricted delegation, unauthorized actions and traceability. The project will investigate how cryptographic mechanisms can support this chain of authority. The proposed architecture should allow agents to authenticate, demonstrate their delegated authority and perform only operations permitted by that authority. A central objective is to define a precise threat model and prove selected protocol properties, such as resistance to impersonation, privilege escalation and replay attacks, under explicit trust assumptions. The practical objective is to implement a Rust proof of concept demonstrating authentication, delegation and authorization enforcement (with tracability). The architecture should be designed to support integration with existing commercial coding agents through a suitable interface. The security guarantees concern agents’ identities and authority to act; verifying that generated software correctly implements a requirement is outside the project’s core scope. What we expect you to do: - Conduct a literature study on cryptographic authentication, authorization and delegation, including their application to AI agents. - Define a representative agentic workflow, threat model and security requirements. - Propose an architecture and cryptographic protocol for authenticated agents, restricted delegation and verifiable proof of authority. - Implement a proof of concept in Rust, demonstrating a workflow involving multiple agents and a protected resource or tool. - Evaluate security and performance through adversarial scenarios and measurements, and discuss limitations and integration requirements. We are looking for someone with: - A background in computer science, mathematics, engineering physics or a related discipline. - An interest in cryptography, IT security and AI systems. - An interest in mathematical reasoning and/or security analysis. - Programming experience and a willingness to work with Rust (or other suitable language). - A curious mind and the ability to learn. For any questions, or if you want to apply, send an email to hannes.salin@trafikverket.se. If applying, please attach your CV. Extent: 30 hp. Application email: hannes.salin@trafikverket.se.
Bacterial production of dsRNA for sustainable crop protection
Context Botrytis cinerea, the causal agent of grey mould, is an important pathogen of fruit and vegetable crops and is increasingly difficult to control because of the emergence of resistance to conventional fungicides. Double-stranded RNA (dsRNA) offers a promising alternative, as specific dsRNA molecules can trigger RNA interference (RNAi) and silence fungal genes essential for growth or pathogenicity. However, the high cost of conventional in vitro dsRNA production remains a major obstacle to its use in agriculture. Your project This project aims to establish a reliable and scalable system for dsRNA production in E. coli and to evaluate the antifungal activity of the molecules produced: • Selected B. cinerea genes involved in fungal growth and cell wall integrity will be targeted by dsRNA sequences designed in silico to maximise RNAi efficiency and specificity. • The selected sequences will be expressed in E. coli using a bidirectional transcription system, and different purification strategies will be compared to optimise dsRNA recovery and quality. • The purified dsRNA will be evaluated in vitro against B. cinerea and in vivo on vegetable tissues to assess its effects on fungal growth and pathogenicity. The project will involve bioinformatic design of dsRNA sequences, molecular cloning, bacterial transformation and expression, dsRNA purification, and phenotyping of RNA-based fungicides. Environment You will be hosted in the Division of Glycoscience, in the School of Engineering Sciences in Chemistry, Biotechnology and Health (Stockholm, Sweden) located in AlbaNova. Our laboratory provides students with a dynamic, international, and multidisciplinary research environment. You will have the opportunity to get hands-on experience with gene cloning, protein chemistry, enzyme activity assays, microscopy, x-ray diffraction (XRD) analysis, and mass spectrometry. Contact Vaibhav Srivastava vasri@kth.se visit: https://www.kth.se/profile/vasri Extent: 30 hp. Application email: vasri@kth.se.
CRISPR/Cas9 for sustainable antifungal discovery
Context Botrytis cinerea, the causal agent of grey mould, is a major fungal pathogen of fruit and vegetable crops, causing significant agricultural losses worldwide. The increasing prevalence of fungicide resistance highlights the need for new, more sustainable strategies for disease control. Cell wall integrity is a promising but still underexplored target for the development of next-generation antifungals, and genome editing provides a powerful approach to investigate the function of candidate genes. Your project This project aims to establish CRISPR/Cas9 genome-editing platforms in both E. coli and B. cinerea: • In E. coli BL21, the project will develop an efficient editing protocol targeting the rnc gene, which encodes RNase III, to generate a bacterial strain suitable for RNA-based antifungal production. • In B. cinerea, the CRISPR/Cas9 system will be employed to generate mutants in selected genes associated with fungal growth and cell wall integrity, thereby providing functional validation of potential antifungal targets. The project will involve bioinformatic design of sgRNAs and DNA constructs, bacterial transformation and screening, Cas9 expression and purification, fungal transformation, molecular characterisation, and phenotyping of mutants. Environment You will be hosted in the Division of Glycoscience, in the School of Engineering Sciences in Chemistry, Biotechnology and Health (Stockholm, Sweden) located in AlbaNova. Our laboratory provides students with a dynamic, international, and multidisciplinary research environment. Contact Vaibhav Srivastava vasri@kth.se visit: https://www.kth.se/profile/vasri Extent: 30 hp. Application email: vasri@kth.se.
Future batteries for electric trucks: Li-ion LFP and LMFP
MSc thesis. Future batteries for electric trucks: Li-ion LFP and LMFP. Scania is one of the leading European manufacturers of heavy-duty vehicles. The 2025 global sales were 87'600 trucks and 6'500 buses, with 41 % of the total outside Europe. When it comes to global warming, we already contribute to the necessary reduction of fossil CO2 emissions with a focus on battery-electric trucks and buses. Background According to EU regulation 2019/1242, from 2019 to 2030, 2035 and 2040 the average tailpipe-CO2 of new truck sales shall be reduced by 43, 64 and 90 %. The plan is to reach this reduction by quickly ramping up the sales of battery-electric trucks (BET). In the 2030ies, established battery chemistries will be developed further, and emerging chemistries will enter the market. New chemistries can enable improved battery properties, the diversification of the raw material feedstock or a reduction of cost. The demands on battery cells for BET are, listed by decreasing priority: Sufficient cycle life, high efficiency, sufficient C-rate, low procurement cost, high energy density. To construct BET with the Cell-To-Pack (CTP) and Pack-To-Chassis (PTC) technology improves the trade-off between low weight and high range. CTP and PTC put besides electrochemical and thermal also mechanical requirements on the battery cells. Task In this M.Sc. thesis project (30 hp) for one student, a techno-economic assessment of future Li-ion LFP and LMFP battery technology for BET shall be conducted. The task is to (i) identify and assess expected developments in LFP and LMFP relevant for future BET, based on scientific literature and publicly available data; (ii) derive representative future LFP and LMFP cell concepts and matching battery pack concepts based on these findings and the requirements of BET; (iii) assess battery degradation during representative BET operation using a simplified semi-empirical aging model; and (iv) estimate the cost for raw-material, cell-production and pack-production at multiple-GWh/year scale. To facilitate and speed up the work, skilled supervision and a license for ChatGPT Enterprise will be available. Education & organisation: Studies: (Electro)chemistry, physics, electrical engineering, energy engineering Is a must: Relevant courses on battery technology. Is a bonus: Previous work on battery degradation and/or cost. Number of students: One. Start of work: (a) 18 Jan (b) 1 Feb 2027. Estimated duration: Until (a) 20 Jun (b) 4 Jul 2027. Two office-days per week Language of work: English, Swedish Location of work: Södertälje, Stockholm County, Sweden Students from outside Stockholm County can rent a subsidized Scania apartment in Södertälje. Per student, payment before taxes: 20'000 SEK at the start, 20'000 SEK after the final report was approved by Scania. Per student, travel expenses: 1 to 2 roundtrips between study location and Södertälje. Contact persons and supervisors: Antonius KIES, Energy Economy / Range. Tel. 0046 8 553 - 724 24 David RAYMAND, Battery Cells. Tel. 0046 8 553 - 532 93 Björn WEIßHAR, High Voltage Batteries. Tel. 0049 173 4186 114 Application: Please enclose personal letter, CV and the list of grades from the latest M.Sc. studies. The applications will be checked continuously. A background check and security interview will be conducted for this position. Publication date Until the position is staffed or latest until 22 Nov 2026. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33801/.
Future batteries for electric trucks: Li-ion LMR and LNMO
MSc thesis. Future batteries for electric trucks: Li-ion LMR and LNMO Scania is one of the leading European manufacturers of heavy-duty vehicles. The 2025 global sales were 87'600 trucks and 6'500 buses, with 41 % of the total outside Europe. When it comes to global warming, we already contribute to the necessary reduction of fossil CO2 emissions with a focus on battery-electric trucks and buses. Background According to EU regulation 2019/1242, from 2019 to 2030, 2035 and 2040 the average tailpipe-CO2 of new truck sales shall be reduced by 43, 64 and 90 %. The plan is to reach this reduction by quickly ramping up the sales of battery-electric trucks (BET). In the 2030ies, established battery chemistries will be developed further, and emerging chemistries will enter the market. New chemistries can enable improved battery properties, the diversification of the raw material feedstock or a reduction of cost. The demands on battery cells for BET are, listed by decreasing priority: Sufficient cycle life, high efficiency, sufficient C-rate, low procurement cost, high energy density. To construct BET with the Cell-To-Pack (CTP) and Pack-To-Chassis (PTC) technology improves the trade-off between low weight and high range. CTP and PTC put besides electrochemical and thermal also mechanical requirements on the battery cells. Task In this M.Sc. thesis project (30 hp) for one student, a techno-economic assessment of future Li-ion LMR and LNMO battery technology for BET shall be conducted. The task is to (i) identify and assess expected developments in LMR and LNMO relevant for future BET, based on scientific literature and publicly available data; (ii) derive representative future LMR and LNMO cell concepts and matching battery pack concepts based on these findings and the requirements of BET; (iii) assess battery degradation during representative BET operation using a simplified semi-empirical aging model; and (iv) estimate the costs for raw-material, cell-production and pack-production at multiple-GWh/year scale. To facilitate and speed up the work, skilled supervision and a license for ChatGPT Enterprise will be available. Education & organisation: Studies: (Electro)chemistry, physics, electrical engineering, energy engineering Is a must: Relevant courses on battery technology. Is a bonus: Previous work on battery degradation and/or cost. Number of students: One. Start of work: (a) 18 Jan (b) 1 Feb 2027. Estimated duration: Until (a) 20 Jun (b) 4 Jul 2027. Two office-days per week Language of work: English, Swedish Location of work: Södertälje, Stockholm County, Sweden Students from outside Stockholm County can rent a subsidized Scania apartment in Södertälje. Per student, payment before taxes: 20'000 SEK at the start, 20'000 SEK after the final report was approved by Scania. Per student, travel expenses: 1 to 2 roundtrips between study location and Södertälje. Contact persons and supervisors: Antonius KIES, Energy Economy / Range. Tel. 0046 8 553 - 724 24 David RAYMAND, Battery Cells. Tel. 0046 8 553 - 532 93 Björn WEIßHAR, High Voltage Batteries. Tel. 0049 173 4186 114 Application: Please enclose personal letter, CV and the list of grades from the latest M.Sc. studies. The applications will be checked continuously. A background check and security interview will be conducted for this position. Publication date Until the position is staffed or latest until 22 Nov 2026. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33803/.
Future batteries for electric trucks: Li-ion NMC and NMX
MSc thesis. Future batteries for electric trucks: Li-ion NMC and NMX Scania is one of the leading European manufacturers of heavy-duty vehicles. The 2025 global sales were 87'600 trucks and 6'500 buses, with 41 % of the total outside Europe. When it comes to global warming, we already contribute to the necessary reduction of fossil CO2 emissions with a focus on battery-electric trucks and buses. Background According to EU regulation 2019/1242, from 2019 to 2030, 2035 and 2040 the average tailpipe-CO2 of new truck sales shall be reduced by 43, 64 and 90 %. The plan is to reach this reduction by quickly ramping up the sales of battery-electric trucks (BET). In the 2030ies, established battery chemistries will be developed further, and emerging chemistries will enter the market. New chemistries can enable improved battery properties, the diversification of the raw material feedstock or a reduction of cost. The demands on battery cells for BET are, listed by decreasing priority: Sufficient cycle life, high efficiency, sufficient C-rate, low procurement cost, high energy density. To construct BET with the Cell-To-Pack (CTP) and Pack-To-Chassis (PTC) technology improves the trade-off between low weight and high range. CTP and PTC put besides electrochemical and thermal also mechanical requirements on the battery cells. Task In this M.Sc. thesis project (30 hp) for one student, a techno-economic assessment of future Li-ion NMC and NMX battery technology for BET shall be conducted, where X stands for something else than cobalt. The task is to (i) identify and assess expected developments in NMC and NMX relevant for future BET, based on scientific literature and publicly available data; (ii) derive representative future NMC and NMX cell concepts and matching battery pack concepts based on these findings and the requirements of BET; (iii) assess battery degradation during representative BET operation using a simplified semi-empirical aging model; and (iv) estimate the costs for raw-material, cell-production and pack-production at multiple-GWh/year scale. To facilitate and speed up the work, skilled supervision and a license for ChatGPT Enterprise will be available. Education & organisation: Studies: (Electro)chemistry, physics, electrical engineering, energy engineering Is a must: Relevant courses on battery technology. Is a bonus: Previous work on battery degradation and/or cost. Number of students: One. Start of work: (a) 18 Jan (b) 1 Feb 2027. Estimated duration: Until (a) 20 Jun (b) 4 Jul 2027. Two office-days per week Language of work: English, Swedish Location of work: Södertälje, Stockholm County, Sweden Students from outside Stockholm County can rent a subsidized Scania apartment in Södertälje. Per student, payment before taxes: 20'000 SEK at the start, 20'000 SEK after the final report was approved by Scania. Per student, travel expenses: 1 to 2 roundtrips between study location and Södertälje. Contact persons and supervisors: Antonius KIES, Energy Economy / Range. Tel. 0046 8 553 - 724 24 David RAYMAND, Battery Cells. Tel. 0046 8 553 - 532 93 Björn WEIßHAR, High Voltage Batteries. Tel. 0049 173 4186 114 Application: Please enclose personal letter, CV and the list of grades from the latest M.Sc. studies. The applications will be checked continuously. A background check and security interview will be conducted for this position. Publication date Until the position is staffed or latest until 22 Nov 2026. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33802/.
Future batteries for electric trucks: Li-S and Na-S
MSc thesis. Future batteries for electric trucks: Li-S and Na-S. Scania is one of the leading European manufacturers of heavy-duty vehicles. The 2025 global sales were 87'600 trucks and 6'500 buses, with 41 % of the total outside Europe. When it comes to global warming, we already contribute to the necessary reduction of fossil CO2 emissions with a focus on battery-electric trucks and buses. Background According to EU regulation 2019/1242, from 2019 to 2030, 2035 and 2040 the average tailpipe-CO2 of new truck sales shall be reduced by 43, 64 and 90 %. The plan is to reach this reduction by quickly ramping up the sales of battery-electric trucks (BET). In the 2030ies, established battery chemistries will be developed further, and emerging chemistries will enter the market. New chemistries can enable improved battery properties, the diversification of the raw material feedstock or a reduction of cost. The demands on battery cells for BET are, listed by decreasing priority: Sufficient cycle life, high efficiency, sufficient C-rate, low procurement cost, high energy density. To construct BET with the Cell-To-Pack (CTP) and Pack-To-Chassis (PTC) technology improves the trade-off between low weight and high range. CTP and PTC put besides electrochemical and thermal also mechanical requirements on the battery cells. Task In this M.Sc. thesis project (30 hp) for one student, a techno-economic assessment of future Li-sulfur and Na-sulfur battery technology for BET shall be conducted, both batteries with SPAN cathodes. The task is to (i) identify and assess expected developments in Li-S and Na-S relevant for future BET, based on scientific literature and publicly available data; (ii) derive representative future Li-S and Na-S cell concepts and matching battery pack concepts based on these findings and the requirements of BET; (iii) assess battery degradation during representative BET operation using a simplified semi-empirical aging model; and (iv) estimate the costs for raw-material, cell-production and pack-production at multiple-GWh/year scale. To facilitate and speed up the work, skilled supervision and a license for ChatGPT Enterprise will be available. Education & organisation: Studies: (Electro)chemistry, physics, electrical engineering, energy engineering Is a must: Relevant courses on battery technology. Is a bonus: Previous work on battery degradation and/or cost. Number of students: One. Start of work: (a) 18 Jan (b) 1 Feb 2027. Estimated duration: Until (a) 20 Jun (b) 4 Jul 2027. Two office-days per week Language of work: English, Swedish Location of work: Södertälje, Stockholm County, Sweden Students from outside Stockholm County can rent a subsidized Scania apartment in Södertälje. Per student, payment before taxes: 20'000 SEK at the start, 20'000 SEK after the final report was approved by Scania. Per student, travel expenses: 1 to 2 roundtrips between study location and Södertälje. Contact persons and supervisors: Antonius KIES, Energy Economy / Range. Tel. 0046 8 553 - 724 24 David RAYMAND, Battery Cells. Tel. 0046 8 553 - 532 93 Björn WEIßHAR, High Voltage Batteries. Tel. 0049 173 4186 114 Application: Please enclose personal letter, CV and the list of grades from the latest M.Sc. studies. The applications will be checked continuously. A background check and security interview will be conducted for this position. Publication date Until the position is staffed or latest until 22 Nov 2026. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33807/.
Future batteries for electric trucks: Na-ion LO and PBA
MSc thesis. Future batteries for electric trucks: Na-ion LO and PBA Scania is one of the leading European manufacturers of heavy-duty vehicles. The 2025 global sales were 87'600 trucks and 6'500 buses, with 41 % of the total outside Europe. When it comes to global warming, we already contribute to the necessary reduction of fossil CO2 emissions with a focus on battery-electric trucks and buses. Background According to EU regulation 2019/1242, from 2019 to 2030, 2035 and 2040 the average tailpipe-CO2 of new truck sales shall be reduced by 43, 64 and 90 %. The plan is to reach this reduction by quickly ramping up the sales of battery-electric trucks (BET). In the 2030ies, established battery chemistries will be developed further, and emerging chemistries will enter the market. New chemistries can enable improved battery properties, the diversification of the raw material feedstock or a reduction of cost. The demands on battery cells for BET are, listed by decreasing priority: Sufficient cycle life, high efficiency, sufficient C-rate, low procurement cost, high energy density. To construct BET with the Cell-To-Pack (CTP) and Pack-To-Chassis (PTC) technology improves the trade-off between low weight and high range. CTP and PTC put besides electrochemical and thermal also mechanical requirements on the battery cells. Task In this M.Sc. thesis project (30 hp) for one student, a techno-economic assessment of future Na-ion Layered Oxides (LO) and Prussian Blue Analogues (PBA) battery technology for BET shall be conducted. The task is to (i) identify and assess expected developments in LO and PBA relevant for future BET, based on scientific literature and publicly available data; (ii) derive representative future LO and PBA cell concepts and matching battery pack concepts based on these findings and the requirements of BET; (iii) assess battery degradation during representative BET operation using a simplified semi-empirical aging model; and (iv) estimate the costs for raw-material, cell-production and pack-production at multiple-GWh/year scale. To facilitate and speed up the work, skilled supervision and a license for ChatGPT Enterprise will be available. Education & organisation: Studies: (Electro)chemistry, physics, electrical engineering, energy engineering Is a must: Relevant courses on battery technology. Is a bonus: Previous work on battery degradation and/or cost. Number of students: One. Start of work: (a) 18 Jan (b) 1 Feb 2027. Estimated duration: Until (a) 20 Jun (b) 4 Jul 2027. Two office-days per week Language of work: English, Swedish Location of work: Södertälje, Stockholm County, Sweden Students from outside Stockholm County can rent a subsidized Scania apartment in Södertälje. Per student, payment before taxes: 20'000 SEK at the start, 20'000 SEK after the final report was approved by Scania. Per student, travel expenses: 1 to 2 roundtrips between study location and Södertälje. Contact persons and supervisors: Antonius KIES, Energy Economy / Range. Tel. 0046 8 553 - 724 24 David RAYMAND, Battery Cells. Tel. 0046 8 553 - 532 93 Björn WEIßHAR, High Voltage Batteries. Tel. 0049 173 4186 114 Application: Please enclose personal letter, CV and the list of grades from the latest M.Sc. studies. The applications will be checked continuously. A background check and security interview will be conducted for this position. Publication date Until the position is staffed or latest until 22 Nov 2026. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33805/.
Future batteries for electric trucks: Na-ion NVPF and NFPP
MSc thesis. Future batteries for electric trucks: Na-ion NVPF and NFPP Scania is one of the leading European manufacturers of heavy-duty vehicles. The 2025 global sales were 87'600 trucks and 6'500 buses, with 41 % of the total outside Europe. When it comes to global warming, we already contribute to the necessary reduction of fossil CO2 emissions with a focus on battery-electric trucks and buses. Background According to EU regulation 2019/1242, from 2019 to 2030, 2035 and 2040 the average tailpipe-CO2 of new truck sales shall be reduced by 43, 64 and 90 %. The plan is to reach this reduction by quickly ramping up the sales of battery-electric trucks (BET). In the 2030ies, established battery chemistries will be developed further, and emerging chemistries will enter the market. New chemistries can enable improved battery properties, the diversification of the raw material feedstock or a reduction of cost. The demands on battery cells for BET are, listed by decreasing priority: Sufficient cycle life, high efficiency, sufficient C-rate, low procurement cost, high energy density. To construct BET with the Cell-To-Pack (CTP) and Pack-To-Chassis (PTC) technology improves the trade-off between low weight and high range. CTP and PTC put besides electrochemical and thermal also mechanical requirements on the battery cells. Task In this M.Sc. thesis project (30 hp) for one student, a techno-economic assessment of future Na-ion NVPF and NFPP battery technology for BET shall be conducted. The task is to (i) identify and assess expected developments in NVPF and NFPP relevant for future BET, based on scientific literature and publicly available data; (ii) derive representative future NVPF and NFPP cell concepts and matching battery pack concepts based on these findings and the requirements of BET; (iii) assess battery degradation during representative BET operation using a simplified semi-empirical aging model; and (iv) estimate the costs for raw-material, cell-production and pack-production at multiple-GWh/year scale. To facilitate and speed up the work, skilled supervision and a license for ChatGPT Enterprise will be available. Education & organisation: Studies: (Electro)chemistry, physics, electrical engineering, energy engineering Is a must: Relevant courses on battery technology. Is a bonus: Previous work on battery degradation and/or cost. Number of students: One. Start of work: (a) 18 Jan (b) 1 Feb 2027. Estimated duration: Until (a) 20 Jun (b) 4 Jul 2027. Two office-days per week Language of work: English, Swedish Location of work: Södertälje, Stockholm County, Sweden Students from outside Stockholm County can rent a subsidized Scania apartment in Södertälje. Per student, payment before taxes: 20'000 SEK at the start, 20'000 SEK after the final report was approved by Scania. Per student, travel expenses: 1 to 2 roundtrips between study location and Södertälje. Contact persons and supervisors: Antonius KIES, Energy Economy / Range. Tel. 0046 8 553 - 724 24 David RAYMAND, Battery Cells. Tel. 0046 8 553 - 532 93 Björn WEIßHAR, High Voltage Batteries. Tel. 0049 173 4186 114 Application: Please enclose personal letter, CV and the list of grades from the latest M.Sc. studies. The applications will be checked continuously. A background check and security interview will be conducted for this position. Publication date Until the position is staffed or latest until 22 Nov 2026. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33806/.
MSc Thesis: Advanced Optimization for Complex Radiation Therapy Treatments
Are you a problem-solver with a passion for mathematics, optimization, and programming? Join us in developing advanced radiation therapy solutions that could improve cancer treatment for patients worldwide. Project description This project combines mathematical optimization with software implementation within our in-house treatment planning system RayStation. The focus is photon arc therapy, the most widely used delivery technique in modern radiation therapy. In this technique, the radiation source rotates around the patient while the beam collimation, dose rate, and gantry speed are varied continuously. The aim of the project is to develop optimization methods for complex treatments of this form that take full advantage of recent advances in delivery system capabilities, with the potential to ultimately improve treatment outcomes. Optimization of photon arc treatments constitutes a large-scale nonlinear optimization problem with decision variables that govern the dose delivery, which are coupled through the mechanical limitations of the delivery system. Conventional formulations discretize these variables into control points at fixed angular intervals. The project will explore denser and nonuniform control point spacings, together with simultaneous optimization of the dose rate and gantry speed. Key questions include how to allocate control points along an arc and how to represent acceleration limits, while balancing computational cost against solution quality. The work will combine modeling, algorithm development, implementation, and evaluation on clinical cases, providing experience across the full path from mathematical formulation to implementation in an established commercial software product. AI tools will support the work, and guidance will be provided on their effective use. Your profile We are looking for an ambitious student who enjoys tackling challenging problems at the intersection of mathematics, physics and programming. We value curiosity, analytical thinking, and a willingness to learn and develop new skills. Requirements: - Highly motivated student that has excelled in studies - Knowledge and interest in programming - Knowledge and interest in applied mathematics - Excellent communication skills in Swedish and/or English Meriting: - Experience gained from summer/part time jobs or hobby projects - Experience, for example through coursework, in mathematical optimization - Programming skills in C++, C# or Python Extent: 30 hp. Application URL: https://raysearchlabs.onecruiter.com/jobs/319558-msc-projects-at-raysearch-laboratories-spring-2027.
MSc Thesis: Agentic AI for Configuring Radiotherapy Workflows
Are you a problem-solver with a passion for mathematics and optimization? Join us in exploring new ways to improve adaptive radiotherapy and cancer treatment. Project description This project develops AI agents that take a description of how a radiotherapy clinic works and build the matching workflows in the RayCare oncology information system. RayCare is developed by RaySearch at our headquarters in Stockholm, where the thesis work will take place. In RayCare, each clinic's way of working is configured as workflows: tasks for different staff roles, grouped into modules and linked by triggers that decide when each task becomes ready and when it is due. Today these are built template by template through forms, which takes RaySearch staff and clinicians substantial time and raises the barrier to entry for new clinics. Reducing this effort will make it easier for RayCare to scale as it enters clinical use at a growing number of clinics around the world. The project will develop and evaluate the most effective approach to a full round trip: from a clinic's description of its process to a configured workflow, and back to a representation that a human can review. The workflow the agents produce must then be correct, and the project will establish how to measure this: a workflow can look plausible yet contain a missing dependency or a task assigned to the wrong role, while two workflows can differ structurally and still behave identically. Historical data from clinics using RayCare makes this measurable: the original specifications can serve as input to the agents, and the workflows configured from them, available in structured form, as ground truth. You will build the agents with the GitHub Copilot SDK, with full access to the latest frontier AI models, and integrate them with RayCare. Requirements: - Highly motivated students that have excelled in their studies in an engineering program with a focus on algorithms and programming, such as computer science, machine learning, electrical engineering, or engineering physics - Knowledge and interest in programming. - Excellent communication skills in Swedish and/or English Meriting: - Experience gained from summer/part-time jobs or hobby projects within software development and/or machine learning - Experience from working with agentic AI e.g. Claude, Codex, GitHub Copilot, etc. - Programming language skills such as C#, TypeScript Extent: 30 hp. Application URL: https://raysearchlabs.onecruiter.com/jobs/319558-msc-projects-at-raysearch-laboratories-spring-2027.
MSc Thesis: Automated Interoperability Validation for Healthcare Software
Looking for a thesis project that combines technical challenges with real-world impact? At RaySearch, you'll have the chance to work with talented colleagues and contribute to software that supports cancer treatment around the world. We value curiosity, collaboration, and fresh perspectives, and we see thesis students as an important part of our teams. Project description Modern radiotherapy relies on the safe and reliable exchange of treatment plans, images, and patient information between systems from different vendors. This communication is typically based on the DICOM standard, but interoperability issues can still occur due to vendor-specific implementations and evolving standards. Detecting these issues is often a manual and time-consuming process. In this thesis, you will explore how DICOM conformance requirements can be transformed into machine-readable validation rules and used to automatically identify interoperability risks. The project combines software engineering, communication protocols, healthcare technology, and data validation, while addressing a real-world challenge in modern cancer care. Your main tasks - Design and implement a prototype framework that analyzes DICOM data - Validate it against standard and vendor-specific requirements, to provide actionable feedback to developers and users. Your profile We are looking for a master's student with interest in healthcare technology, communication standards, and software quality. - Master of Science student in Computer Science, Software Engineering, Engineering Physics, Applied Mathematics, or a related field. - Experience and interest in programming - It’s an advantage, but not required, if you also have experience of C#/.Net, Knowledge of DICOM, data validation, automated testing, or interoperability standards. Extent: 30 hp. Application URL: https://raysearchlabs.onecruiter.com/jobs/319558-msc-projects-at-raysearch-laboratories-spring-2027.
Master's thesis: Threat Modeling for Law Enforcement Verification
Law enforcement data requests are only as trustworthy as the weakest link in a chain nobody currently verifies end to end. Banks, crypto exchanges and tech companies receive requests from police and other authorities for customer data every day. The data supports investigations into fraud, money laundering and other crimes, and often includes identity documents, transaction history, IP addresses and contact details. Most arrive by email or through web portals, and the receiving company has to decide, often under time pressure, whether the requester is who they claim to be. When that decision is wrong, personal data ends up with criminals. These attacks are well documented. Criminals use compromised police email accounts, stolen credentials and fake emergency requests to obtain data that is then used for fraud, extortion and stalking. In September 2026, Revolut handed over customer data in response to a fraudulent government request, one of several recent cases showing how weak current verification is. Reqport is a Stockholm-based company building a platform where companies receive, verify and respond to requests from authorities. Officers at the Swedish Police Authority already use it. Requests are processed with confidential computing, which means Reqport cannot see their contents. The problem A legitimate request requires a legitimate officer from a legitimate agency. Broken down, that gives three questions, each with its own set of attacks: 1. Is the agency real? The requesting body must exist and have the legal power to request data. Lookalike domains, fake agencies and foreign bodies without jurisdiction all exploit this. 2. Does the person belong to the agency? Access to an agency email domain does not prove employment. Shared mailboxes, contractors and former staff with active accounts are all weak points. 3. Is it really them right now? A genuine officer's account can be used by someone else through phishing, infostealer malware or session hijacking. This is the most common attack in recent incidents. We are looking for one student to build a threat model for the requester chain and evaluate how each link can be verified. Relevant methods include domain and agency intelligence, colleague vouching, stolen-credential screening, device and behavioural signals, and authority-side attestation such as eID or certificates. The work should result in a proposed verification design, ideally with a prototype or a risk scoring model, evaluated on both security and friction for the officer. Application email: monperrus@kth.se.
30 credits - Evaluating and Improving Explainable Vision-Language Models for Autonomous Driving
30 Credits – Evaluating and Improving Explainable Vision-Language Models for Autonomous Driving Background Vision-Language Models (VLMs) are increasingly used in autonomous driving to interpret traffic scenes, answer questions, and explain vehicle behavior. However, generated explanations are not always reliable and may omit important objects, hallucinate scene elements, or be inconsistent with the model's actual decision-making process. This thesis focuses on understanding how explainability in autonomous-driving VLMs can be measured and improved using open-source models and datasets. Objective The goal is to investigate methods for evaluating and improving explanations generated by VLMs, ensuring they are both understandable and faithful to the model’s decisions. Possible topics include: Measuring explanation quality, faithfulness, and consistency. Evaluating visual grounding and object relevance. Comparing free-text and structured explanations. Detecting hallucinated or unsupported explanations. Using counterfactual or modified scenes to test robustness. Developing methods that improve alignment between visual evidence, predictions, and explanations. Investigating uncertainty-aware explanations. Job Description You will: Review literature on explainable AI, VLMs, and autonomous driving. Implement and evaluate explainability methods. Develop metrics for assessing explanation quality. Analyze grounding, consistency, robustness, and uncertainty. Evaluate models on autonomous-driving datasets. Document findings and recommendations. The project will investigate whether explanations truly reflect the information used by the model rather than being generated after a decision has already been made. The Project Offers Work with state-of-the-art multimodal AI and autonomous-driving technologies. Access to open-source models, datasets, and research infrastructure. Collaboration with TRATON researchers and engineers. Opportunity to develop reusable explainability frameworks and methods. Education Master's student in Computer Science, Machine Learning, Robotics, Engineering Physics, Electrical Engineering, or a related field. Preferred qualifications: Python and PyTorch Machine learning and deep learning knowledge Interest in autonomous driving, computer vision, transformers, multimodal AI, or explainable AI Number of students: 1 Start: January 2027 (or as agreed) Duration: 20 weeks (30 credits) Application Please submit: CV Personal letter Transcript of grades Applications are reviewed continuously until 30 November 2026 and may close earlier. A background check may be conducted. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33768/.
Examensarbete: Energiskördning för hållbara kontorsmiljöer
Övergripande beskrivning På Knightec arbetar vi med att utveckla teknik som bidrar till ett mer hållbart samhälle och stödjer omställningen mot framtidens energieffektiva lösningar. Som en del av detta arbete vill vi utforska hur outnyttjade energikällor i kontorsmiljöer kan tas tillvara för att minska beroendet av externa energikällor och öka förståelsen för möjligheterna med energiskördning (energy harvesting). Genom att undersöka energi som kan utvinnas från exempelvis belysning, vibrationer, temperaturgradienter, radiofrekventa signaler och mänsklig aktivitet vill vi skapa kunskap som kan bidra till framtida hållbara energisystem. Detta examensarbete syftar till att undersöka potentialen hos olika energiskördningstekniker i kontorsmiljöer. Genom att analysera och mäta energi från omgivande källor ska projektet utvärdera hur mycket energi som realistiskt kan utvinnas under verkliga förhållanden. Arbetet omfattar utveckling av en experimentell testplattform för att samla in och analysera data från utvalda energikällor. Resultaten förväntas bidra till ökad förståelse för möjligheterna och begränsningarna hos energiskördning som en del av framtidens mer resurseffektiva och hållbara energisystem. Projektbeskrivning Detta projekt fokuserar på att utvärdera potentialen hos olika energiskördnings tekniker i kontorsmiljöer. Arbetet omfattar följande huvudområden: 1. Identifiering av energikällor: Kartlägga och utvärdera relevanta energikällor i en kontorsmiljö. 2. Systemdesign: Utforma en flexibel experimentell plattform för mätning och utvärdering av flera energiskördnings tekniker. 3. Implementation och testning: Implementera utvalda energiskördnings metoder och genomföra mätningar under realistiska förhållanden. 4. Analys och jämförelse: Utvärdera och jämföra de olika teknikernas energipotential, effektuttag och praktiska begränsningar. 5. Energihantering: Undersöka hur den utvunna energin kan lagras och hanteras för att maximera användbar energi. 6. Utvärdering: Identifiera vilka tekniker som har störst potential i kontorsmiljöer samt vilka utmaningar som behöver hanteras för framtida användning. Vem söker vi? Vi söker en masterstudent inom inbyggda system, elektroteknik, teknisk fysik eller närliggande områden. Meriterande egenskaper: - Ett intresse för elektronik, energisystem och hållbar teknik. - Erfarenhet av programmering, elektronik och mätteknik. - En nyfikenhet kring framtidens energieffektiva och hållbara teknologier. - Beräknad examen 2027 - Flytande svenska i tal och skrift - Flytande engelska i tal och skrift Syfte Syftet med detta examensarbete är att undersöka den energipotential som finns tillgänglig i moderna kontorsmiljöer genom olika energiskördnings tekniker. Genom att utveckla och utvärdera en praktisk testplattform avser projektet att skapa en djupare förståelse för hur mycket energi som kan utvinnas från omgivningen, vilka faktorer som påverkar energiuttaget samt vilka tekniska begränsningar som finns. Resultatet förväntas bidra med kunskap kring hur outnyttjade energikällor i byggnader kan tas tillvara och ge underlag för framtida forskning och utveckling inom hållbara energilösningar. På så sätt kan projektet stödja arbetet mot mer resurseffektiva samhällen och bidra till flera av FN:s globala hållbarhetsmål. Praktisk information Detta är en masteruppsats-tjänst med placering på vårt kontor i Stockholm eller Uppsala. Startdatum i januari, exakta datum släpps närmre inpå. Det färdiga examensarbetet kan publiceras och användas både i din personliga portfölj och i företagets marknadsföring. Vänligen bifoga CV och personligt brev i din ansökan. Skicka gärna in din ansökan så snart som möjligt, dock senast 2026-10-29. Om du har några frågor är du välkommen att kontakta Marla Touma på marla.touma@knightec.se. Observera att vi, på grund av GDPR, endast tar emot ansökningar via vår karriärsida. Extent: 30 hp. Application URL: https://career.knightecgroup.com/jobs/8463841-examensarbete-energiskordning-for-hallbara-kontorsmiljoer.
MSc Thesis: Combinatorial Optimization for Radiation Therapy Patient Scheduling
About half of all people will be diagnosed with cancer during their lifetime. Nearly a third of those will receive radiotherapy, making the efficient use of healthcare resources of the utmost importance. Yet in many clinics, creating patient schedules is still done manually. Project description Radiotherapy scheduling is a highly complex optimization problem. Schedules must satisfy numerous clinical and technical constraints while achieving clinical and operational objectives such as minimizing patient waiting times, overall treatment time, and so on. At RaySearch, we are developing a new scheduling system capable of automatically generating high-quality treatment schedules within seconds. Our current scheduling engine, while effective, has limitations in flexibility and ease of use. We want to investigate if a simpler, more general solution can solve the problem. Your main tasks - Reviewing the state-of-the-art in scheduling optimization. - Designing and implementing a general, global and future-proof optimization algorithm for radiotherapy appointment scheduling. - Comparing the proposed approach against our existing scheduling method in terms of solution quality, computational performance, and scalability. - Validating the algorithm using realistic clinical scheduling scenarios. Your profile We are looking for someone who thrives in the details. Someone who has an appreciation for mathematics and its real-world applications. Someone who can work independently, while still considering feedback from a team. And, ideally, someone who finds scheduling interesting. More specifically, we are looking for someone who is/has: - Master student in Computer Science, Applied Mathematics, Operations Research, Engineering Physics, or similar fields, who has excelled in their studies. - Strong interest in optimization and algorithm design. - Experience with mathematical modeling, combinatorial optimization or scheduling problems is a plus. - Programming experience in C++, Python or similar languages. It’s an advantage, but not required, if you also have experience using C# or git. Extent: 30 hp. Application URL: https://raysearchlabs.onecruiter.com/jobs/319558-msc-projects-at-raysearch-laboratories-spring-2027.
MSc Thesis: Evaluating Agentic AI-Driven Test Automation
Are you excited about AI and software development? Want to explore how AI agents can transform software testing and help improve the quality of medical software? Then this thesis project could be for you. Project Description RaySearch develops a software system called RayStation, used by over a thousand clinics worldwide for radiation treatment planning for cancer. In software development in general, and in medical device software in particular, testing is an important part of the development process to ensure quality of the product. Testing can be performed at several levels, for example unit testing, integration testing and user interface testing and can be either automated or manual. Good coverage of automated tests is desirable, both to reduce time-consuming manual work and to be able to find bugs earlier in the development process. This project aims to develop and evaluate a framework that uses AI agents to automate manual UI tests. The project will assess the framework’s reliability, coverage, and potential to improve the efficiency and traceability of product testing. The framework could also be extended to other products. You will have the opportunity to explore the most recent AI agents in this work using Microsoft Visual Studio Code and GitHub Copilot, connected to RayStation. You will develop and evaluate different skills for the AI agents as part of the project. Your Profile To be eligible for this position, you are a master's student within computer engineering, engineering physics, or a related field, and have excelled in your studies. You have an interest in software development, AI, testing and contributing to our mission. Experience with github copilot and working with skills and agents is an advantage. Extent: 30 hp. Application URL: https://raysearchlabs.onecruiter.com/jobs/319558-msc-projects-at-raysearch-laboratories-spring-2027.
MSc Thesis: Evaluating LLM-based Agentic Systems for RT Plan Optimization
Can an AI agent create radiation therapy plans like an experienced dosimetrist? In this master thesis you will work with large language model (LLM) agents driving treatment plan optimization and measure how well they actually perform. Project description In this project, you will explore both quantitatively and qualitatively how well an agentic AI system can run and automate the optimization process: the agent reviews the results, updates the optimization problem or the automatic optimization workflows and repeats to improve the treatment plan. You will build an agentic harness that connects an LLM agent to RayStation. You will create its tools to let the agent read plans, adjust objectives and run optimizations. Your main tasks - Review research on LLM agents and automated treatment planning, and define the research questions and evaluation criteria. - Work on an agent prototype that reads plans, adjusts optimization objectives and deep learning planning model settings, and runs optimizations in RayStation. - Create a benchmark of treatment planning tasks to evaluate the agent. It includes patient cases, reference plans and scoring based on clinical goals, dose-volume metrics, number of iterations and time. - Design and compare agent strategies, such as step-by-step parameter sweeps versus free reasoning, across different LLMs. - Run the agent on a set of patient cases and compare its plans with reference plans. Use clinical goals, dose-volume metrics, number of iterations and time. - Review the agent's decisions with medical physicists, and present the results in a thesis report. Your Profile We are looking for a curious master's student who wants to work where AI meets cancer care. You enjoy combining programming with careful experiments, and you look critically at results instead of taking them at face value. You are independent and well organized, and you can explain your findings clearly to both software engineers and medical physicists. - Ongoing master's studies in engineering physics, medical physics, computer science, applied mathematics or a related field - Coursework or project experience in optimization and/or machine learning - Good programming skills in Python - Hands-on experience with LLMs, for example prompting, tool calling or building agents through APIs - Fluent written and spoken English Extent: 30 hp. Application URL: https://raysearchlabs.onecruiter.com/jobs/319558-msc-projects-at-raysearch-laboratories-spring-2027.
MSc Thesis: Evaluating LLM-Based Agentic Systems in Radiotherapy Workflows
How well can AI agents perform tasks in radiotherapy treatment planning? In this master’s thesis, you will develop and evaluate agentic systems using different LLMs and radiotherapy software. Project Description The thesis will investigate how LLM-based agentic systems can be used for tasks in the radiotherapy workflow. Radiotherapy treatment planning is a complex process with several steps, from patient intake and prescription to patient modelling, plan creation and plan review. The work will explore how different LLMs, agent harnesses and tools affect the ability to complete these tasks. A small benchmark will be developed to evaluate and compare the approaches. Data, test cases and the radiotherapy software needed for the project will be provided. Your main tasks - Review research on medical agent benchmarks and LLM-based agentic treatment planning. - Define research questions and evaluation criteria. - Create a benchmark of treatment planning tasks. - Develop agent harnesses and compare them with existing open-source and proprietary harnesses. - Evaluate different LLMs, harnesses and tool setups using the benchmark. - Write and present the thesis. Your profile We are looking for a curious master's student who wants to work where AI meets cancer care. You enjoy combining programming with careful experiments, and you look critically at results instead of taking them at face value. You are independent and well organized, and you can explain your findings clearly to both software engineers and medical physicists. - Ongoing master's studies in engineering physics, medical physics, computer science, applied mathematics or a related field - Coursework or project experience in optimization and/or machine learning - Great programming skills in Python - Hands-on experience with LLMs - Fluent written and spoken English Extent: 30 hp. Application URL: https://raysearchlabs.onecruiter.com/jobs/319558-msc-projects-at-raysearch-laboratories-spring-2027.
30 Credits – Robust 4D Radar Perception for Autonomous Driving: Detecting and Classifying Multipath Effects
30 Credits – Robust 4D Radar Perception for Autonomous Driving: Detecting and Classifying Multipath Effects Introduction A Master's thesis at TRATON Group R&D offers an opportunity to gain industry experience and contribute to the development of future autonomous driving technologies. Background 4D radar is becoming an increasingly important sensing technology for autonomous driving. Modern radar systems provide improved range, spatial resolution, and Doppler-based motion information, making them valuable for scene understanding and object tracking. However, radar measurements may contain multipath artifacts that create false detections, often appearing as ghost objects with incorrect position or velocity estimates. These errors can negatively impact downstream perception and motion-planning systems. This thesis focuses on developing methods to identify and remove multipath-induced false positives while preserving valid static and dynamic targets. Objective The objective is to investigate techniques for classifying and filtering false 4D radar detections caused by multipath propagation in autonomous driving scenarios. Possible research directions include: Characterizing multipath effects in modern 4D radar data. Developing models or feature-based approaches for detecting ghost objects. Using spatial, Doppler, and temporal information for robust filtering. Comparing signal-processing and machine-learning methods. Evaluating the impact of filtering on downstream tasks such as motion estimation, odometry, and occupancy prediction. Research questions will be refined together with the student based on available data and current literature. Job Description You will: Review existing research on radar perception and multipath mitigation. Analyze real-world 4D radar data. Develop and evaluate methods for identifying false radar detections. Compare classical and machine-learning approaches. Assess the impact of filtering on perception and motion-related tasks. Document results and recommendations. The Project Offers Work on a high-impact topic in autonomous driving. Access to real-world driving data and computing resources. Collaboration within an active research environment. Opportunity to improve robustness of future autonomous-driving systems. Potential contribution to scientific publications. Education Master's student in: Computer Science Electrical Engineering Engineering Physics Robotics Applied Mathematics Or a related field Experience in one or more of the following is beneficial: Machine Learning or Deep Learning Signal Processing Computer Vision Probabilistic Modelling Python and PyTorch Autonomous Driving, Robotics, or Sensor Fusion Number of students: 1 Start: January 2027 (or as agreed) Duration: 20 weeks, full-time (30 credits) Application Please submit: CV Personal letter Transcript of grades Applications are reviewed continuously during the publication period (1 October 2026 – 30 November 2026) and the position may be filled before the deadline. A background check may be conducted. Interviews are held continuously, and the recruitment process may close earlier than advertised. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33771/.
Agentic-Based Automated Mobile Application Security Assessment
Title: Agentic-Based Framework for Automated Mobile Application Security Assessment Using OWASP MASVS, MASWE, and MASTG Background The increasing complexity of mobile applications and the growing number of security threats have made comprehensive security assessment an essential part of the software development lifecycle. The OWASP Mobile Application Security (MAS) project provides an industry-recognized framework consisting of the Mobile Application Security Verification Standard (MASVS), Mobile Application Security Weakness Enumeration (MASWE), and Mobile Application Security Testing Guide (MASTG). However, performing OWASP-compliant security assessments remains largely manual, requiring significant expertise and time. Recent advances in agentic AI systems offer the opportunity to automate security testing by autonomously planning, executing, and interpreting security assessments while maintaining traceability to established security standards. Target To design, implement, and evaluate an agentic-based framework that automates mobile application security assessment using the OWASP MAS framework, improving the efficiency, traceability, and reliability of OWASP-compliant security testing. Description of the Assignment The thesis will investigate the application of agentic AI to mobile application security assessment. The work includes: - Conducting a literature review on agentic AI systems, automated software security testing, and the OWASP MAS framework. - Designing a machine-readable representation of OWASP MASVS controls, MASWE weaknesses, and MASTG test cases. - Implementing an agentic framework capable of planning and orchestrating static and dynamic mobile security analysis tools. - Developing an evidence-based mechanism for mapping tool outputs to OWASP security requirements and generating traceable security assessment reports. - Evaluating the framework using mobile applications with known security properties and measuring security-test coverage, vulnerability detection accuracy, false-positive rate, execution time, and reproducibility of findings. - Comparing the proposed framework with conventional automated security assessment approaches. - Documenting the methodology, implementation, experimental evaluation, and conclusions in the master's thesis. Suitable for students in: - Computer Science - Cybersecurity - Software Engineering - Information Security Preferred knowledge: - Software development (preferably Python) - Mobile application development (Android/IoS) - Software security fundamentals - Artificial Intelligence or Large Language Models (desirable) - Static and dynamic program analysis (desirable) Number of students: 1 Start date: Flexible Estimated time needed: 20 weeks Other information: The project is primarily research-oriented and combines software engineering, cybersecurity, and artificial intelligence. The implementation will involve developing a research prototype and experimentally evaluating its effectiveness on representative mobile applications. Contact Person and Supervisor: Yekatierina Churakova, PhD researcher, NSE department, KTH Extent: 30 hp. Application email: yekchu@kth.se.
MSc Thesis: Optimization & Control Strategies in Online Adaptive Radiation Therapy
Join us in advancing online adaptive radiotherapy by developing optimization strategies that improve treatment accuracy and compensate for errors throughout the treatment course. Project description Online adaptive radiotherapy (OART) uses images acquired immediately before or during a treatment fraction to adapt the treatment plan to the patient’s anatomy of the day. In conventional radiotherapy, one plan is typically created from a planning image and delivered in fractions over the course of multiple weeks, with limited adaptation if substantial anatomical changes occur. OART can therefore improve target coverage and reduce dose to organs at risk. However, repeated daily re-optimization raises the question of how each adapted plan should contribute to the intended dose over the full course of treatment, and how errors arising from automated workflows should be mitigated along the way. This thesis project will investigate optimization strategies that account for previous errors and the dose already delivered when reoptimizing each daily plan. The aim is to compare methods for steering the accumulated dose toward the treatment objectives especially considering compensation for over- or underdosage resulting from unexpected errors earlier in the treatment. Your profile To be eligible for this position, you are a master's student within applied/computational mathematics, engineering physics, or a related field, and have excelled in your studies. You have an interest in software development and contributing to our mission. Experience with mathematical optimization, dynamical systems, and/or control theory is an advantage. Fluency in English is required. Extent: 30 hp. Application URL: https://raysearchlabs.onecruiter.com/jobs/319558-msc-projects-at-raysearch-laboratories-spring-2027.
MSc Thesis: Realtime Image Enhancement Algorithms for Medical Images
Join us in improving medical image visualization by developing and evaluating image enhancement techniques that make anatomical structures easier to identify in radiotherapy imaging. Project Description In radiotherapy, an X-ray taken before treatment may be compared with a reference image simulated from the patient’s CT scan to check patient positioning. Users can display the images on top of each other to assess and adjust their alignment, a process known as image registration. Poor contrast, noise, imaging artifacts, and limited resolution can make bones and other anatomical features difficult to distinguish. Differences in appearance between images can further complicate comparison. Users often adjust brightness and contrast manually through settings known as window/level, but some structures remain difficult to see. Image enhancement could improve anatomical visibility and support both visual registration and general image viewing. However, settings tuned for one device or image type may not work equally well for others. Enhancement also involves trade-offs: sharpening can amplify noise, while smoothing can obscure useful details. The thesis will survey the state of the art in conventional image enhancement, select promising methods, and implement and evaluate them in our existing C++ medical image viewer using GLSL shaders. Relevant areas may include: - Automatic window/level and other intensity mappings. - Histogram-based contrast enhancement and matching an image’s intensity distribution to that of a reference. - Noise reduction, sharpening, and local contrast enhancement. Your profile We are looking for a master’s student with experience in C++ programming and an interest in visualization and image processing. Knowledge of image processing or computer vision, and familiarity with GPU programming and shaders in OpenGL or Vulkan, are advantages. Prior knowledge of medical imaging is not necessary. Extent: 30 hp. Application URL: https://raysearchlabs.onecruiter.com/jobs/319558-msc-projects-at-raysearch-laboratories-spring-2027.
MSc Thesis: Targeted Alpha Therapy
Are you curious about the physics behind targeted cancer treatments? Want to combine programming, imaging, and physics to explore new ways of improving cancer care? Then this thesis project could be for you. Project description Targeted Alpha Therapy (TAT) is an emerging cancer treatment that delivers highly localized radiation to tumour cells using alpha-emitting radionuclides. Promising early clinical results and a need for better treatments for advanced cancer have driven rapid growth in the field. A key challenge in TAT is patient-specific dosimetry. Although absorbed dose can be estimated using SPECT imaging, direct imaging of alpha emitters is often challenging due to low photon yields, limited image quality, and daughter radionuclide redistribution. An alternative is surrogate PET imaging using a related radiopharmaceutical, although this approach relies on simplifying assumptions. Another challenge is that absorbed dose alone may not fully describe the biological effects of alpha radiation. Because alpha particles produce dense ionization tracks and complex DNA damage, the relationship between dose and biological effect differs from conventional photon radiotherapy. Microdosimetric models such as the Microdosimetric Kinetic Model (MKM) offer a framework for translating physical dose distributions into biologically relevant treatment metrics. The MSc project will prototype image-based dosimetry workflows for TAT in RayStation. The work includes dosimetry based on post-treatment SPECT or surrogate PET imaging, voxel-based dose calculations, and potentially the integration of the Microdosimetric Kinetic Model (MKM). The long-term goal is to support biologically informed TAT treatment planning. Your profile We are looking for a curious master's student who wants to work where physics meets cancer care. You enjoy combining programming with careful experiments, and you look critically at results instead of taking them at face value. You are independent and well organized, and you can explain your findings clearly to both software engineers and medical physicists. - Ongoing master's studies in engineering physics, medical physics, computer science, applied mathematics or a related field - Coursework or project experience in physics - Good programming skills in Python, C++ or C# - Fluent written and spoken English Extent: 30 hp. Application URL: https://raysearchlabs.onecruiter.com/jobs/319558-msc-projects-at-raysearch-laboratories-spring-2027.
MSc Thesis: Vision Foundation Models for Medical Imaging
While foundation models have revolutionized natural language, computer vision—and medical imaging in particular—presents a fascinating set of open challenges. In this master thesis, you will train and benchmark vision foundation models to help advance radiotherapy in cancer care. Project Description Foundation models are trained on vast amounts of unlabeled data to learn broad, transferable representations. In this project, you will explore how self-supervised feature learning can be tailored to the complexities of medical imaging. You will train custom model variants on internal data and benchmark them against existing public models. The core focus is evaluating how effectively these unsupervised features transfer to key downstream tasks, such as image segmentation and generation. Your main tasks - Review relevant research on vision foundation models and self-supervised learning in medical imaging. - Set up, run, and manage multiple training iterations of custom model variants using internal and public datasets. - Systematically benchmark the trained models against existing vision foundation models. - Evaluate feature transferability to downstream tasks, such as image segmentation and generation. Your profile We are looking for a curious master's student who wants to work where AI meets cancer care. You enjoy combining programming with careful experiments, and you look critically at results instead of taking them at face value. You are independent and well organized, and you can explain your findings clearly to both software engineers and medical physicists. - Ongoing master's studies in engineering physics, medical physics, computer science, applied mathematics or a related field - Coursework or project experience in optimization and/or machine learning - Great programming skills in Python - Hands-on experience with LLMs - Fluent written and spoken English Extent: 30 hp. Application URL: https://raysearchlabs.onecruiter.com/jobs/319558-msc-projects-at-raysearch-laboratories-spring-2027.
Semantic Intent Prediction for Robust Robot Teleoperation During Communication Loss
UNIVERSITY OF TOKYO, HARADA LAB AND KTH ROYAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY, PEM LAB COLLABORATION SEMANTIC INTENT PREDICTION FOR ROBUST ROBOT TELEOPERATION DURING COMMUNICATION LOSS BACKGROUND The collaboration between KTH's PEM team and the Harada Lab at the University of Tokyo develops a shared Virtual Laboratory for remote robot operation through digital twins and Mixed Reality. The teleoperation framework builds on previous work by Heredia Perez, Lin, and Harada [1], who presented a Mixed Reality and Digital Twin interface for robot collaborative tasks. The current system enables teleoperation between geographically separated sites, but temporary communication loss and variations in network quality can still interrupt operator control and require corrective actions once communication is restored. One way to improve robustness is to use information about the operator's intent rather than relying only on recent robot motion. Natural-language or voice commands can provide semantic information that may not be visible from the robot trajectory alone. For example, if several objects are close together, the operator's movement may not clearly reveal which object they intend to grasp, while a spoken statement such as "I am going to pick up the red block" provides additional information about the intended action. Large Language Models (LLMs) provide a way to extract this semantic task information and combine it with robot-state and trajectory data. THESIS OBJECTIVE The objective of the thesis is to investigate whether semantic voice information can improve short-horizon prediction of operator intent and upcoming robot actions during brief communication interruptions. Research question: Does adding semantic voice information improve short-horizon intent/action prediction during temporary communication loss compared with using robot-state and trajectory information alone? APPROACH The student will develop an intent-prediction layer on top of the existing Mixed Reality teleoperation and digital-twin infrastructure. Short communication interruptions, for example 0.5–2 seconds, will be introduced during controlled teleoperation experiments. Two approaches will be compared: • Robot state and recent trajectory alone. • Robot state and recent trajectory combined with semantic information extracted from the operator's voice commands. A manipulation task with sufficiently rich semantic information will be selected or developed as part of the thesis. Suitable tasks could involve objects with different colours, shapes, sizes, or intended destinations, allowing the benefit of language information to be evaluated clearly in an industrial teleoperation setting. The primary evaluation will focus on prediction accuracy and the ability to identify the operator's intended next action during communication loss. Depending on progress, the work may be extended so that the predicted intent is used for short autonomous continuation until communication is restored. In such an extension, a separate motion-generation or machine-learning component could execute the predicted task while the LLM remains responsible for interpreting operator intent rather than directly controlling low-level robot motion. EXPECTED CONTRIBUTION The thesis will provide an experimental evaluation of whether semantic language information can complement motion and robot-state information when predicting operator intent under temporary communication loss. The results may form a basis for future teleoperation systems that can safely maintain task progress during short network interruptions without replacing normal operator control. REFERENCE [1] Heredia Perez, S. A., Lin, H.-C., & Harada, K. (2025). Mixed Reality and Digital Twin Interface for Robot Collaborative Tasks. 2025 IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces Abstracts and Workshops (VRW), Saint Malo, France, 471–474. https://doi.org/10.1109/VRW66409.2025.00102 Extent: 30 hp. Application email: iley@kth.se.
Thesis Worker- Data-driven prediction of internal weld quality in hairpin laser welding
Thesis work is an excellent way to get closer to Scania and build relationships for a future career while being a part of our ongoing transition to a sustainable transportation system. At the E-Machine prototype workshop, located in Scania`s Transmission Manufacturing facility, we are developing smart processes to support the future serial production of best-in-class electric machines for premium trucks and heavy-duty vehicles. A crucial process in E-Machine production is the laser welding of hairpins and busbars. In this area, we see significant potential in analysing process parameters and external weld geometries to identify correlations with internal weld quality parameters. This could help reduce the need for destructive testing while improving process understanding and quality assurance. Background: Laser welding is a key process in stator production, making robust quality assurance of welded joints essential for the proper function of an E-Machine. While external weld properties can be inspected relatively easily, assessing internal weld quality is more challenging, as destructive testing is often required to examine the cross-section and material structure of the joint. This project will investigate whether the need for destructive testing can be reduced by using accessible external weld indicators to predict internal weld quality. Objective: This thesis aims to investigate the correlation between external weld geometry and internal weld quality in laser-welded stators, and evaluate whether non-destructive measurements can predict internal defects and connection quality. Job description: The student will review relevant literature and investigate external input factors such as weld bead geometry and visual weld data, including OCT (Optical Coherence Tomography) sensor data, together with selected process parameters that may have a traceable influence on weld quality. The collected data will then be analysed using a suitable statistical model to predict and evaluate the internal weld quality of the hairpin connection. Quality parameters such as penetration depth, metallurgical fusion, and porosity may be considered, provided that statistically significant correlations can be identified. The scope of this thesis includes: Investigating whether external weld geometry and selected process parameters can be used to predict internal weld quality Developing and evaluating a model for predicting selected internal weld quality parameters based on external weld characteristics and process data Reducing the need for expensive and time-consuming destructive testing Potential additions to the thesis may include: A more detailed consideration of additional input factors, such as clamping and fixturing, as well as outputs from previous process steps including hairpin twisting and cutting Recommendations for process improvements to achieve improved internal weld quality Resources and Equipment provided by Scania: The thesis worker will have access to a state-of-the-art laser welding machine equipped with an extensive range of built-in features. These include systems for optical detection as well as optical coherence tomography (OCT) for pre- and post-process measurements. In addition, access will be provided to a material laboratory for cross-section analysis and to computer tomography (CT) equipment. Education/program/focus: Master's student in industrial engineering, materials engineering, production engineering or a related field. Number of students: 1 Start date for the thesis work: To be agreed Estimated time required: One semester / master's thesis period Supervisor: Marius Mankel, marius.mankel@scania.com, +46720830284 Manager: Christian Ness, christian.ness@scania.com, +46701659667 Application: Your application needs to include a CV, personal letter and a copy of academic transcripts. A background check might be conducted for this position. Extent: 30 hp. Application URL: https://jobs.scania.com/job/S%C3%B6dert%C3%A4lje-Thesis-Worker-Data-driven-prediction-of-internal-weld-quality-in-hairpin-laser-welding-151-38/1445902633/.
AI-Powered Water Purification
Developing Next-Generation Capacitive Deionization Technologies for Selective Water Treatment Access to clean water is becoming one of the defining challenges of the 21st century. Population growth, industrialization, agricultural activities, and climate change are placing increasing pressure on freshwater resources worldwide. At the same time, many conventional desalination and water treatment technologies require significant energy inputs and can be expensive to operate. There is therefore a growing need for innovative, energy-efficient solutions that can selectively remove contaminants while minimizing environmental impact. In this project, you will explore Capacitive Deionization (CDI), an emerging electrochemical water treatment technology that removes dissolved ions from water using electrically charged porous electrodes. Unlike traditional membrane-based processes, CDI offers the possibility of highly selective ion removal with lower energy consumption, making it a promising platform for next-generation water purification and resource recovery. You will design, fabricate, and test advanced CDI systems for the selective removal of target ions from water. The project will involve the preparation and characterization of electrode materials, investigation of ion transport mechanisms, and evaluation of system performance under varying operating conditions. Building upon recent developments in selective CDI, you will study how electrode properties, cell design, and operational parameters influence separation efficiency, selectivity, and energy consumption. Modern AI and data-driven tools will be integrated throughout the project to support experimental planning, parameter optimization, predictive modeling, and analysis of large datasets. Potential applications include the selective removal of nitrate, phosphate, fluoride, heavy metals, and other problematic contaminants from drinking water, wastewater, and industrial process streams. This interdisciplinary project combines electrochemistry, materials science, water treatment engineering, data science, and artificial intelligence. By the end of the project, you will have gained hands-on experience with advanced electrochemical technologies while contributing to sustainable solutions for one of society's most important challenges: securing access to clean water. Suitable for: Engineering Physics, Applied Physics, Electrical Engineering, Technical Chemistry, Chemical Engineering, Materials Science and Engineering, Environmental Engineering, Nanotechnology, Energy and Environment or related disciplines. Keywords: Capacitive Deionization, Water Treatment, Electrochemistry, Artificial Intelligence, Water Purification, Selective Ion Separation, Sustainable Water Technologies Contact: Prof. Joydeep Dutta, Rongfang Feng Extent: 15-30 hp. Application email: joydeep@kth.se.
Can Light Destroy Microplastics?
Microplastic pollution is one of the most pressing environmental challenges of our time. Tiny plastic particles originating from packaging, textiles, consumer products, and industrial processes are now found in rivers, lakes, oceans, agricultural soils, and even drinking water supplies. Because these particles are highly persistent and resistant to natural degradation, conventional water treatment technologies often struggle to fully remove or destroy them. As concerns grow regarding their potential impacts on ecosystems and human health, there is an urgent need for innovative technologies capable of breaking down microplastics into harmless compounds rather than simply transferring them between environmental compartments. In this project, you will investigate advanced photo-Fenton processes for the degradation of microplastics in water. The photo-Fenton reaction combines light, catalysts, and oxidizing agents to generate highly reactive oxygen species capable of attacking and decomposing complex polymer structures. You will design and perform laboratory experiments to study how different operating parameters, such as catalyst composition, light intensity, oxidant concentration, pH, and reaction time, influence degradation efficiency and reaction pathways. The work will involve hands-on experimental research using modern analytical techniques such as spectroscopy, microscopy, particle-size analysis, and chemical characterization. You will characterize microplastics before and after treatment, evaluate degradation kinetics, and investigate the formation of intermediate and final products. Depending on the project scope, you may also explore the use of artificial intelligence and data-driven methods to analyze experimental results and optimize process performance. This project combines environmental chemistry, photochemistry, materials science, reaction engineering, and sustainable water treatment technologies. You will gain valuable experience in experimental design, advanced characterization methods, data analysis, and scientific problem-solving while working on a topic of significant global relevance. By the end of the project, you will have contributed to the development of innovative technologies that could help create cleaner water systems and reduce plastic pollution in the environment. Suitable for: Engineering Physics, Applied Physics, Technical Chemistry, Chemical Engineering, Materials Science and Engineering, Environmental Engineering, Nanotechnology, Energy and Environment, or related disciplines. Keywords: Microplastics, Photo-Fenton, Advanced Oxidation Processes, Water Treatment, Photocatalysis, Environmental Chemistry, Sustainable Technology Contact: Prof. Joydeep Dutta, María Isabel Alvarado Ávila Extent: 15-30 hp. Application email: joydeep@kth.se.
Examensarbete, 30 hp: GNSS-fri navigering med SLAM
Din roll Vi ser det enorma värdet som studenter tillför vårt företag. Din akademiska precision, i kombination med din entusiasm för avancerad teknik, gör att du kan närma dig problem med en unik och insiktsfull lins. På Saab får du möjlighet att samarbeta med erfarna ingenjörer och specialister, få ovärderlig praktisk erfarenhet och samtidigt bidra till vår tillväxt och utveckling. Bakgrund Unmanned Systems utvecklar autonoma system inom Saab Dynamics. Flera av våra plattformar opererar över långa avstånd och i höga hastigheter, medan andra är mindre system som ofta benämns som drönare. Gemensamt för våra lösningar är behovet av avancerade funktioner för navigation, objektdetektering, omvärldsförståelse, optimal styrning av plattformar samt beslutsfattande baserat på tillgänglig information. Beskrivning av examensarbetet Vi söker en exjobbare med intresse för autonomi och perception. Examensarbetet fokuserar på att använda SLAM-baserade metoder för navigering av drönare i miljöer där GNSS är otillgängligt eller opålitligt. Examensarbetet syftar till att undersöka hur Visual-Inertial SLAM kan användas för navigering av drönare i miljöer där GNSS är otillgängligt, opålitligt eller aktivt stört. Målet är att utveckla och utvärdera ett navigeringsramverk som möjliggör robust positions- och orienteringsskattning baserat på kamera- och IMU-data. Arbetet ger möjlighet att kombinera robotik, sensorfusion och datorseende för att lösa ett verkligt problem inom utvecklingen av framtida autonoma system. En viktig del av arbetet kommer även att vara att analysera hur olika SLAM-metoder presterar i representativa scenarier samt identifiera faktorer som påverkar noggrannhet och robusthet. Arbetet kan innefatta - Litteraturstudie inom Visual SLAM och sensorfusion. - Utvärdering av befintliga SLAM-ramverk. - Integration av kamera-, IMU- och höjdsensorer. - Utveckling av metoder för positions- och orienteringsskattning. - Jämförelse mellan olika navigeringsstrategier. - Analys och visualisering av resultat. Ditt examensarbete kommer att genomföras i vårt team, där det finns djup kompetens och lång erfarenhet inom samtliga dessa områden. Här får du möjlighet att arbeta nära specialister och bidra till utvecklingen av framtidens autonoma system. Din profil Arbetet är lämpligt för 1–2 studenter i slutet av teknisk fysik-, elektroteknik-, datateknik-, maskinteknik- eller motsvarande utbildning som ska påbörja ett 30 hp examensarbete. Kunskap inom robotik, sensorfusion, SLAM eller datorseende är meriterande. Vi ger dig det stöd och den vägledning du behöver för att omsätta dina teoretiska kunskaper i praktiska lösningar. Bli en drivande kraft bakom Saabs tekniska framsteg! Befattningen kräver att du genomgår och godkänns enligt vid var tid gällande bestämmelser för säkerhetsskydd. För befattningar där Saab har krav på säkerhetsklassinplacering kan, i förekommande fall, medföra krav på visst medborgarskap. Vänligen observera att vi arbetar med löpande urval och tjänsten kan komma att tillsättas innan sista ansökningsdatum har gått ut. Kontaktperson Anders Gustafsson, Sektionschef Unmanned Systems anders.gustafsson3@saabgroup.com 0734-378902 Extent: 30 hp. Application URL: https://www.saab.com/career/job-opportunities/examensarbete-30-hp-gnss-fri-navigering-med-slam.
Examensarbete, 30 hp: Prediktion av måltrajektorier från kameraflöde
Är du en student som är ivrig att tillämpa dina teoretiska kunskaper och nya perspektiv på verkliga utmaningar? På Saab tror vi att innovationer växer på nya idéer, och ditt examensarbete kan vara gnistan som tänder vårt nästa tekniska genombrott. Din roll Vi ser det enorma värdet som studenter tillför vårt företag. Din akademiska precision, i kombination med din entusiasm för avancerad teknik, gör att du kan närma dig problem med en unik och insiktsfull lins. På Saab får du möjlighet att samarbeta med erfarna ingenjörer och specialister, få ovärderlig praktisk erfarenhet och samtidigt bidra till vår tillväxt och utveckling. Beskrivning av examensarbetet Vi söker en exjobbare med intresse för perception och maskininlärning. Examensarbetet fokuserar på att förutsäga rörelsen hos ett mål som observeras av en ombordkamera på en drönare. Examensarbetet syftar till att undersöka hur moderna metoder för målföljning och trajektorieprediktion kan användas för att förutsäga framtida rörelser hos mål observerade från en drönare. Målet är att utveckla och utvärdera ett ramverk som kan genererasannolikhetsbaserade prognoser över framtida position och hastighet baserat på sekvenser av kamerabaserade observationer. Arbetet ger möjlighet att kombinera datorseende, maskininlärning och sensorbearbetning för att lösa ett verkligt problem inom autonoma system och situationsuppfattning. En viktig del av arbetet kommer även att vara att analysera osäkerheter i prediktionerna och undersöka hur olika rörelsemodeller påverkar prognosernas kvalitet och robusthet. Arbetet kan innefatta - Litteraturstudie av metoder för objektspårning och trajektorieprediktion. - Utvärdering av detektions- och spårningsalgoritmer. - Implementering av modeller för rörelseprediktion. - Analys av osäkerhet och prediktionsnoggrannhet. - Jämförelse mellan olika metoder och referenslösningar. - Presentation och visualisering av resultat. Din profil Arbetet är lämpligt för 1–2 studenter i slutet av teknisk fysik-, elektroteknik-, datateknik-, maskinteknik- eller motsvarande utbildning som ska påbörja ett 30 hp examensarbete. Erfarenhet inom maskininlärning och datorseende är meriterande. Du kommer arbeta i vår nystartade verksamhet i Solna. Här fokuserar vi på obemannade system, vilket innebär ett fokus på teknikområden som krävs för att leda, navigera och styra obemannade system — främst flygande sådana. Vi ger dig det stöd och den vägledning du behöver för att omsätta dina teoretiska kunskaper i praktiska lösningar. Bli en drivande kraft bakom Saabs tekniska framsteg! Kontaktperson Anders Gustafsson, Sektionschef Unmanned Systems anders.gustafsson3@saabgroup.com 0734-378902 Extent: 30 hp. Application URL: https://www.saab.com/career/job-opportunities/examensarbete-30-hp-prediktion-av-maltrajektorier-fran-kameraflode.
2-3 Master thesis in smart fluorescence microscopy, do you like to use your optical and programming skills to generate new molecular data relevant in health and disease?
🔬 See Life in Motion — Master’s Projects in Optical Physics & Molecular Imaging What if you could make a movie of molecules working inside a living cell? Biomolecules are not static structures. They constantly move, interact, change shape, and switch physical states—and these dynamics are what allow cells to function. Yet, observing these processes in living systems remains a major challenge. In our lab, we develop next-generation optical microscopy technologies to watch molecular dynamics in complex biological systems, including living and 3D cells. We combine physics, optics, programming, automation, fluorescence, and AI to push the limits of what can be measured. As a Physics Master’s student, you could work on projects such as: 💻 Intelligent microscopy: develop programming and AI-driven approaches that allow the microscope to adapt to the sample and make its own measurement decisions. 🔬 Advanced optical instrumentation: design and test new optical configurations and excitation schemes to create 4D/5D molecular movies. 🧠 AI-powered molecular imaging: record molecular movies and develop computational methods to extract and understand complex biological dynamics. 🌀 Polarization microscopy: develop and test new fluorescent probes to measure molecular orientation and tumbling. Our favorite samples are brain cells, particularly synaptic proteins. Their position, motion, and interactions determine how neurons communicate and are ultimately connected to fundamental processes such as cognition and motor control. If you want to apply physics to a real biological problem, build new optical technology, write code, and see your ideas turn into experiments, come talk to us. Interested? Contact us to discuss a Master’s project. Extent: 30 hp. Application email: testa@kth.se.
2-3 Master thesis or Project Course in smart fluorescence microscopy, do you like to use your optical and programming skills to generate new molecular data relevant in health and disease?
🔬 See Life in Motion — Master’s Projects in Optical Physics & Molecular Imaging What if you could make a movie of molecules working inside a living cell? Biomolecules are not static structures. They constantly move, interact, change shape, and switch physical states—and these dynamics are what allow cells to function. Yet, observing these processes in living systems remains a major challenge. In our lab, we develop next-generation optical microscopy technologies to watch molecular dynamics in complex biological systems, including living and 3D cells. We combine physics, optics, programming, automation, fluorescence, and AI to push the limits of what can be measured. As a Physics Master’s student, you could work on projects such as: 💻 Intelligent microscopy: develop programming and AI-driven approaches that allow the microscope to adapt to the sample and make its own measurement decisions. 🔬 Advanced optical instrumentation: design and test new optical configurations and excitation schemes to create 4D/5D molecular movies. 🧠 AI-powered molecular imaging: record molecular movies and develop computational methods to extract and understand complex biological dynamics. 🌀 Polarization microscopy: develop and test new fluorescent probes to measure molecular orientation and tumbling. Our favorite samples are brain cells, particularly synaptic proteins. Their position, motion, and interactions determine how neurons communicate and are ultimately connected to fundamental processes such as cognition and motor control. If you want to apply physics to a real biological problem, build new optical technology, write code, and see your ideas turn into experiments, come talk to us. Interested? Contact us to discuss a Master’s project. Extent: 15-30 hp. Application email: testa@kth.se.
Benchmarking Predictive Control Methods on BOPTEST
Background: What is BOPTEST? BOPTEST (Building Optimization Testing Framework) is an open-source platform for testing building-control algorithms on standardized virtual buildings. A controller receives simulated measurements and forecasts, sends control actions, and obtains repeatable simulation results. This allows control methods to be tested without access to a physical building and without developing a new building model. Thesis objective and scope The student will first reproduce the simple Python examples provided by BOPTEST to learn the basic control loop, supervisory control, and forecast interface. The main thesis work will use the existing bestest_hydronic_heat_pump example, which represents a single-zone dwelling heated by a heat pump. The student will compare the existing BOPTEST reference controller with an MPC controller using an identified ARX predictor. The main objective is to study whether this data-based predictive controller can maintain indoor comfort while managing energy use. The required scope is limited to one BOPTEST test case, one identified predictor, and two controllers: the existing reference controller and the ARX-based MPC controller. DeePC, alternative predictors, or a second BOPTEST test case are optional extensions and are not required for successful completion of the thesis. Core methods - Reference controller: the controller already included in the BOPTEST test case. It provides the baseline for comparison. - ARX predictor: a linear regression model that predicts indoor temperature from previous temperatures, control inputs, and available external signals such as weather. The model will be identified using data collected from BOPTEST. - ARX-based Model Predictive Control: the identified ARX model will be used to predict future building behaviour. At each control step, the controller selects future temperature setpoints while considering indoor comfort and control limitations. Optional extensions If the core benchmark is completed early, the student may investigate one of the following extensions: - Data-Enabled Predictive Control (DeePC); - an alternative predictor for the MPC controller; - an additional BOPTEST test scenario or test case; - sensitivity to the amount of training data. Suggested work path 1. Run the official BOPTEST Python examples and understand initialization, measurements, control inputs, forecasts, and results. 2. Run the existing reference controller and create a simple Python workflow for saving and plotting simulation data. 3. Collect training data from BOPTEST and identify an ARX predictor for indoor temperature. 4. Validate the predictor on data that were not used for model identification. 5. Use the ARX predictor in an MPC controller and test it first in short simulations. 6. Compare the reference controller and ARX-based MPC using the same predefined BOPTEST scenarios. 7. Document the implementation, results, practical limitations, and possible directions for further work. Python feasibility and expected output All student-written work can be completed in Python using standard tools for data processing, modelling, optimization, and visualization. A working BOPTEST environment and a basic Python interface should be provided at the start of the project. No prior experience with Modelica is required, and building-model development is outside the thesis scope. The expected output is a documented Python or Jupyter Notebook benchmark, an identified ARX model, an ARX-based MPC implementation, saved experiment data and configurations, and a thesis explaining the results and limitations. Starting references - IBPSA, BOPTEST repository, documentation, examples, and API: https://github.com/ibpsa/project1-boptest - Blum et al., “Building Optimization Testing Framework (BOPTEST) for Simulation-Based Benchmarking of Control Strategies in Buildings,” Journal of Building Performance Simulation, 2021. Extent: 30 hp. Application email: janssonm@kth.se.
Energieffektivisering av skolbyggnader - Från energiplan till konkreta åtgärder
Vill du arbeta praktiskt med energieffektivisering, energisimulering och hållbara byggnader och samtidigt bidra till utvecklingen av Stockholms skolor? Då kan det här vara ett examensarbete för dig. Om SISAB SISAB, Skolfastigheter i Stockholm AB, äger och förvaltar en stor del av Stockholms stads förskolor, grundskolor och gymnasieskolor. Vårt uppdrag är att erbjuda hållbara, trygga och kostnadseffektiva utbildningsmiljöer för barn och unga i Stockholm. Energieffektivisering är en viktig del av vårt arbete. För att arbeta mer systematiskt med frågan har SISAB tagit fram områdesvisa energiplaner, där fastigheterna inom respektive område har analyserats och rangordnats utifrån bland annat deras energibesparingspotential. Nu vill vi ta nästa steg – från övergripande analys till konkreta åtgärder. Om examensarbetet Examensarbetet innebär en fördjupning och uppföljning av våra områdesvisa energiplaner. Fokus ligger framför allt på de 15 högst prioriterade fastigheterna inom respektive område, där potentialen för energieffektivisering bedöms vara störst. Tillsammans med SISAB får du möjlighet att arbeta med verkliga byggnader, energidata och tekniska system. Beroende på examensarbetets inriktning kan arbetet bland annat omfatta: • analys av energianvändning och befintliga energiplaner • urval av fastigheter för djupdykning • platsbesök och inventering av byggnader och tekniska installationer • uppbyggnad och kalibrering av energimodeller i IDA ICE • simulering av olika energieffektiviseringsåtgärder • framtagning och utvärdering av konkreta åtgärdsförslag • bedömning av energibesparing, genomförbarhet och eventuell lönsamhet • analys av hur identifierade åtgärder kan generaliseras till andra liknande fastigheter i SISAB bestånd. Vem söker vi? Examensarbetet passar dig som studerar exempelvis byggnaders energianvändning, installationsteknik, byggteknik, samhällsbyggnad eller motsvarande och som är intresserad av byggnaders energiprestanda. Erfarenhet av IDA ICE och energiberäkningar är meriterande, men framför allt söker vi dig som är analytisk och vill kombinera teori och simulering med praktiskt arbete ute i fastigheterna. Intresserad? Låter det intressant? Ta gärna kontakt med mig så berättar jag mer om projektet och möjligheterna att genomföra ditt examensarbete hos SISAB. Extent: 30 hp. Application email: linn.liu@sisab.se.
Master Thesis - Blocked Force Method to Acoustic Sources
Background: The Blocked Force Method is a component-based approach used to characterise structure-borne noise sources independently of the receiving structure. The blocked forces represent the forces that a source would exert at its interfaces if the receiving structure were rigidly constrained. Once the blocked forces and the relevant transfer functions are known, the contribution of the source to the vibration or acoustic response of a complete vehicle can be estimated without repeatedly testing the source in its final installation. Goal: The goal of this thesis is to characterise a selected component, such as a wiper system or compressor, and determine its structure-borne contribution to interior noise. The thesis also aims to develop a repeatable workflow for characterising components mounted on Scania vehicles. This workflow will support the identification of dominant excitation forces, transfer paths, and frequency ranges that influence the interior noise response. The results may also support component benchmarking, installation optimisation, and the development of effective noise-reduction measures during the early stages of vehicle development Assignment: The assignment is divided into four parts: Understand the Blocked Force Method. Plan and perform the measurements required to characterize the acoustic sources. Develop a workflow for applying the Blocked Force Method. Prepare a final presentation and technical report. Education: Masters student with focus on Engineering mechanics or Vehicle Acoustics. Strong background in MATLAB or similar tools and structural dynamics would be considered a plus. Number of students: 1 Start date: Jan/Feb 2027 Estimated time needed: 20-25 weeks Contact persons and supervisors: Mohammad Afzal, +46 8553 819 29, mohammad.afzal@scania.com Application: Your application should contain a covering letter, CV and transcripts. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33906/.
Examensarbete, 30 hp: Systemidentifiering med maskininlärning
Är du en student som är ivrig att tillämpa dina teoretiska kunskaper och nya perspektiv på verkliga utmaningar? På Saab tror vi att innovationer växer på nya idéer, och ditt examensarbete kan vara gnistan som tänder vårt nästa tekniska genombrott. Din roll Vi ser det enorma värdet som studenter tillför vårt företag. Din akademiska precision, i kombination med din entusiasm för avancerad teknik, gör att du kan närma dig problem med en unik och insiktsfull lins. På Saab får du möjlighet att samarbeta med erfarna ingenjörer och specialister, få ovärderlig praktisk erfarenhet och samtidigt bidra till vår tillväxt och utveckling. Bakgrund Unmanned Systems utvecklar autonoma system inom Saab Dynamics. Flera av våra plattformar opererar över långa avstånd och i höga hastigheter, medan andra är mindre system som ofta benämns som drönare. Gemensamt för våra lösningar är behovet av avancerade funktioner för navigation, objektdetektering, omvärldsförståelse, optimal styrning av plattformar samt beslutsfattande baserat på tillgänglig information. Beskrivning till examensarbetet Vi söker en exjobbare med intresse för systemidentifiering och maskininlärning. Examensarbetet fokuserar på datadrivna metoder för att identifiera drönardynamik. Examensarbetet syftar till att undersöka hur Physics-Informed Machine Learning (PIML) kan användas för systemidentifiering av drönardynamik. Målet är att utveckla och utvärdera modeller som kombinerar fysikaliska samband med datadrivna metoder för att beskriva flygande systems dynamik under varierande flygtillstånd och lastkonfigurationer. Arbetet ger möjlighet att kombinera reglerteknik, fysikbaserad modellering och maskininlärning för att förbättra modellnoggrannhet och generaliseringsförmåga. En viktig del av arbetet kommer även att vara att analysera hur införandet av fysikaliska begränsningar påverkar modellernas prestanda jämfört med konventionella maskininlärningsmetoder. Arbetet kan innefatta - Litteraturstudie inom systemidentifiering och PIML. - Framtagning av relevanta tränings- och testdata. - Utveckling av fysikinformerade modeller. - Jämförelse mot klassiska identifieringsmetoder. - Analys av modellernas robusthet och generalisering. - Presentation av resultat och slutsatser. Ditt examensarbete kommer att genomföras i vårt team, där det finns djup kompetens och lång erfarenhet inom samtliga dessa områden. Här får du möjlighet att arbeta nära specialister och bidra till utvecklingen av framtidens autonoma system. Din profil Arbetet är lämpligt för 1–2 studenter i slutet av teknisk fysik-, elektroteknik-, datateknik-, maskinteknik- eller motsvarande utbildning som ska påbörja ett 30 hp examensarbete. Kunskap inom systemidentifiering, reglerteknik och maskininlärning är meriterande. Du kommer arbeta i vår nystartade verksamhet i Solna. Här fokuserar vi på obemannade system, vilket innebär ett fokus på teknikområden som krävs för att leda, navigera och styra obemannade system — främst flygande sådana. Kontaktperson Anders Gustafsson, Sektionschef Unmanned Systems anders.gustafsson3@saabgroup.com 0734-378902 Application URL: https://www.saab.com/career/job-opportunities/examensarbete-30-hp-systemidentifiering-med-maskininlarning.
Examensarbete: AI-baserad förutsägelse av LLM-kostnader
Allt fler organisationer integrerar stora språkmodeller (LLM:er) i sina tjänster, men kostnaderna är svåra att förutse. Användningen varierar ofta kraftigt över tid och mellan olika applikationer, vilket gör budgetering och inköp till en utmaning. För höga prognoser leder till outnyttjad budget, medan för låga prognoser kan ge högre kostnader eller begränsningar i tjänsten. Examensarbetet undersöker hur maskininlärning och molnbaserade tjänster kan användas för att automatiskt förutsäga tokenförbrukning, beräkna framtida kostnader och ge underlag för mer välgrundade inköpsbeslut. I projektet ska du utforma, implementera och utvärdera en proof of concept för ett molnbaserat system som samlar in, bearbetar och analyserar användningsdata från LLM-tjänster. Systemet kan utvecklas och testas med hjälp av exempelvis publikt tillgängliga användningsloggar som simulerar verklig trafik. Forskningen fokuserar på att jämföra olika metoder för tidsserieprognoser, från klassiska statistiska modeller till maskininlärning och förtränade modeller. Prognoserna omvandlas sedan till kostnadsberäkningar för olika prismodeller, som förbetald kapacitet och användningsbaserad prissättning. Arbetet kan även omfatta hur prognoser, faktisk användning och avvikelser kan visualiseras och övervakas, samt i vilken utsträckning bättre prognoser leder till faktiska kostnadsbesparingar. Du har stor frihet att själv välja inriktning, tekniker och avgränsningar. Syftet är att skapa en djupare förståelse för hur väl tokenförbrukning kan förutsägas, vilka faktorer som påverkar prognosernas noggrannhet och hur prognoserna kan användas för att optimera kostnader. Resultatet ska bidra med kunskap om hur organisationer kan planera och styra sin AI-användning mer effektivt. Det ger också underlag för framtida utveckling inom kostnadsoptimering och resursplanering för AI-tjänster. Om Knightec Group: Knightec Group är en av Norra Europas ledande strategiska partners inom produkt- och digital tjänsteutveckling. Företaget kombinerar ingenjörskompetens, digital expertis och affärsförståelse för att hjälpa kunder att omvandla ny teknik till verkliga lösningar. Vem söker vi? Du läser en masterutbildning inom datateknik, mjukvaruteknik, teknisk fysik eller ett närliggande område och tar examen i juni 2027. Inriktning mot maskininlärning, dataanalys eller molnutveckling är meriterande. Du behöver tala och skriva flytande svenska och engelska. Praktiskt: Arbetet utförs på Knightecs kontor i Stockholm med start i januari 2027. Det färdiga examensarbetet kan publiceras och användas både i din egen portfölj och i företagets marknadsföring. Bifoga CV och personligt brev i ansökan. Sista ansökningsdag är 2026-10-29, men skicka gärna in din ansökan så snart som möjligt eftersom urval kan ske löpande. Låter det intressant? Klicka på länken för att läsa hela annonsen och ansöka senast 29 oktober. https://career.knightecgroup.com/jobs/8482642-examensarbete-ai-baserad-forutsagelse-av-llm-kostnader Extent: 30 hp. Application URL: https://career.knightecgroup.com/jobs/8482642-examensarbete-ai-baserad-forutsagelse-av-llm-kostnader.
Master Thesis - Evaluating Tonal Noise
Background There are various tonal sounds perceived inside the cab of a truck at different operating conditions, originating from different vehicle components. Some tones are masked by background noise, while others stand out clearly. In some cases, the tones are caused by resonances, whereas in others they are related to orders generated by components such as the engine, tyres, turbochargers, or auxiliary systems. Objective The objective of this work is to evaluate different tonality metrics using vehicle recordings. Assess which metrics provide objective measures that best reflect subjective perception. Scope The work package includes: Literature review - Assessment of different tonality metrics You will be provided with recordings representing different types of tonal sounds perceived in ICE and BEV vehicles. Evaluating the collected sounds using selected tonality metrics. Planning and conducting listening tests (jury tests) to correlate subjective evaluations with objective metric results. Analyzing the results and identifying the most suitable tonality metrics for different applications. Writing a final report and presenting the results to TRATON. Education Masters student with focus on Psychoacoustics, Vehicle Acoustics or Technical acoustics. Background in signal processing – MATLAB/ Python and interest in sound quality evaluation will be considered a plus. Number of students: 1 or 2 Start date: Jan/Feb 2027 Estimated time needed: 20-25 weeks Contact persons and supervisors Aditya Thombare, +4670086577, aditya.thombare@scania.com Martin Jerling, +700812659, martin.jerling@scania.com Application: Your application must include a CV, personal letter and transcript of grades A background check might be conducted for this position. We are conducting interviews continuously and may close the recruitment earlier than the date specified. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33726/.
Master Thesis - MATLAB/Python toolbox for Air-borne transfer function
Background: The Air-borne Transfer Function (ATF), also referred to as the cab filter, is the cabin interior noise response to external airborne excitation. Mathematically, it is defined as the ratio between the interior cabin sound pressure level and the external acoustic excitation. The external excitation can be characterized in terms of sound pressure, sound power, or volume velocity. At Scania, these measurements have been performed, and the results are stored as MATLAB files. Such data can be utilized to define component targets or to estimate the interior sound pressure level when the source strength is known. However, to ensure accessibility across different teams, a dedicated toolbox and graphical user interface (GUI) are required to facilitate efficient use of this data within Scania. Goal: The goal of this project to develop a MATLAB/Python tool box and a GUI for ATF. Assignment: Acoustic sources on Scania trucks are distributed across various locations, and several evaluation points exist inside the cab. This results into multiple airborne transfer functions. Moreover, the transfer function can be expressed in different forms, such as sound pressure-to-sound pressure, sound power-to-sound pressure, and volume velocity-to-sound pressure. In addition, Scania has cabs and engines of different sizes, which further increases the number of possible combinations. Accordingly, the present task can be divided into the following parts: Design a GUI architecture that accommodates all possible combinations. Review and understand the available ATF data (no new measurements are required). Develop the underlying software code and integrate the ATF into the toolbox. Prepare a final presentation and report. Education: Masters student with focus on Engineering mechanics, Acoustics or Computer science. Strong background in MATLAB or similar tools would be considered a plus. Number of students: 1 Start date: Jan/Feb 2027 Estimated time needed: 20-25 weeks Contact persons and supervisors: Mohammad Afzal, +46 8553 819 29, mohammad.afzal@scania.com Application: Your application should contain a covering letter, CV and transcripts. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33907/.
Master Thesis: Experimental Investigation of Hydrodynamic Cavitation in Microfluidic Reactors
BACKGROUND Hydrodynamic cavitation occurs when the local pressure in a flowing liquid decreases sufficiently to promote the formation of vapor cavities. In microfluidic reactors, the development of cavitation is strongly influenced by reactor design and operating conditions such as pressure and flow rate. Experimental characterization of pressure and flow conditions is essential for understanding the hydraulic behaviour of microfluidic hydrodynamic cavitation reactors and the influence of reactor configuration and operating conditions. DESCRIPTION OF THE ASSIGNMENT This thesis will focus on the experimental characterization of three microfluidic hydrodynamic cavitation reactors. The reactors will be tested under different operating conditions to investigate their pressure–flow characteristics and cavitation behaviour. Your work will involve: • Preparing the experimental setup to characterize the pressure–flow behaviour of three microfluidic reactor configurations. • Measuring inlet and outlet pressure, pressure drop, and flow rate over a range of operating conditions. • Establishing the pressure–flow characteristics of each reactor. • Investigating the influence of operating conditions on the hydraulic response of the reactors. • Comparing the performance of the three reactor configurations. • Assessing the repeatability and consistency of the experimental measurements. The project will provide a systematic experimental dataset for evaluating the hydraulic performance of the different reactor configurations and supporting their further analysis and development. EDUCATION We are looking for a master’s student in mechanical engineering, engineering physics, chemical engineering, applied physics, or a related field. An interest in experimental work, fluid mechanics, microfluidics, and flow measurement is important. Previous laboratory experience is beneficial but not required. Number of students: 1 Start date: Study period 4 Estimated time: 20 weeks (30 credits, one full term, full-time) CONTACT PERSONS / SUPERVISORS Please send your CV and a copy of your academic transcripts to the contact persons listed below. Sara Maghami Email: smaghami@kth.se Dmitry Grishenkov Email: Dmitryg@kth.se KTH Royal Institute of Technology School of Engineering Sciences in Chemistry, Biotechnology and Health (CBH) Extent: 30 hp. Application email: smaghami@kth.se.
Master Thesis: Numerical Modelling of Hydrodynamic Cavitation in Microfluidic Reactors
BACKGROUND Hydrodynamic cavitation occurs when the local pressure in a flowing liquid decreases sufficiently to promote the formation of vapor cavities. In microfluidic reactors, reactor geometry and operating conditions strongly influence the local pressure and velocity fields and, consequently, the conditions relevant to cavitation. Numerical modelling provides a useful tool for investigating these effects and exploring different reactor designs before fabrication. In this project, COMSOL Multiphysics will be used to study flow, pressure, and cavitation-related conditions in microfluidic hydrodynamic cavitation reactors. DESCRIPTION OF THE ASSIGNMENT This thesis will focus on the numerical modelling and design of microfluidic hydrodynamic cavitation reactors. Different reactor geometries and operating conditions will be investigated to understand their influence on flow, pressure, and conditions relevant to cavitation. Your work will involve: • Developing numerical models of various microfluidic reactor geometries using COMSOL Multiphysics. • Assessing the influence of reactor geometry on the resulting flow field and pressure distribution. • Identifying low-pressure regions and conditions favorable for cavitation. • Comparing different reactor designs and identifying important design parameters. The project will provide a numerical basis for understanding how reactor geometry and operating conditions affect flow and pressure fields and for supporting the future design and development of microfluidic hydrodynamic cavitation reactors. EDUCATION We are looking for a master's student in mechanical engineering, engineering physics, chemical engineering, applied physics, or a related field. An interest in fluid mechanics, numerical modelling, and computational methods is important. Previous experience with COMSOL Multiphysics is beneficial but not required. Students interested in this thesis are encouraged to take HL2029 – Medical Engineering, Advanced Course (6.0 credits) before starting the project to gain relevant experience with COMSOL Multiphysics and numerical modelling. Number of students: 1 Start date: Study period 3 Estimated time: 20 weeks (30 credits, one full term, full-time) CONTACT PERSONS / SUPERVISORS Please send your CV and a copy of your academic transcripts to the contact persons listed below. Sara Maghami Email: smaghami@kth.se Dmitry Grishenkov Email: Dmitryg@kth.se KTH Royal Institute of Technology School of Engineering Sciences in Chemistry, Biotechnology and Health (CBH) Extent: 30 hp. Application email: smaghami@kth.se.
Master thesis: AI-driven multi-cancer molecular profiling by mRNA sequencing of vesicles in blood
Background Liver cancer has one of the worst prognoses of all cancer types, despite the monitoring of known risk groups. Among the most important determinants of cancer patient prognosis are the molecular characteristics and stage of their disease at diagnosis. One way to improve access to this information is through deeper knowledge of how cancer biology is reflected in blood. This could enable minimally-invasive approaches to characterize disease state in an unbiased fashion. Blood contains diverse molecular signals that may reflect tumour biology, but current approaches are often limited by assessing single markers. Extracellular vesicles (EV) are early hallmarks of cancer, which carry tumour-derived mRNA and other signals into circulation. mRNA sequencing can capture this information in an unbiased and multifactorial manner, providing rich input for integration by artificial intelligence (AI). This project will develop a scalable approach for the molecular characterization of diverse cancers. What is this project about? This project will develop methods to train AI models using mRNA sequencing data and assess the diagnostic potential of different components of blood. What would you do? • Compile and annotate clinical and sequencing data for analysis. • Test various sequencing data formats as input to AI modelling. • Develop means to integrate sequencing data from multiple sources to improve AI model accuracy. • Assess model accuracy on training and testing data from Karolinska University Hospital. What are we looking for? We are looking for someone with following characteristics: • Experience in machine learning. • Strong grasp of statistical methods. • Experience with Python programming. • An interest in cancer biology and improving patient outcomes. Why would you want to participate in this project? A student participating in this project will: • Engage in the training of AI-models on an under used source: sequencing data. • Gain insight into cancer biology and mRNA sequencing. • Contribute to improvements in cancer diagnosis and monitoring. • Have access to novel biological data and a state-of-the-art GPU server. Any more details? Project start: Decided together with applicant. Supervisors: Francisco J. Peña, KTH, Daniel Hagey & Ninib Barywano, Karolinska Institutet. Location: Division of Biomedical Engineering and Health Systems (MTH), KTH. How do I apply? Send an email to frape@kth.se with your CV, transcripts, and a short description of why this project interests you and why it suits your background. The thesis project could be started earlier than the usually planned Spring semester. Extent: 30 hp. Application email: frape@kth.se.
Project course in smart fluorescence microscopy, do you like to use your optical and programming skills to generate new molecular data relevant in health and disease?
🔬 See Life in Motion — Master’s Projects in Optical Physics & Molecular Imaging What if you could make a movie of molecules working inside a living cell? Biomolecules are not static structures. They constantly move, interact, change shape, and switch physical states—and these dynamics are what allow cells to function. Yet, observing these processes in living systems remains a major challenge. In our lab, we develop next-generation optical microscopy technologies to watch molecular dynamics in complex biological systems, including living and 3D cells. We combine physics, optics, programming, automation, fluorescence, and AI to push the limits of what can be measured. As a Physics Master’s student, you could work on projects such as: 💻 Intelligent microscopy: develop programming and AI-driven approaches that allow the microscope to adapt to the sample and make its own measurement decisions. 🔬 Advanced optical instrumentation: design and test new optical configurations and excitation schemes to create 4D/5D molecular movies. 🧠 AI-powered molecular imaging: record molecular movies and develop computational methods to extract and understand complex biological dynamics. 🌀 Polarization microscopy: develop and test new fluorescent probes to measure molecular orientation and tumbling. Our favorite samples are brain cells, particularly synaptic proteins. Their position, motion, and interactions determine how neurons communicate and are ultimately connected to fundamental processes such as cognition and motor control. If you want to apply physics to a real biological problem, build new optical technology, write code, and see your ideas turn into experiments, come talk to us. Interested? Contact us to discuss a project. Extent: 15-30 hp. Application email: testa@kth.se.
Sensor Network Optimization for Sustainable Predictive Maintenance
Background Sensors and artificial intelligence (AI) can support predictive maintenance in buildings by detecting equipment problems at an early stage. This can improve system performance, reduce energy use, and help avoid unnecessary maintenance. However, predictive maintenance requires sensors, communication networks, data storage, and computing. These digital systems also have environmental impacts. More sensors and more data do not necessarily lead to better predictions or greater maintenance benefits. It is therefore important to understand how many and which sensors are actually needed. This thesis will investigate how sensor configurations can be optimized to achieve reliable predictive maintenance while reducing the environmental impact of the digital infrastructure. Method The project will apply life cycle assessment (LCA) on sensor networks used for predictive maintenance. Sensor data are used to develop a predictive maintenance or fault detection model. Different combinations of sensors and data streams will then be tested to identify which measurements are most important for prediction accuracy. The environmental impacts of different sensor configurations will also be estimated and compared. This will make it possible to identify configurations that provide sufficient predictive performance with a lower environmental impact. The project may include the following activities: • Reviewing research on predictive maintenance, sensor optimization, and LCA. • Preparing and analysing sensor data from the KTH Live-In Lab or another case study. • Evaluating a predictive maintenance model. • Testing different combinations and numbers of sensors. • Assessing the environmental impacts of alternative sensor configurations. • Identifying a suitable balance between sensor use, predictive performance, and environmental impact. • Providing recommendations for more sustainable sensor networks in buildings. Eligibility We seek motivated master’s students with a background in sustainability, building technologies, energy technologies, or a related field. Knowledge of LCA, machine learning, data analysis, or building systems is an advantage. Students from master’s programmes within the ABE School at KTH will be given priority. The specific details of the thesis will be developed together with the student. The thesis is based on the research project: https://www.digitalfutures.kth.se/project/the-effects-of-ai-based-predictive-maintenance-from-life-cycle-perspective/ Contact Shoaib Azizi, researcher in Energy Technologies and Digitalization sazizi@kth.se Farzin Golzar, Assistant professor in Energy Systems fargo@kth.se Extent: 30 hp. Application email: sazizi@kth.se. Application URL: https://www.digitalfutures.kth.se/project/the-effects-of-ai-based-predictive-maintenance-from-life-cycle-perspective/.
Understanding What Influences the Environmental Impact of ICT Systems in Buildings
Background Digital technologies such as sensors, building management systems, and connected heating controls are increasingly used to improve the energy performance of buildings. However, these technologies also have environmental impacts from their manufacturing, electricity use, data communication, and end-of-life treatment. Life Cycle Assessment (LCA) can be used to assess these impacts. However, different choices in how an ICT system is modelled, such as which components are included, how data transmission is considered, and which electricity mix is used, may influence the results. There is therefore a need to better understand which factors are most important when assessing the environmental impact of ICT systems in buildings. This thesis will investigate how different system characteristics and LCA modelling choices affect the environmental impact of ICT systems used for building energy management. The main aim is the methodological development in the area. Method The project will use LCA to assess selected ICT systems in buildings. The student will collect information about the systems, including their components, number of devices, energy use, data communication, and expected lifetime. Different modelling choices and scenarios will then be developed and compared to investigate their influence on the results. The study may consider factors such as system size, manufacturing electricity, data transmission and cloud services, end-of-life treatment, and the energy savings achieved through the ICT system. The project may include the following activities: • Reviewing research on LCA of ICT systems in buildings. • Selecting one or more building ICT systems as case studies. • Collecting data on the ICT components and their operation. • Developing an LCA model for the selected system. • Testing different modelling assumptions and scenarios. • Identifying the factors that have the greatest influence on the results. • Providing recommendations for how ICT systems in buildings can be assessed more consistently. The specific scope and number of case studies will depend on the available data and the student's background and interests. Eligibility We seek motivated master’s students with a background in sustainability, environmental science, energy technologies, building technologies, or a related field. Knowledge of Life Cycle Assessment is desirable and experience with LCA software such as SimaPro or Brightway is an advantage. Students from master’s programmes within the ABE School at KTH will be given priority. The specific details of the thesis will be developed together with the student. The thesis is based on the research project: https://www.digitlab.kth.se/research/projects/environmental-impacts-of-digitalization-in-buildings/ Contact Shoaib Azizi, Postdoctoral researcher in Energy Technologies and Digitalization sazizi@kth.se Göran Finnveden, Professor of Environmental Strategic Analysis goran.finnveden@kth.se Shoaib Azizi, Postdoctoral researcher in Energy Technologies and Digitalization sazizi@kth.se Extent: 30 hp. Application email: sazizi@kth.se. Application URL: https://www.digitlab.kth.se/research/projects/environmental-impacts-of-digitalization-in-buildings/.
30 hp Master Thesis: PhysicsAI versus Design of Experiments
30 hp – PhysicsAI versus Design of Experiments Introduction A Master's thesis at Scania offers the opportunity to contribute to the development of next-generation vehicles while gaining hands-on experience in simulation, optimization, and advanced engineering methods. During the project, you will work closely with experts in vehicle development and explore technologies that support faster and more efficient design processes. Background Simulation and testing are essential parts of vehicle development, enabling engineers to predict performance and evaluate new designs before physical prototypes are built. Traditionally, Design of Experiments (DOE) has been used to systematically explore how design parameters affect system performance. While effective, DOE can become time-consuming when dealing with complex models and a large number of variables. Recent advances in AI and machine learning offer new possibilities for design optimization. Instead of evaluating large numbers of design combinations, AI-based approaches may learn relationships between design parameters and system performance, potentially accelerating optimization and reducing computational effort. This thesis will investigate how PhysicsAI compares with traditional DOE and optimization methods in an engineering design context. Objective The objective is to evaluate AI-based design optimization against conventional Design of Experiments and optimization approaches. The project will focus on optimizing a fan installation using geometric deep learning in PhysicsAI and comparing the results with DOE-based optimization using Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations. The work will assess optimization performance, methodology, computational efficiency, and resulting design quality. Job Description You will: Review literature on design optimization, DOE, machine learning, and PhysicsAI. Set up and execute CFD simulations using STAR-CCM+. Develop and train AI models for geometry optimization. Perform optimization studies using both PhysicsAI and traditional DOE methods. Compare prediction accuracy, computational cost, and optimization performance. Analyze strengths, limitations, and practical applicability of each approach. Document results and present conclusions in a Master's thesis report. The project involves working with Python, Linux and Windows environments, CFD workflows, and high-performance computing clusters. The Project Offers Experience with cutting-edge AI and simulation technologies. Hands-on work with CFD and engineering optimization. Exposure to high-performance computing environments. Collaboration with engineers involved in future vehicle development. Opportunity to evaluate emerging AI methods in an industrial setting. Education Master's student in: Mechanical Engineering Aerospace Engineering Or a related field with specialization in Fluid Dynamics Preferred qualifications: Interest in Computational Fluid Dynamics (CFD) Experience with Linux environments and computing clusters Knowledge of Python scripting Familiarity with STAR-CCM+ is beneficial Experience with simulation workflow automation is an advantage Number of students: 1-2 Start: January 2027 (flexible) Duration: 20 weeks Application Please submit: CV Personal letter Transcript of grades Applications are reviewed continuously during the publication period (7 October 2026 – 30 November 2026) and may close before the deadline. A background check may be conducted as part of the recruitment process. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33878/.
Automation of X-ray Diffraction (XRD) Pattern Analysis Using Machine Learning
roject Description: This master's thesis is conducted as part of a collaboration between Swerim and Sandvik Coromant. The project aims to develop machine learning methods for automated and accelerated analysis of X-ray diffraction (XRD) data from a wide range of cemented carbide grades and PVD/CVD coatings engineered for cutting tool applications. The project will focus on generating a database of simulated diffraction patterns and using it to train models that can automatically identify the correct phase constituents, perform peak fitting, and extract detailed microstructural information such as phase fractions crystallographic texture, microstrain, and other relevant material parameters. The objective is to significantly reduce the time required for phase identification, peak fitting, and comprehensive diffraction analysis compared to conventional workflows. The work will evaluate machine learning approaches both as a complement to and as a potential alternative for traditional Rietveld refinement, contributing to the development of next-generation tools for high-throughput materials characterization. Qualifications: We are looking for a curious and collaborative student pursuing a Master's degree in Materials Science, Engineering, Computer Science, Applied Physics, Data Science, or a related field. The ideal candidate has an interest in machine learning, programming, and data-driven methods, and is motivated to apply these tools to challenges in materials characterization and development. You enjoy solving complex technical problems and working at the interface between materials science and artificial intelligence, with the opportunity to contribute to the development of next-generation analysis tools for advanced engineering materials. Project time The project is intended for a master thesis (30hp). The start date is January 2027 or can be mutually decided through negotiations. Further information This project is intended to be performed at Swerim in Kista Stockholm in close collaboration with Sandvik Cormorant in Västberga. Swerim rewards the student with 50 000 SEK for an approved master thesis (30hp). Contacts For further information please contact: Johannes Brask, johannes.brask@swerim.se Application Apply by using the application link: https://www.staffrec.se/viewjob.php?id=137031&source=Automation of XRD The application can be written in English or Swedish. Latest date for application is 15th of November. You will receive confirmation that Swerim has received your application. Please note that we fill the position as soon as we find a suitable applicant, which means we can fill the position before the deadline. Extent: 30 hp. Application URL: https://www.staffrec.se/viewjob.php?id=137031&source=Automation of XRD.
Charging energy hubs for electric trucks: a System Dynamics (SD) approach
Title: Understanding the adoption dynamics of charging energy hubs for electric trucks: a System Dynamics (SD) approach Background The road freight transport system is a major contributor to global CO₂ emissions, and electrification offers a promising route to decarbonising the sector. Among emerging solutions, charging energy hubs (shared infrastructure installations co-locating high-power truck charging, stationary storage, renewable generation, and grid-flexibility services) represent a promising pathway toward large-scale fleet electrification. Energy hubs are inherently complex socio-technical systems of systems. They couple the electricity network, the freight transport system, and the interests of heterogeneous technical and non-technical stakeholders whose needs and constraints frequently conflict. Their adoption is governed by non-linear feedback dynamics: infrastructure investment depends on anticipated demand, while adoption depends on available infrastructure. These interdependencies can produce lock-in, delayed transitions, or self-reinforcing growth depending on the conditions. Understanding and influencing them matters both to industry planning, fleet and infrastructure investment and to the wider decarbonisation of freight transport. Target To contribute to method development for modelling charging energy hub adoption, capturing the feedback structures, accumulation processes, and policy effects that shape the electrification transition over time. Description of the assignment This thesis applies System Dynamics (SD) to construct a simulation model of charging energy hub adoption, mapping the causal feedback structures that govern infrastructure investment cycles, fleet electrification rates, grid capacity constraints, and policy incentives. The model is developed and validated in the context of heavy electric truck adoption, in collaboration with an industry partner. Work tasks include: - Review the literature on charging infrastructure, freight electrification, and System Dynamics, and establish scientific anchoring - Map the causal feedback structures governing hub adoption (investment cycles, electrification rates, grid constraints, policy incentives) - Build a System Dynamics simulation model of charging energy hub adoption - Validate the model in the context of heavy electric truck adoption together with the industry partner - Simulate policy interventions and infrastructure scenarios to explore their effects over time - Write the thesis report This thesis is designed as one of two complementary projects: a parallel strand applies System of Systems Engineering (SoSE) to develop an architectural model of the same hub system, and the two perspectives converge in a joint synthesis phase. You will have the opportunity to work together. The charging energy hub is the primary application, though the approach is adaptable to other applications in the electrification transition. Education Suitable for students in engineering, systems science, energy systems, transport, or a related field. Familiarity with, or interest in, simulation and modelling is desirable; prior experience with System Dynamics is a merit but not a requirement. Number of students: 1 Start date: As soon as possible Estimated time needed: 20 weeks Contact person and/or supervisor Zeinabr@kth.se Extent: 30 hp. Application email: zeinabr@kth.se.
Energy Mapping and Optimization for Electric Bus Fleets
As Stockholm's bus fleet electrifies, energy management becomes a critical operational challenge: heating and cooling alone can account for 30 to 50% of total consumption. This thesis is part of ElbusTransTherm, a KTH research project run in parallel across four theses, one per operator, so your work sits alongside a small cohort of students tackling the same problem from different angles. Project highlights • Industry data and placement. Work directly with fleet telemetry from a commercial Stockholm public transport operator, and in collaboration with SL. • A shared cohort. Four parallel theses across different operators mean regular contact with peers, potentially from other technical backgrounds, working the same core problem, with shared methodology and a joint results seminar at the end. • Applied AI and data science. Large-scale real data analysis and modeling, directly relevant to careers in energy, mobility, and industrial AI. • Open research problem. Energy mapping and thermal-battery optimization for electric buses is an active, unresolved research area, with outputs intended for operational use. Academic rigor in thesis is ensured through academic supervisor from KTH. The work Phase 1, Energy Mapping. Develop a detailed empirical breakdown of fleet energy use across drivetrain, HVAC, and auxiliaries, by time of day, season, and route. Deliverable: a data-driven Sankey diagram with quantitative variance analysis identifying key energy drivers. Phase 2, Optimization. Choose one of two tracks: • Track A, Passenger-Centric Climate Control: Dynamic thermal modeling and ISO 7730 comfort analysis to develop adaptive HVAC strategies (preconditioning schedules, adaptive setpoints, comfort-energy decision tools). • Track B, Integrated Thermal-Energy Management: Electro-thermal vehicle modeling linking battery health, powertrain efficiency, and HVAC demand, to reduce energy use and extend battery lifespan. Both tracks contribute to a reusable data pipeline and analysis methodology intended for operational deployment. Who this is for Open to students across relevant fields: energy systems, mechanical/thermal engineering, data science, machine learning, electrical engineering, or applied mathematics, with an interest in modeling, optimization, or applied AI, and the ability to work with real-world data. Contacts Joachim Claesson, KTH Energy Technology, claesson@kth.se Anna Stankovski Clark, Trafikförvaltningen - SL (Stockholm), anna.stankovski-clark@sl.se Extent: 30 hp. Application email: claesson@kth.se.
Examensarbete, 30 hp: FPGA accelererad Tracking funktion för SDR baserad radar
Är du en student som är ivrig att tillämpa dina teoretiska kunskaper och nya perspektiv på verkliga utmaningar? På Saab tror vi att innovationer växer på nya idéer, och ditt examensarbete kan vara gnistan som tänder vårt nästa tekniska genombrott. Din roll Vi ser det enorma värdet som studenter tillför vårt företag. Din akademiska precision, i kombination med din entusiasm för avancerad teknik, gör att du kan närma dig problem med en unik och insiktsfull lins. På Saab får du möjlighet att samarbeta med erfarna ingenjörer och specialister, få ovärderlig praktisk erfarenhet och samtidigt bidra till vår tillväxt och utveckling. Bakgrund Software-Defined Radio (SDR) erbjuder en flexibel och experimentell plattform för att bygga och testa moderna radarsystem. Saab har i tidigare examensarbeten tagit fram en rudimentär radarmodell som baseras på en SDR med avsikt att utvärdera hur en radars trackingfunktion kan påverkas av Electronic Warfare (EW)-system. Den tracking funktion som används idag kör på en kontroll PC som sitter kopplad till SDR enheten, detta medför diverse flaskhalsar som påverkar prestanda i systemet. Genom att utföra tracking funktionerna direkt i SDR:ens FPGA går det att minimera eller eliminera dessa flaskhalsar. Beskrivning av examensarbetet Detta examensarbete går ut på att implementera en trackning funktion direkt i FPGA (Field Programmable Gate Array) logiken på en befintlig Software-Defined Radio (SDR)-plattform. Systemet kommer att användas för att studera hur olika filter- och spårningsmetoder presterar i dynamiska och komplexa scenarier, med fokus på implementation och jämförelse mellan olika algoritmer och filter. Arbetet bygger på en redan etablerad SDR-radarplattform där mätningar görs med riktig RF i en rigg, och består av flera delar som tillsammans utgör projektet. En teoretisk översikt och systemdesign lägger grunden för hur man på lämpligast sett bör implementera och anpassa de redan existerade funktionerna för att köras i real-tid på en FPGA. Målbilden är att bibehålla nuvarande funktionalitet vad gäller hantering av manövrerande mål, intermittenta observationer och flera närliggande mål medan merparten av signalbehandlingen utförs av FPGA. Presentationen av experimenten görs i samma eller snarlikt interface som tidigare använts och utvärderas sedan i scenarion där nuvarande design får problem. Din profil Arbetet är lämpligt för 1 student med intresse för signalbehandling, FPGA och hårdvarunära mjukvaruutveckling. Du är i slutet av Teknisk Fysik-, Elektroteknik-, Datateknik-programmet eller motsvarande och ska påbörja ett examensarbete om 30 hp. Erfarenhet av programmering av FPGA i VHDL eller Verilog samt Python/C++ för signalbehandling, samt grundläggande förståelse för sannolikhet/statistik och filtrering är meriterande. Vi ger dig det stöd och den vägledning du behöver för att omsätta dina teoretiska kunskaper i praktiska lösningar. Bli en drivande kraft bakom Saabs tekniska framsteg! Befattningen kräver att du genomgår och godkänns enligt vid var tid gällande bestämmelser för säkerhetsskydd. För befattningar där Saab har krav på säkerhetsklassinplacering kan, i förekommande fall, medföra krav på visst medborgarskap. Vänligen observera att vi arbetar med löpande urval och tjänsten kan komma att tillsättas innan sista ansökningsdatum har gått ut. Kontaktpersoner Joel Lindfors, Chef joel.lindfors@saabgroup.com 073-437 49 22 Axel Östfeldt, kontaktperson/handledare axel.ostfeldt@saabgroup.com 073-437 21 56 Vad du blir en del av Upptäck oändliga möjligheter. Anta utmaningar, skapa smarta innovationer och uppgradera dina förmågor. Det här är en plats för kluriga tänkare, modiga pionjärer och alla däremellan. Tillsammans uppnår vi det extraordinära, var och en tar med sitt unika perspektiv. Varje bidrag räknas. Extent: 30 hp. Application URL: https://www.saab.com/career/job-opportunities/examensarbete-30-hp-fpga-accelererad-tracking-funktion-for-sdr-baserad-radar.
Hydrogen Embrittlement in Critical Engine Components for Hydrogen Combustion Engines
Project Description Hydrogen-fuelled internal combustion engines (H-ICE) are a promising technology for reducing emissions in heavy-duty transport. However, hydrogen can degrade metallic materials through hydrogen embrittlement, affecting component performance and lifetime. This master thesis will investigate hydrogen uptake and embrittlement in high-strength steels used in critical engine components. The work will involve materials characterization, laboratory testing, hydrogen analysis, and evaluation of material performance in hydrogen environments, contributing to the ongoing H2MATICE project with other industrial partners (Volvo, Traton, Bulten Group, Ovako). Qualifications We are looking for a curious and collaborative Master of Science student with a passion for materials science and sustainable energy technologies. Preferred background: Materials Engineering, Good communication skills in English. Experience with materials characterization or laboratory work is a merit. Project time The project is intended for a master thesis (30hp). The start date is Q1 2027 or can be mutually decided through negotiations. Further information This project is intended to be performed at Swerim in Stockholm. Swerim rewards the student with 50 000 SEK for an approved master thesis (30hp). For further information please contact: Nuria Fuertes, nuria.fuertes@swerim.se José Ramón Penedo, jose.ramon.penedo@swerim.se Application Apply by using the application link: https://www.staffrec.se/viewjob.php?id=137038&source=H2MATICE The application can be written in English or Swedish. Latest date for application is 20th, October 2026. You will receive a confirmation that Swerim has received your application. Please note that we fill the position as soon as we find a suitable applicant, which means we can fill the position before the deadline. Extent: 30 hp. Application URL: https://www.staffrec.se/viewjob.php?id=137038&source=H2MATICE.
Learning structure in heterogeneous DNA and RNA interaction networks as stem cells become neurons
In each human cell, approximately two metres of DNA must fit inside a nucleus only a few micrometres in diameter. The DNA is therefore folded into a complex three-dimensional structure. This folding brings different parts of the DNA into physical proximity and influences which genes are active in a particular cell. RNA molecules inside the nucleus also take part in this organization through interactions with DNA and with other RNA molecules. We have obtained a dataset describing three types of molecular interactions: interactions between DNA regions, interactions between DNA and RNA molecules, and interactions between RNA molecules. These interactions were measured at three stages as human stem cells were gradually transformed into neurons, with an intermediate stage in between. The three stages provide snapshots of how molecular organisation changes as the cells become neurons. Biological analyses often focus on individual interactions or selected groups of interactions. In this project, the complete system will instead be represented as a graph in order to study larger patterns of organization and how they change across the three stages. DNA regions and RNA molecules will be represented as nodes. DNA-DNA, DNA-RNA and RNA-RNA interactions will form different types of edges. Where available, edges will also carry quantitative information about the measured interaction. The resulting networks are naturally heterogeneous graphs, with different types of nodes and different types of relationships. The central computational problem is to determine which structures in these graphs represent meaningful organization and which can be explained by simpler properties of the data. The project will investigate how the interaction network is reorganized as stem cells become neurons. This includes identifying groups of DNA regions and RNA molecules with characteristic interaction patterns, determining how these groups change between stages, and finding DNA regions or RNA molecules whose roles in the network change substantially. Community-based methods and statistical graph models, including stochastic block models, will provide interpretable descriptions of network organization and its changes across the three stages. Since labelled training examples are not expected to be available, the project will investigate self-supervised learning. This includes objectives such as reconstructing hidden interactions or learning representations that capture structural differences between the three stages. The learned representations will then be used to identify DNA regions and RNA molecules whose network context changes strongly as the cells become neurons. An important part of the thesis will be deciding how such representations should be evaluated. A model that reconstructs graph edges accurately does not necessarily capture scientifically meaningful structure. The project will therefore compare learned representations with interpretable statistical graph models and test whether the resulting structures are reproducible, distinguish the three stages, and identify coordinated changes in molecular organization that are not apparent from individual interactions alone. The project addresses a broader computational problem beyond this particular dataset: how to extract meaningful structure from heterogeneous, noisy interaction networks that change between biological states. The thesis is particularly suitable for students interested in graph machine learning, representation learning, network science or statistical modeling. It offers an opportunity to work with a new real-world graph dataset for which the appropriate representation, model and evaluation strategy are themselves research questions. This is a full-time Master's thesis project intended for students in Computer Science and Engineering. No previous background in biology is required. The biological concepts needed for the project will be introduced during the thesis. Extent: 30 hp. Application email: pelin.akan@scilifelab.se.
Master Thesis - D&IS Sweden Performance Dashboard
At Alstom, we understand transport networks and what moves people. From high-speed trains, metros, monorails, and trams, to turnkey systems, services, infrastructure, signalling and digital mobility, we offer our diverse customers the broadest portfolio in the industry. Every day, more than 80 000 colleagues lead the way to greener and smarter mobility worldwide, connecting cities as we reduce carbon and replace cars. D&IS Sweden Performance Dashboard Background Currently there is a multitude of different and disparate performance related metrics across project delivery and business performance. This creates a complex web of performance related KPIs and metrics, with a need to manually extract data from multiple sources in order to provide regular performance and KPI updates Problem description and goals 1. Undertake an analysis and develop a mind map of all performance related metrics and KPIs that are currently required and/or exist for D&IS Sweden (project execution, engineering performance, finance, quality, safety, environment, business performance and HR). 2. Benchmark best practices that currently exists within the industry (other sites within Alstom, similar companies, digital visual management centers, dynamic and live digital dashboards, etc). 3. Develop a proposed approach for D&IS Sweden, the focus of which should ideally be a digital visual management center that establishes Key Performance Indicators (KPIs) at the site level, with the ability (in a live environment) to drill down into further detail at the department and project level (detailed performance indicators). This will also consider the structure aligned to the Alstom Performance Management System (APSYS) to support quality audits, with linkages created to existing KPI data sources. 4. Develop a project plan and implementation strategy to implement the proposed solution. Prerequisites: Engineering or information systems / data related degree, or similar. Experience with Microsoft Power BI, Qlik or similar, and an interest in performance improvement and change management initiatives Type of degree project (can be both) Language for the thesis Master (20 weeks):☒ Swedish:☐ and/or English:☒ Suggested number of students: 1 Bachelor/Högskoleingenjör (10 weeks): ☒ Is Swedish a language requirement? Yes:☐ No: ☒ No, but Swedish is a requirement for future employment:☐ Possibility to work from our office Yes:☒ No:☐ Application URL: https://jobsearch.alstom.com/job/Stockholm-Master-Thesis-D&IS-Sweden-Performance-Dashboard-AB/1444662533/.
Master thesis - End-to-End Autonomous Driving with Vision Foundation Models and Generative Planning
30 Credits – End-to-End Autonomous Driving with Vision Foundation Models and Generative Planning Background Autonomous driving is rapidly evolving from traditional modular systems toward end-to-end AI models that directly predict driving behavior from sensor data. Recent advances in Vision Foundation Models (VFMs), such as V-JEPA, have demonstrated strong capabilities in learning rich visual representations from large-scale image and video data. At the same time, generative planning methods based on diffusion and flow-matching models have emerged as promising approaches for trajectory generation. Combining these technologies offers new opportunities to improve the performance, robustness, and efficiency of autonomous-driving systems. Objective The objective of this thesis is to investigate how Vision Foundation Models and generative planning techniques can be applied to end-to-end autonomous driving. Possible research directions include: Leveraging pre-trained Vision Foundation Models for driving tasks. Investigating diffusion- or flow-matching-based trajectory planning. Developing architectures that combine visual representations with generative planners. Studying robustness, generalization, efficiency, and data requirements. Evaluating methods on large-scale autonomous-driving datasets. The exact research question will be defined together with the student based on project interests and current research trends. Job Description You will: Review literature on end-to-end autonomous driving, foundation models, and generative AI. Implement and evaluate state-of-the-art deep learning methods. Investigate approaches for combining vision representations with trajectory generation. Train and evaluate models on autonomous-driving datasets. Analyze performance, robustness, computational efficiency, and generalization. Document results and present conclusions in a Master's thesis report. The Project Offers Work with cutting-edge AI and autonomous-driving technologies. Access to large-scale driving datasets and modern GPU infrastructure. Close collaboration with researchers developing next-generation autonomous vehicle systems. Opportunity to contribute to an active research area with publication potential. Education Master's student in: Computer Science Robotics Engineering Physics Electrical Engineering Applied Mathematics Or a related field Preferred qualifications: Machine Learning and Deep Learning Computer Vision Generative AI PyTorch or similar frameworks Autonomous Driving or Robotics Number of students: 1 Start: To be agreed Duration: 20 weeks, full-time (30 credits) Application Please submit: CV Personal letter Transcript of grades Applications are reviewed continuously during the publication period (7 October 2026 – 30 November 2026) and may close before the deadline. A background check may be conducted as part of the recruitment process. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33866/.
Master Thesis Student - AI-based fault detection
Title: Master Theses Students (more than one position, 30 ECTS or 45 ECTS theses) AI-based fault detection The research and development divisions of Scania, Man and International have merged into a common research and development organisation under the name Traton. Traton's engine development is an important part of meeting our ambitious environmental goals with an ecosystem of sustainable transport. Among other things, controlling finding faults and unwanted behaviour, such as wear or malfunction of component, significantly affect the uptime, total cost of ownership and environmental impact of the vehicles Traton develop. Our sections are responsible for drive train control system pre-development and drive train software. Parts of the vehicle design with a major impact on the environmental impact and greenhouse gas footprint. We are a strong multi-cultural team with different backgrounds and experience, where a devotion for technical development and requirements balancing are the common denominator. Together we normally supervise 10-20 theses students a year and we regularly get the feedback that our way of working is characterized by an inclusive, positive and helpful attitude. With us, you will have the opportunity to do your thesis on a major company leading the development towards a sustainable future. You will have the opportunity to develop your engineering skills, to learn if the Scania work culture suits your future career goals and to show your abilities and talents over 20 weeks of thesis work. Thesis assignment: As for all theses the work will be divided in four phases. Starting with the tentative research question an iterative information survey will take place during the first four weeks ending with a more or less finalized introduction, motivation, research question, literature survey and method choice as well as a time plan. The following twelve weeks consists of the main thesis work, divided in two parts and split by a mid-term seminar feedback option. Finally it’s time to write up the thesis and present it orally both at Scania and the grading university. The research of these theses will be focused on the design and verification of a new AI-based model for parameter quantification and fault detection on an Internal combustion engine. The study will mostly be theoretical utilizing data from previous experiments, but for the interested student an experimental verification can be added to the thesis. Student profile: We are looking for someone who is an imaginative, communicative, initiative-taking and structured problem solver who sees opportunities. You have a positive attitude, find it easy to make new contacts and appreciate working both in a team and on your own. The would preferably be: Educated in computer science and programming. With experience on using AI as problem solving tool in modelling projects. Having worked with Matlab evaluating and presenting results. A Master of Science student in Mechanical Engineering, Electrical Engineering, Engineering Physics, computer science or similar. As documentation is available in multiple languages proficient in Swedish and English in speech and writing is required. If you have questions on the thesis or on the recruitment process please contact Dr. Ola Stenlåås, ola.stenlaas@scania.com. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/32238/.
Master Thesis Student - Verification of a new tool for Oil soot diagnostics
Title: Master Thesis Student - Verification of a new tool for Oil soot diagnostics The research and development divisions of Scania, Man and International have merged into a common research and development organisation under the name Traton. Traton's control system development is an important part of meeting our ambitious sustainability goals with an ecosystem of sustainable transport. Among other things, monitoring the oil change interval is important, and our low greenhouse gas footprint is an important part of Traton being a world leader. Our sections are responsible for drive train control system pre-development, engine test bench operations and chemical oil analysis. Parts of the vehicle drive train verification with a major impact on the engine wear and the greenhouse gas footprint are made by us with a significant influence on Traton’s ability to lead the shift through a smooth transition. We are a strong multi-cultural team with different backgrounds and experience, where a devotion for technical development and requirements balancing are the common denominator. Together we normally supervise 10-20 theses students a year and we regularly get the feedback that our way of working is characterized by an inclusive, positive and helpful attitude. With us, you will have the opportunity to do your thesis on a major company leading the development towards a sustainable future. You will have the opportunity to develop your engineering skills, to learn if the Scania work culture suits your future career goals and to show your abilities and talents over 20 weeks of thesis work. Thesis assignment: As for all theses the work will be divided in four phases. Starting with the tentative research question an iterative information survey will take place during the first four weeks ending with a more or less finalized introduction, motivation, research question, literature survey and method choice as well as a time plan. The following twelve weeks consists of the main thesis work, divided in two parts and split by a mid-term seminar feedback option. Finally it’s time to write up the thesis and present it orally both at Scania and the grading university. The research of these theses will be focused on verifying a new tool for oil soot measurement and evaluating if/how it should be used in future engine development projects. More specific the instrument accuracy and repeatability as well as ease of instrument setup, time required for single point measurements and engine operation mapping should be investigated. The final report should suggest a processes on how the instrument is to be used. Process student’s profile: We are looking for someone who is an imaginative, communicative, initiative-taking and structured problem solver who sees opportunities. You have a positive attitude, find it easy to make new contacts and appreciate working both in a team and on your own. The student would preferably be: Educated in combustion engine technology and/or combustion engine mechatronics. With experience on laboratory work, preferably from an engine test bench, lubrication analysis or similar environment. Having worked with Matlab evaluating and presenting results. A Master of Science student in Vehicle Engineering, Mechanical Engineering, Chemical Engineering, Engineering Physics or similar. As documentation is available in multiple languages proficient in Swedish and English in speech and writing is required, the knowledge of German is considered an advantage. If you have questions on the thesis or on the recruitment process please contact Dr. Ola Stenlåås, ola.stenlaas@scania.com. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/32235/.
Deep Learning-Based Breast MRI Tumor Classification
Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging (DCE-MRI) is a powerful modality for assessing breast tissue vascularity and tumor microenvironment by analyzing temporal variations in contrast agent uptake. It offers high sensitivity for detecting malignancies and evaluating treatment response. However, DCE-MRI alone may not always provide sufficient specificity, leading to false positives. Diffusion-Weighted Imaging (DWI), which measures the diffusion of water molecules in tissue, provides complementary information about tumor cellularity and structural integrity. The combination of DCE-MRI and DWI has demonstrated improved diagnostic performance in breast cancer assessment. Manual interpretation of these imaging modalities is time-consuming, subjective, and requires high expertise. This thesis aims to automate the classification of breast tumors (benign vs. malignant) by integrating spatial, temporal, and diffusion information through deep learning. Objectives Objective 1: Develop a deep learning framework that fuses DCE-MRI and DWI data for comprehensive analysis of breast tumors. Objective 2: Classify tumors into benign or malignant based on enhancement kinetics and diffusion characteristics. Objective 3: Investigate the individual and combined contributions of DCE-MRI and DWI modalities to model performance. Objective 4: Identify key time-points in DCE-MRI and optimal b-values in DWI that most influence classification accuracy. Description of the Assignment Data Collection Datasets will be sourced from publicly available repositories such as TCGA-BRCA, TCIA, or institutional collaborations (e.g., UBFC). Imaging data will include: Multi-phase DCE-MRI sequences. DWI with multiple b-values. Ground truth labels (benign/malignant) from pathology reports. Preprocessing DCE-MRI: Motion correction, intensity normalization, temporal alignment. DWI: Noise suppression, distortion correction, ADC map computation. Registration: Co-registration of DCE-MRI and DWI sequences into a common anatomical space. Model Development Feature Extraction: A multi-stream CNN or U-Net to extract spatial features from both DCE and DWI volumes. Temporal modeling for DCE using RNNs, Temporal Attention, or Transformer-based modules. Optional use of ADC maps as additional input channels. Fusion Strategies: Early fusion: Concatenate DCE and DWI channels at the input. Mid-level fusion: Merge features after independent CNN backbones. Late fusion: Ensemble predictions from DCE and DWI models. Attention Mechanisms: Temporal attention to focus on informative DCE phases. Spatial attention to highlight lesion areas in DWI. Training and Evaluation Supervised learning using annotated ground truth. Data augmentation: flipping, scaling, elastic deformation, temporal jittering. Evaluation metrics: Classification: Accuracy, Sensitivity, Specificity, AUC-ROC. Segmentation (if lesion annotation is available): Dice Score, HD95. Ablation studies: Evaluate performance for DCE-only, DWI-only, and fused models. Transfer learning from pretrained models on medical imaging tasks (e.g., ResNet, Swin UNETR). Experiment with different DCE time-points and DWI b-values to find the most diagnostically relevant combinations. Educational Requirements Background in deep learning, medical image analysis, and Python programming. Prior experience with deep learning frameworks (PyTorch or TensorFlow) is beneficial. Completion of at least one related deep learning project is preferred. Resources Provided Start code, curated datasets, and GPU-equipped servers. Workspace available at KTH Flemingsberg, with encouragement to attend the office at least half a day per week. Number of Students 2 Contact Zhikai Yang https://www.kth.se/profile/zhikai/ Application email: zhikai@kth.se.
Master Thesis Project —— Learning from an Expert: Data-Driven Output-Based Inverse Reinforcement Learning for Continuous-Time Linear Systems
Title: Learning from an Expert: Data-Driven Output-Based Inverse Reinforcement Learning for Continuous-Time Linear Systems Background: Many engineering systems already have a well-performing controller, while the system model, internal state, or original design objective may be unknown or only partially available. This situation appears, for example, in industrial control systems, power systems, and controllers obtained through extensive tuning or learning. Inverse reinforcement learning studies the reverse problem of optimal control: instead of designing a controller from a given cost function, the goal is to infer a cost function that explains the observed behavior of an expert controller. In many practical settings, however, only input-output measurements are available, which makes the problem more challenging. Thus, this thesis project aims to study a data-driven and output-based approach to inverse reinforcement learning for continuous-time linear systems. Target: To contribute to the development of data-driven methods for output-based inverse reinforcement learning and inverse optimal control of continuous-time linear systems. Description of the assignment: The thesis will focus on the formulation, analysis, and simulation of an inverse reinforcement learning problem for continuous-time linear systems using input-output data. Possible tasks include: - Review relevant literature on inverse reinforcement learning, inverse optimal control, and data-driven control - Formulate an output-based inverse reinforcement learning problem for linear systems - Investigate how an equivalent cost function can be inferred from observed input-output behavior - Compare a direct data-driven approach with a conventional identification-based approach - Implement numerical algorithms in MATLAB - Validate the developed method through simulations on low-order examples and possibly a simple power-system model - Analyze the influence of data quality, probing signals, and measurement noise - Write the thesis report and present the results Desirable background includes: - Linear systems and control - Optimization - Basic reinforcement learning - MATLAB programming Number of students: 1 Estimated time needed: 20 weeks Start date: Flexible Extent: 30 hp. Application email: liquan@kth.se.
Master Thesis: Physics-informed prognostics of electrical power cable systems (9038)
Master thesis: Physics-informed prognostics of electrical power cable systems High voltage cable systems comprise several interacting components, including cables, joints, terminations, and electrical connectors. The service conditions vary with load, ambient and environmental conditions, installation environment, and operating history. Ageing and degradation processes may therefore develop over long timeframes and involve coupled electrical, thermal, mechanical and material effects which also depend on the local environment of the installed parts. The direct measurement of such processes during operation is often limited and available measurement and failure data is generally sparse. The application of different physics-based approaches allows for the generation of a more robust prognostics framework, where uncertainties are considered when approaching the overall component population. Thesis Description The thesis will develop a prognostics framework for a selected component of cable system. Physics-based models are combined with available failure statistics and expert knowledge to predict a components remaining useful life and estimate uncertainty of the given prediction. Main activities: • Study and identify relevant degradation mechanisms (e.g., Joule heating, changes in the material properties, thermal and electrical aging) and their physical description. • Evaluate currently existing models, transfer the models to new use cases and add missing degradation models. • Evaluate replacement of computationally expensive models (e.g., finite-element methods) with reduced-order models, Gaussian processes or neural-network based models to reduce computational costs. • Integrate available data from literature and measurements and validate models against existing data. Conclude where models are applicable and discuss limitations of both models and methodology. Expected outcomes: • A modular python framework for physics-based prognostics for a selected part of a cable system • Comparison of different approaches to estimate the remaining useful life (e.g., finite-element method, neural-network, reduced-order models) and verification with real-life data • Recommendation on model application and suggestion for model improvements and possible condition monitoring approaches Qualifications and requirements • Master student in Engineering Physics, Material Science, Mathematics or related fields. • Solid understanding of physics, e.g., heat transfer, electromagnetics and materials. • Interest and experience in using python for data science and machine learning applications. • High-level fluency in English, both spoken and written Contact and application NKT is committed to fostering a diverse organization and a culture where people from different backgrounds can thrive and are inspired to perform at their best. We believe that a diverse organization enables sustainable performance, and that an inclusive and welcoming culture makes for a better place to work. This thesis will be done at NKT HV Cables AB, Technology Consulting in Västerås, Sweden. The thesis correspond to 30 hp at full speed and is expected to be run from January 2027. Please submit your application, including your CV and cover letter, by November 30, 2026. If you have any questions regarding the position, you are very welcome to contact Recruiting Manager, Giampaolo Martufi, Giampaolo.Martufi@nkt.com or Senior Scientist, Christoph Polek, Christoph.Polek@nkt.com. Please note that due to the GDPR regulations we cannot accept any applications via e-mail. Welcome with your application! Extent: 30 hp. Application URL: https://jobs.nkt.com/job/Master-Thesis-Physics-informed-prognostics-of-electrical-power-cable-systems/9038-en_GB.
Master Thesis: Semantic Guardrails for Autonomous Networks - Verification of Constraint Preservation
About this opportunity: Future autonomous networks will increasingly rely on AI agents that transform high-level operator intents into network optimization decisions and executable configurations. We need to ensure that during all the transformations the associated guardrails and constraints are verified and enforced. In this master thesis you have the opportunity to explore the creation and use of semantic equivalence chains (e.g. “I want to close my account” -> “user-terminated subscription” -> POST /api/v1/billing/cancel) to verify that guardrails are followed and constraints are not broken. What you will do: You will need to create an AI-based “Semantic Assurance Agent” that will check that any decisions (i.e. agentic transformations) based an initial intent respect the original constraints and guardrails. You will explore creating and using semantic equivalence chains (starting from the decision input or output) to attempt to recognize additional guardrail deviations and constraint breaches than a direct input and output comparison. You will also need to explore the definition of what an “acceptable” guardrail deviation is. The skills you bring: - General Programming skills - An inquisitive mindset - Knowledge of AI concepts or an active interest to independently expand your knowledge on the relevant topics. - Designing the experimental setup and the baseline comparison of your “Semantic Assurance Agent” output. Why join Ericsson? At Ericsson, you´ll have an outstanding opportunity. The chance to use your skills and imagination to push the boundaries of what´s possible. To build solutions never seen before to some of the world’s toughest problems. You´ll be challenged, but you won’t be alone. You´ll be joining a team of diverse innovators, all driven to go beyond the status quo to craft what comes next. Encouraging a diverse and inclusive organization is core to our values at Ericsson, that's why we champion it in everything we do. We truly believe that by collaborating with people with different experiences we drive innovation, which is essential for our future growth. We encourage people from all backgrounds to apply and realize their full potential as part of our Ericsson team. Ericsson is proud to be an Equal Opportunity Employer. learn more. Extent: 30 hp. Application URL: https://jobs.ericsson.com/job-invite/791334/.
Master's Thesis : Magnetic Instabilities for Accelerated Arc Extinction
Title: Magnetic Instabilities for Accelerated Arc Extinction Description: Normally, instabilities in electrical arcs are seen as a defect (e.g., welding, fusion plasma reactors). However, in electrical switchgear, instability is a feature. Different types of instabilities in electrical arcs (e.g., kink, helical, and sausage) can be used to extinguish electrical arcs. The thesis aims to investigate how these instabilities accelerate arc extinction in DC circuit interrupters. Tasks: Literature survey of electrical arcs under magnetic field Simulation-based evaluation of geometry-dependent magnetic field distributions Design and experimental implementation of the magnetic configuration Experimental characterization of arcs subjected to different magnetic instabilities Preferred background Master's student with a background in Electrical Engineering, Plasma Physics, or a related field Knowledge of electromagnetics and Multiphysics Finite Element tools. Familiarity with current interruption phenomena in electrical grids is advantageous. The ideal candidate will be self-motivated, analytical, well-organized, and possess a strong curiosity for research and innovation. In case you have questions, please contact Mrunal Parekh, PhD, mrunal.parekh@se.abb.com Details: Period: January - June 2027 Number of credits: 30 hp / ECTS Number of students: 1 Location: Västerås At ABB, we help industries outrun - leaner and cleaner. Here, progress is an expectation - for you, your team, and the world. As a global market leader, we’ll give you what you need to make it happen. It won’t always be easy, growing takes grit. But at ABB, you’ll never run alone. Run what runs the world. Extent: 30 hp. Application URL: https://careers.abb/global/en/job/JR00049496/Master-s-Thesis-Magnetic-Instabilities-for-Accelerated-Arc-Extinction.
Productivity Enhancement of PBF-EB Through Porous Printing, HIP and FEM-Based Shrinkage Compensation
Project Description Powder Bed Fusion by Electron Beam (PBF-EB) normally aims to produce components with high density. However, productivity may be improved by creating only a gas-tight outer shell around a sintered or semi-melted porous core, followed by Hot Isostatic Pressing (HIP). In PBF-EB, internal pores are formed under vacuum, which is favorable for pore closure during HIP provided that the shell remains gas-tight. Previous studies in both PBF-EB and PBF-LB have demonstrated the feasibility of shell-core concepts, although validation for more complex geometries remains limited.[1],[2] If HIP is already required, the approach reduces energy input, build time, cost, and evaporation of sensitive alloying elements. The key challenges are to identify stable process parameters, verify shell integrity, and quantify porosity, densification, and dimensional shrinkage. This master thesis will focus primarily on experimental work in the PBF-EB printer. The student will evaluate a limited set of process parameters to produce test parts with a dense shell and a porous sintered or semi-melted core. Samples will be characterized before and after HIP to determine process stability, shell integrity, density, pore morphology, microstructure, and dimensional change. The work will generate an initial dataset for shrinkage compensation and include a limited finite element modelling (FEM) task to predict and compensate shrinkage. The aim is to determine whether a shell-core PBF-EB strategy can shorten build time while producing preforms suitable for HIP consolidation, and to establish an initial method for compensating predictable shrinkage. The scope is sized for one 30-credit master thesis: one material, simple coupon geometries, a few iterative test prints, 1-2 HIP cycles, basic sample characterization, FEM shrinkage modelling, and printing a more complex shape to evaluate the developed model and process parameters. Full constitutive model development, extensive mechanical qualification, and industrial-scale validation are outside the thesis scope. Scope and Objectives The student will: – Review PBF-EB shell-core strategies, HIP densification, shrinkage compensation and relevant FEM approaches. – Define a feasible specimen design with an airtight shell and a sintered and/or semi-melted core. – Screen a small set of printer variables. – Produce a dense reference condition and a number of shell-core conditions with varying initial density levels. – Characterise shell integrity, density, pore morphology, dimensions, and microstructure before HIP. – HIP and quantify densification and dimensional shrinkage. – Create an initial shrinkage-compensation relationship based on FEM modelling. – Estimate potential build-time and cost benefits relative to the dense reference using recorded machine data. Expected outcomes – A documented PBF-EB process window for manufacturing airtight shell-core structures with porous interiors. – A dataset containing process parameters, density measurements, pore characteristics, shell integrity assessments, 3D scan dimensional measurements before and after HIP. – Quantification of HIP-induced densification, shrinkage, and geometric deviation for selected shell-core conditions. – A simplified FEM-based workflow for shrinkage prediction calibrated using experimental results. – Validation of the methodology on a more complex geometry representative of practical applications. – An optional comparison between PBF-EB and PBF-LB shell-core structures. – An indicative assessment of productivity and cost benefits compared with conventional dense PBF-EB manufacturing. – Recommendations for future work involving more complex geometries, wider process windows, and more advanced modelling approaches. Extent: 30 hp. Application URL: https://www.staffrec.se/viewjob.php?id=137032&source=PBF-EB.
Recycled aluminium in battery casing application – microstructure and welding properties in focus
This master thesis is part of the Net Zero Impact Innovation-funded BAALSCRAP project (BAttery casings from ALuminum alloys with low carbon emissions produced from SCRAP), which aims to enable the production of battery cell housings from recycled aluminum scrap and thereby support the transition towards a circular and net-zero automotive industry. The project investigates how alloying elements and impurities originating from recycled feedstock affect manufacturing processes and material performance. The thesis will focus on the relationship between microstructure and weld properties of recycled aluminum alloys for battery casing applications. The work will involve detailed characterization of welds using light microscopy and scanning electron microscopy (SEM), with emphasis on precipitates, intermetallic particles, segregation, porosity, cracking, and other welding-related defects. The influence of recycled alloying elements and residual impurities on weld quality and performance will be assessed and correlated with material properties. In addition, property calculations (e.g. crack susceptibility) will be used to predict weld performance as a function of alloy composition. The modeling results will be compared with the experimental observations to improve the understanding of microstructure evolution during welding and to help explain the relationship between alloy chemistry, weld microstructure, and weld performance. Desired Qualifications We are looking for a highly motivated Master's student in Materials Science, Metallurgy, Materials Engineering, or a related field. The ideal candidate has an interest in experimental research and materials characterization, with a particular focus on microstructure-property relationships in metallic materials. Experience or coursework in microscopy, welding metallurgy, aluminum alloys, or electron microscopy is advantageous but not required. Additional Information The project is planned to be carried out during the spring semester of 2027 at Swerim in Stockholm. Upon successful completion of the Master's thesis (30 ECTS credits), Swerim will provide a compensation of SEK 50,000. Contact For further information about the project, please contact: Shirin Nouhi, shirin.nouhi@swerim.se Application Please apply using the application link: https://www.staffrec.se/viewjob.php?id=136992&source=Recycled aluminium in battery casing application no later than 15 November 2026. Please note that applications will be reviewed on an ongoing basis, and the thesis position may be filled before the application deadline if a suitable candidate is identified. Application URL: https://www.staffrec.se/viewjob.php?id=136992&source=Recycled aluminium in battery casing application.
Thesis Work - Smart Machining: Real-Time Tool Health Monitoring Using Machine Tool Signals
30 hp - Smart Machining: Real-Time Tool Health Monitoring Using Machine Tool Signals Introduction At Scania Transmission Manufacturing – do you want to be part of shaping the future of manufacturing processes by developing smart solutions to improve production efficiency and support our operators? Within Transmission Manufacturing at Scania, we are entering an expansive development phase. Our machining equipment plays a central role in production. Here, we see great potential in leveraging data signals and digital tools to improve machine availability, optimize machining processes, and at the same time facilitate the work of our operators. Thesis work is an excellent way to get closer to Scania and build relationships for the future. Many of today's employees began their Scania career with their degree project. Background Modern CNC machines continuously generate valuable process data that can provide insights into cutting tool condition. Using this data for continuous monitoring creates opportunities to detect tool degradation, improve tool utilization, and support more stable and efficient machining processes. Objective This thesis aims to develop, implement, and validate a real-time Tool Condition Monitoring solution using machine-integrated signals. The goal is to establish continuous monitoring of cutting tool health in an industrial production environment and evaluate its performance under real production conditions. Job description You will develop and implement a real-time Tool Condition Monitoring solution using machine-integrated signals. The work includes automated data acquisition and signal processing, online tool health assessment, and validation in a real production environment. You will also investigate how tool health information can be visualized to support operators and production decision-making. The output of this thesis would be: An implemented real-time data-driven Tool Condition Monitoring solution. Validation of the solution under industrial production conditions. Visualization of tool health information to support production decision-making. Recommendations for further development toward intelligent process monitoring and control. Education/program/focus Master students in industrial engineering, production engineering Number of students: 1 Start date for the thesis work: 2027-01-18 Estimated time required: 20 weeks Contact persons and supervisors Mohammad Haddadzade Mohammad.Haddadzade@scania.com Application: Your application must include a CV, personal letter and transcript of grades A background check might be conducted for this position. We are conducting interviews continuously and may close the recruitment earlier than the date specified. Publication date from - to. 2026-10-07–2026-11-22 Extent: 30 hp. Application URL: https://jobs.scania.com/job/S%C3%B6dert%C3%A4lje-Thesis-Work-Smart-Machining-Real-Time-Tool-Health-Monitoring-Using-Machine-Tool-Signals-151-38/1444769533/.
Thesis Worker: Digitalt verktyg för kvalitetssäkrad produktintroduktion
Bakgrund Vid produktintroduktioner behöver flera organisationer bidra med information, bedömningar och beslut. Underlaget behöver vara komplett, entydigt och uppdaterat för att rätt aktiviteter ska kunna planeras och genomföras i rätt tid. I dag kan processen innebära många manuella överlämningar, olika arbetssätt och information i flera system eller dokument. Det ökar risken för att krav och förutsättningar tolkas olika, att ändringar inte slår igenom överallt eller att viktiga kontrollpunkter missas. Det finns därför ett behov av ett digitalt verktyg som gör processen enklare att följa, kvalitetssäkra och styra, samtidigt som det tydliggör ansvar, status och kvarstående avvikelser. Mål Målet är att ta fram och utvärdera ett digitalt verktyg eller en prototyp som kvalitetssäkrar och förenklar processen för produktintroduktioner. Verktyget ska stödja strukturerad insamling och granskning av input från flera organisationer, skapa spårbarhet i ändringar och beslut samt ge en tydlig bild av processens status och eventuella brister. Uppdragsbeskrivning Arbetet kan exempelvis omfatta följande delar: Kartläggning av nuläge - Beskriv dagens process för produktintroduktioner, berörda organisationer, informationsflöden, kontrollpunkter och vanliga problemområden. Kravställning - Identifiera användarbehov och formulera krav på information,kvalitetssäkring, spårbarhet och uppföljning. Process- och informationsmodell - Utforma ett förslag på hur produktintroduktionen kan struktureras digitalt, inklusive centrala objekt, relationer, ansvar och beslutspunkter. Utveckling av verktyg eller prototyp - Implementera en avgränsad, användbar lösning som demonstrerar de viktigaste funktionerna och arbetsflödena. Verifiering och utvärdering - Testa lösningen med relevanta användare och ett eller flera representativa produktintroduktionsfall. Bedöm användbarhet, datakvalitet, spårbarhet och förmåga att upptäcka saknad eller motstridig information. Utbildning/linje/inriktning Civilingenjör eller högskoleingenjör inom industriell ekonomi, logistik, produktionsteknik, systemvetenskap, datavetenskap, informationssystem eller motsvarande. Intresse för verksamhetsutveckling, digitalisering och användarcentrerad systemutveckling är meriterande. Antal studerande 1-2 personer Startdatum för ex-jobbet Januari 2027 (förslag, kan anpassas efter överenskommelse) Beräknad tidsåtgång 6 månader Kontaktpersoner och handledare Mattias Eriksson, Gruppchef Logistikutveckling, mattias.eriksson@scania.com Dhinesh Kumar Muruganandam, Gruppchef Logistikutveckling, dhinesh.kumar.muruganandam@scania.com Ansökan Din ansökan ska innehålla CV, personligt brev och betygsutdrag. Beskriv gärna relevanta projekt eller kurser inom processutveckling, informationsmodellering, programmering, kravställning eller digitala verktyg. En bakgrundskontroll kan göras för denna position. Vi genomför intervjuer löpande och kan komma att avsluta rekryteringen tidigare än angivet. Extent: 30 hp. Application URL: https://jobs.scania.com/job/S%C3%B6dert%C3%A4lje-Examensarbete-Digitalt-verktyg-f%C3%B6r-kvalitetss%C3%A4krad-produktintroduktion-151-38/1442330133/.
Development of Advance Emission Control using Machine Learning in SiL Environment
Introduction Thesis work is an excellent way to get closer to Scania and build relationships for the future. Many of today's employees began their Scania career with their degree project. Background Scania develops advanced powertrain and exhaust aftertreatment systems to achieve high efficiency and low emissions across a wide range of operating conditions. Selective Catalytic Reduction (SCR) control requires accurate dosing decisions, robust emission prediction and effective use of signals available in the vehicle control system. Objective The objective of this master thesis is to develop and evaluate a methodology for AI-based, closed-loop SCR control. The controller shall use machine learning to determine dosing and support emission control over a representative operating cycle. The work will use measured test data and additional data generated in a Software-in-the-Loop (SiL) environment. Inputs may include engine operating point, load, speed, temperatures, flow conditions and other control-system variables. The AI model will be benchmarked against an existing reference SCR model in SiL using a virtual truck powertrain named VTAB (Virtual Truck and Bus). The project will establish a traceable workflow for data preparation, model training, validation and control integration. It will assess whether a data-driven model can reduce calibration effort and enable adaptable control while maintaining robust dosing and emission performance in a real powertrain. Job description The assignment includes the following activities: - Literature study on SCR control, machine learning and AI-based control methods - Collect, structure and quality-assure large volumes of test and SiL data - Select relevant control-system signals and define model inputs, outputs and constraints - Develop and train an AI model for SCR dosing and emission control - Integrate and evaluate the model in a virtual truck powertrain SiL environment - Compare performance with an existing reference SCR control model - Analyse robustness, accuracy, limitations, calibration effort and implementation potential - Document the methodology and present the results in a master thesis report Education/program/focus Machine learning, artificial intelligence, control engineering or applied mathematics. Understanding of mathematical models and physical functions used in control systems Experience in handling, processing and analysing large data sets. We value curiosity, structured problem solving, initiative and the ability to work both independently and collaboratively. Contact persons and supervisors Kim Petersson, +46 (0)8 553 825 24 kim.petersson@scania.com Application: Your application must include a CV, personal letter and transcript of grades A background check might be conducted for this position. We are conducting interviews continuously and may close the recruitment earlier than the datespecified. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33683/.
Examensarbete, 30 hp: GNSS-fri navigering med SLAM
Din roll Vi ser det enorma värdet som studenter tillför vårt företag. Din akademiska precision, i kombination med din entusiasm för avancerad teknik, gör att du kan närma dig problem med en unik och insiktsfull lins. På Saab får du möjlighet att samarbeta med erfarna ingenjörer och specialister, få ovärderlig praktisk erfarenhet och samtidigt bidra till vår tillväxt och utveckling. Bakgrund Unmanned Systems utvecklar autonoma system inom Saab Dynamics. Flera av våra plattformar opererar över långa avstånd och i höga hastigheter, medan andra är mindre system som ofta benämns som drönare. Gemensamt för våra lösningar är behovet av avancerade funktioner för navigation, objektdetektering, omvärldsförståelse, optimal styrning av plattformar samt beslutsfattande baserat på tillgänglig information. Beskrivning av examensarbetet Vi söker en exjobbare med intresse för autonomi och perception. Examensarbetet fokuserar på att använda SLAM-baserade metoder för navigering av drönare i miljöer där GNSS är otillgängligt eller opålitligt. Examensarbetet syftar till att undersöka hur Visual-Inertial SLAM kan användas för navigering av drönare i miljöer där GNSS är otillgängligt, opålitligt eller aktivt stört. Målet är att utveckla och utvärdera ett navigeringsramverk som möjliggör robust positions- och orienteringsskattning baserat på kamera- och IMU-data. Arbetet ger möjlighet att kombinera robotik, sensorfusion och datorseende för att lösa ett verkligt problem inom utvecklingen av framtida autonoma system. En viktig del av arbetet kommer även att vara att analysera hur olika SLAM-metoder presterar i representativa scenarier samt identifiera faktorer som påverkar noggrannhet och robusthet. Arbetet kan innefatta Litteraturstudie inom Visual SLAM och sensorfusion. Utvärdering av befintliga SLAM-ramverk. Integration av kamera-, IMU- och höjdsensorer. Utveckling av metoder för positions- och orienteringsskattning. Jämförelse mellan olika navigeringsstrategier. Analys och visualisering av resultat. Ditt examensarbete kommer att genomföras i vårt team, där det finns djup kompetens och lång erfarenhet inom samtliga dessa områden. Här får du möjlighet att arbeta nära specialister och bidra till utvecklingen av framtidens autonoma system. Din profil Arbetet är lämpligt för 1–2 studenter i slutet av teknisk fysik-, elektroteknik-, datateknik-, maskinteknik- eller motsvarande utbildning som ska påbörja ett 30 hp examensarbete. Kunskap inom robotik, sensorfusion, SLAM eller datorseende är meriterande. Vi ger dig det stöd och den vägledning du behöver för att omsätta dina teoretiska kunskaper i praktiska lösningar. Bli en drivande kraft bakom Saabs tekniska framsteg! Befattningen kräver att du genomgår och godkänns enligt vid var tid gällande bestämmelser för säkerhetsskydd. För befattningar där Saab har krav på säkerhetsklassinplacering kan, i förekommande fall, medföra krav på visst medborgarskap. Vänligen observera att vi arbetar med löpande urval och tjänsten kan komma att tillsättas innan sista ansökningsdatum har gått ut. Extent: 30 hp. Application URL: https://www.saab.com/career/job-opportunities/examensarbete-30-hp-gnss-fri-navigering-med-slam.
Examensarbete, 30 hp: Prediktion av måltrajektorier från kameraflöde
Din roll Vi ser det enorma värdet som studenter tillför vårt företag. Din akademiska precision, i kombination med din entusiasm för avancerad teknik, gör att du kan närma dig problem med en unik och insiktsfull lins. På Saab får du möjlighet att samarbeta med erfarna ingenjörer och specialister, få ovärderlig praktisk erfarenhet och samtidigt bidra till vår tillväxt och utveckling. Bakgrund Unmanned Systems utvecklar autonoma system inom Saab Dynamics. Flera av våra plattformar opererar över långa avstånd och i höga hastigheter, medan andra är mindre system som ofta benämns som drönare. Gemensamt för våra lösningar är behovet av avancerade funktioner för navigation, objektdetektering, omvärldsförståelse, optimal styrning av plattformar samt beslutsfattande baserat på tillgänglig information. Beskrivning av examensarbetet Vi söker en exjobbare med intresse för perception och maskininlärning. Examensarbetet fokuserar på att förutsäga rörelsen hos ett mål som observeras av en ombordkamera på en drönare. Examensarbetet syftar till att undersöka hur moderna metoder för målföljning och trajektorieprediktion kan användas för att förutsäga framtida rörelser hos mål observerade från en drönare. Målet är att utveckla och utvärdera ett ramverk som kan genererasannolikhetsbaserade prognoser över framtida position och hastighet baserat på sekvenser av kamerabaserade observationer. Arbetet ger möjlighet att kombinera datorseende, maskininlärning och sensorbearbetning för att lösa ett verkligt problem inom autonoma system och situationsuppfattning. En viktig del av arbetet kommer även att vara att analysera osäkerheter i prediktionerna och undersöka hur olika rörelsemodeller påverkar prognosernas kvalitet och robusthet. Arbetet kan innefatta Litteraturstudie av metoder för objektspårning och trajektorieprediktion. Utvärdering av detektions- och spårningsalgoritmer. Implementering av modeller för rörelseprediktion. Analys av osäkerhet och prediktionsnoggrannhet. Jämförelse mellan olika metoder och referenslösningar. Presentation och visualisering av resultat. Ditt examensarbete kommer att genomföras i vårt team, där det finns djup kompetens och lång erfarenhet inom samtliga dessa områden. Här får du möjlighet att arbeta nära specialister och bidra till utvecklingen av framtidens autonoma system. Din profil Arbetet är lämpligt för 1–2 studenter i slutet av teknisk fysik-, elektroteknik-, datateknik-, maskinteknik- eller motsvarande utbildning som ska påbörja ett 30 hp examensarbete. Erfarenhet inom maskininlärning och datorseende är meriterande. Du kommer arbeta i vår nystartade verksamhet i Solna. Här fokuserar vi på obemannade system, vilket innebär ett fokus på teknikområden som krävs för att leda, navigera och styra obemannade system — främst flygande sådana. Vi ger dig det stöd och den vägledning du behöver för att omsätta dina teoretiska kunskaper i praktiska lösningar. Bli en drivande kraft bakom Saabs tekniska framsteg! Befattningen kräver att du genomgår och godkänns enligt vid var tid gällande bestämmelser för säkerhetsskydd. För befattningar där Saab har krav på säkerhetsklassinplacering kan, i förekommande fall, medföra krav på visst medborgarskap. Vänligen observera att vi arbetar med löpande urval och tjänsten kan komma att tillsättas innan sista ansökningsdatum har gått ut. Extent: 30 hp. Application URL: https://www.saab.com/career/job-opportunities/examensarbete-30-hp-prediktion-av-maltrajektorier-fran-kameraflode.
Examensarbete, 30 hp: Systemidentifiering med maskininlärning
Din roll Vi ser det enorma värdet som studenter tillför vårt företag. Din akademiska precision, i kombination med din entusiasm för avancerad teknik, gör att du kan närma dig problem med en unik och insiktsfull lins. På Saab får du möjlighet att samarbeta med erfarna ingenjörer och specialister, få ovärderlig praktisk erfarenhet och samtidigt bidra till vår tillväxt och utveckling. Bakgrund Unmanned Systems utvecklar autonoma system inom Saab Dynamics. Flera av våra plattformar opererar över långa avstånd och i höga hastigheter, medan andra är mindre system som ofta benämns som drönare. Gemensamt för våra lösningar är behovet av avancerade funktioner för navigation, objektdetektering, omvärldsförståelse, optimal styrning av plattformar samt beslutsfattande baserat på tillgänglig information. Beskrivning till examensarbetet Vi söker en exjobbare med intresse för systemidentifiering och maskininlärning. Examensarbetet fokuserar på datadrivna metoder för att identifiera drönardynamik. Examensarbetet syftar till att undersöka hur Physics-Informed Machine Learning (PIML) kan användas för systemidentifiering av drönardynamik. Målet är att utveckla och utvärdera modeller som kombinerar fysikaliska samband med datadrivna metoder för att beskriva flygande systems dynamik under varierande flygtillstånd och lastkonfigurationer. Arbetet ger möjlighet att kombinera reglerteknik, fysikbaserad modellering och maskininlärning för att förbättra modellnoggrannhet och generaliseringsförmåga. En viktig del av arbetet kommer även att vara att analysera hur införandet av fysikaliska begränsningar påverkar modellernas prestanda jämfört med konventionella maskininlärningsmetoder. Arbetet kan innefatta Litteraturstudie inom systemidentifiering och PIML. Framtagning av relevanta tränings- och testdata. Utveckling av fysikinformerade modeller. Jämförelse mot klassiska identifieringsmetoder. Analys av modellernas robusthet och generalisering. Presentation av resultat och slutsatser. Ditt examensarbete kommer att genomföras i vårt team, där det finns djup kompetens och lång erfarenhet inom samtliga dessa områden. Här får du möjlighet att arbeta nära specialister och bidra till utvecklingen av framtidens autonoma system. Din profil Arbetet är lämpligt för 1–2 studenter i slutet av teknisk fysik-, elektroteknik-, datateknik-, maskinteknik- eller motsvarande utbildning som ska påbörja ett 30 hp examensarbete. Kunskap inom systemidentifiering, reglerteknik och maskininlärning är meriterande. Du kommer arbeta i vår nystartade verksamhet i Solna. Här fokuserar vi på obemannade system, vilket innebär ett fokus på teknikområden som krävs för att leda, navigera och styra obemannade system — främst flygande sådana. Vi ger dig det stöd och den vägledning du behöver för att omsätta dina teoretiska kunskaper i praktiska lösningar. Bli en drivande kraft bakom Saabs tekniska framsteg! Befattningen kräver att du genomgår och godkänns enligt vid var tid gällande bestämmelser för säkerhetsskydd. För befattningar där Saab har krav på säkerhetsklassinplacering kan, i förekommande fall, medföra krav på visst medborgarskap. Vänligen observera att vi arbetar med löpande urval och tjänsten kan komma att tillsättas innan sista ansökningsdatum har gått ut. Extent: 30 hp. Application URL: https://www.saab.com/career/job-opportunities/examensarbete-30-hp-systemidentifiering-med-maskininlarning.
Examensarbete, 30 hp: Terminalstyrning mot realistiskt rörligt mål
Är du en student som är ivrig att tillämpa dina teoretiska kunskaper och nya perspektiv på verkliga utmaningar? På Saab tror vi att innovationer växer på nya idéer, och ditt examensarbete kan vara gnistan som tänder vårt nästa tekniska genombrott. Din roll Vi ser det enorma värdet som studenter tillför vårt företag. Din akademiska precision, i kombination med din entusiasm för avancerad teknik, gör att du kan närma dig problem med en unik och insiktsfull lins. På Saab får du möjlighet att samarbeta med erfarna ingenjörer och specialister, få ovärderlig praktisk erfarenhet och samtidigt bidra till vår tillväxt och utveckling. Bakgrund Unmanned Systems utvecklar autonoma system inom Saab Dynamics. Flera av våra plattformar opererar över långa avstånd och i höga hastigheter, medan andra är mindre system som ofta benämns som drönare. Gemensamt för våra lösningar är behovet av avancerade funktioner för navigation, objektdetektering, omvärldsförståelse, optimal styrning av plattformar samt beslutsfattande baserat på tillgänglig information. Beskrivning av examensarbetet Examensarbetet syftar till att undersöka hur moderna styr- och optimeringsmetoder kan användas för autonom målföljning och terminalstyrning mot rörliga mål med realistiska rörelsebegränsningar. Målet är att utveckla och utvärdera styrstrategier som möjliggör robust måluppföljning under begränsningar i hastighet, acceleration, mätosäkerhet och kommunikationsfördröjningar. Arbetet ger möjlighet att kombinera reglerteknik, optimering och autonomi för att lösa ett praktiskt problem inom utvecklingen av framtida obemannade system. En viktig del av arbetet kommer även att vara att analysera styrsystemets prestanda i olika scenarier och identifiera situationer där respektive metod har för- eller nackdelar. Ditt examensarbete kommer att genomföras i vårt team, där det finns djup kompetens och lång erfarenhet inom samtliga dessa områden. Här får du möjlighet att arbeta nära specialister och bidra till utvecklingen av framtidens autonoma system. Din profil Arbetet är lämpligt för 1–2 studenter i slutet av teknisk fysik-, elektroteknik-, datateknik-, maskinteknik- eller motsvarande utbildning som ska påbörja ett 30 hp examensarbete. Kunskap inom reglerteknik, optimering och gärna förstärkningsinlärning är meriterande. Arbetet kan innefatta - Litteraturstudie inom guidance, navigation and control - Implementering av klassiska och optimeringsbaserade styrlagar - Modellering av realistiska målbanor - Utvärdering i simulering - Jämförelse mellan olika styrstrategier - Analys och visualisering av resultat Kontaktperson Anders Gustafsson, Sektionschef Unmanned Systems anders.gustafsson3@saabgroup.com 0734-378902 Extent: 30 hp. Application URL: https://www.saab.com/career/job-opportunities/examensarbete-30-hp-terminalstyrning-mot-realistiskt-rorligt-mal.
Examensarbete, 30 hp: Terminalstyrning mot realistiskt rörligt mål
Din roll Vi ser det enorma värdet som studenter tillför vårt företag. Din akademiska precision, i kombination med din entusiasm för avancerad teknik, gör att du kan närma dig problem med en unik och insiktsfull lins. På Saab får du möjlighet att samarbeta med erfarna ingenjörer och specialister, få ovärderlig praktisk erfarenhet och samtidigt bidra till vår tillväxt och utveckling. Bakgrund Unmanned Systems utvecklar autonoma system inom Saab Dynamics. Flera av våra plattformar opererar över långa avstånd och i höga hastigheter, medan andra är mindre system som ofta benämns som drönare. Gemensamt för våra lösningar är behovet av avancerade funktioner för navigation, objektdetektering, omvärldsförståelse, optimal styrning av plattformar samt beslutsfattande baserat på tillgänglig information. Beskrivning av examensarbetet Examensarbetet syftar till att undersöka hur moderna styr- och optimeringsmetoder kan användas för autonom målföljning och terminalstyrning mot rörliga mål med realistiska rörelsebegränsningar. Målet är att utveckla och utvärdera styrstrategier som möjliggör robust måluppföljning under begränsningar i hastighet, acceleration, mätosäkerhet och kommunikationsfördröjningar. Arbetet ger möjlighet att kombinera reglerteknik, optimering och autonomi för att lösa ett praktiskt problem inom utvecklingen av framtida obemannade system. En viktig del av arbetet kommer även att vara att analysera styrsystemets prestanda i olika scenarier och identifiera situationer där respektive metod har för- eller nackdelar. Ditt examensarbete kommer att genomföras i vårt team, där det finns djup kompetens och lång erfarenhet inom samtliga dessa områden. Här får du möjlighet att arbeta nära specialister och bidra till utvecklingen av framtidens autonoma system. Din profil Arbetet är lämpligt för 1–2 studenter i slutet av teknisk fysik-, elektroteknik-, datateknik-, maskinteknik- eller motsvarande utbildning som ska påbörja ett 30 hp examensarbete. Kunskap inom reglerteknik, optimering och gärna förstärkningsinlärning är meriterande. Arbetet kan innefatta Litteraturstudie inom guidance, navigation and control. Implementering av klassiska och optimeringsbaserade styrlagar. Modellering av realistiska målbanor. Utvärdering i simulering. Jämförelse mellan olika styrstrategier. Analys och visualisering av resultat. Extent: 30 hp. Application URL: https://www.saab.com/career/job-opportunities/examensarbete-30-hp-terminalstyrning-mot-realistiskt-rorligt-mal.
From Road to Laboratory: Field Analysis of Diesel Particulate Filter Ageing in Heavy-Duty Vehicles
30 Credits – From Road to Laboratory: Field Analysis of Diesel Particulate Filter Ageing in Heavy-Duty Vehicles Introduction A Master's thesis at TRATON offers the opportunity to work with real-world engineering challenges in sustainable transportation while gaining valuable industry experience. This project focuses on understanding how diesel particulate filters age during long-term vehicle operation and how their performance can be maintained throughout their service life. Background As emission regulations become more demanding, modern heavy-duty vehicles rely on advanced exhaust aftertreatment systems to reduce pollutants while maintaining fuel efficiency and performance. Diesel particulate filters (DPFs) play a critical role by capturing particulate matter from engine exhaust. Over time, DPFs accumulate non-combustible ash and are exposed to varying operating conditions that may affect durability, performance, and maintenance requirements. Understanding how filters age in real-world applications is essential for optimizing aftertreatment systems, improving product durability, and supporting future emission standards. At TRATON, catalyst and filter technologies are continuously evaluated through simulations, laboratory testing, and vehicle validation activities. This thesis contributes to ongoing efforts to improve emission-control technologies for future heavy-duty vehicles. Objective The objective of this thesis is to investigate the ageing of diesel particulate filters used in heavy-duty vehicles and identify factors that influence their long-term performance. The project combines analysis of field-retrieved filters with vehicle operating data to improve understanding of filter ageing mechanisms and support future maintenance strategies. Job Description You will: Investigate diesel particulate filters that have been used in real vehicle operation. Analyze how operating conditions influence filter ageing and ash accumulation. Evaluate filter condition using vehicle and operational data. Perform component inspections and engineering analyses. Participate in laboratory testing and performance evaluations of aged filters. Compare findings with current maintenance and performance assumptions. Document methods, analyses, and conclusions in a Master's thesis report. The work combines experimental investigations, engineering analysis, and real-world vehicle data. The Project Offers Hands-on experience with advanced exhaust aftertreatment technologies. Work with real vehicle components and operational data. Collaboration with experts in catalysts, particulate filters, testing, materials, and data analytics. Opportunity to contribute to cleaner transportation, improved product durability, and sustainable maintenance solutions. Education Master's student in: Chemical Engineering Mechanical Engineering Materials Science Environmental Engineering Applied Physics Or a related field Preferred qualifications: Interest in exhaust aftertreatment systems Experience with experimental work and data analysis Knowledge of laboratory methods, statistics, or programming is beneficial We value curiosity, initiative, structured problem-solving, and the ability to work both independently and collaboratively. Number of students: 1 Start: Spring 2027 Duration: 20 weeks Credits: 30 ECTS Application Please submit: CV Personal letter Transcript of grades Applications are reviewed continuously and may close before the deadline. A background check may be conducted as part of the recruitment process. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33579/.
Master Thesis – Mechanical Stability Assessment of Multilayer Transducers for Acousto-Optic Deflectors
Mycronic is a global high-tech company whose innovative solutions have been advancing electronics technology for over 50 years. Today we continue to grow and serve customers in an expanding variety of industries. What we do impacts the future of technology, and in turn, the way we live our lives tomorrow. Mycronic continues to grow across a wide range of industries, and the Pattern Generator (PG) division, which you will belong to, currently holds a unique position in the market as the world’s leading supplier of mask writers for the production of advanced photomasks. Every high-resolution display you see - whether it’s a TV, phone, tablet, or Apple Watch, has been manufactured with the help of Mycronic’s machines as part of the production process. We are now looking for a Master’s student who would like to carry out their thesis project with us and contribute new academic knowledge to our Core Tech Innovation Team within the Pattern Generator Division. Background Mycronic mask writers use acousto-optic deflectors (AODs) to control and scan laser light. A key component of an AOD is the piezoelectric transducer, which converts an electrical RF signal into acoustic waves. These transducers consist of multiple thin-film layers deposited on an acousto-optic substrate. Their design requires consideration of acoustic, electrical and mechanical behaviour. Predicting the mechanical consequences of complex multilayer structures remains an important design challenge. Differences in material properties can generate stresses during fabrication and operation, potentially causing deformation, substrate curvature, cracking or delamination. A methodology for predicting such effects early in the design process will support the development of future transducer concepts. Research Question How can the mechanical stability and fabrication feasibility of multilayer thin-film transducer structures be predicted early in the design process using analytical and/or numerical modelling? The work may include investigating: The influence of material properties and process parameters on stress and deformation. Methods for predicting curvature and mechanical failure risks in multilayer thin-film structures. Approaches for establishing a reusable design-assessment methodology for future transducer concepts. Scope The main goal of the thesis is to investigate and evaluate modelling approaches for predicting the mechanical behaviour of multilayer transducer structures and to translate the resulting methodology into a practical design-assessment tool. The project is expected to include: Conducting a literature review on thin-film and multilayer mechanics. Building a material property database relevant to the transducer stack. Developing analytical and/or numerical models for predicting stress, curvature and deformation. Evaluating and, where possible, validating the developed models using analytical reference cases, literature data, or available experimental data. Implementing a computational tool, for example in Python, for evaluating transducer designs. Assessing transducer concepts provided by Mycronic and identifying potential fabrication or reliability risks. We are looking for students who: Are in the final year of a Master's programme in Engineering Physics, Materials Science, Mechanical Engineering, or a related field. Have a good understanding of analytical and/or numerical modelling. Have experience with scientific programming. It is considered an advantage if you also have experience with thin-film technology or microfabrication. Details Proposed start: Dec 2026 / Jan 2027 (flexible) Number of students: One Location: Mycronic’s office in Täby (On-site/hybrid) How to apply Click ‘Apply now’ below and submit your CV, cover letter and academic transcripts. The application deadline is 2026-11-30. We review applications and interview candidates on an ongoing basis, and the position may be filled before the deadline. Extent: 30 hp. Application URL: https://ehtv.fa.em2.oraclecloud.com/hcmUI/CandidateExperience/en/sites/CX_1/job/868.
Master thesis Position: Life Cycle Assessment comparing Fed-Batch vs. Perfusion Bioprocessing over different modalities
Duration: [6 months, starting January 2027] Department: [KTH, CBH, Industrial Biotechnology, CETEG] Supervisor: [Véronique Chotteau, Professor & Maxime Hervé PhD student] Contact email: chotteau@kth.se, mherve@kth.se About the Project Biopharmaceutical manufacturing is shifting from traditional fed-batch processes toward continuous approaches such as perfusion. Both have different implications for productivity, facility footprint, and cost, and their environmental performance is still debated. Perfusion can raise volumetric productivity and reduce equipment size, but it typically consumes more media, energy, and single-use materials over long run times. This Master. Thesis project will carry out a comparative Life Cycle Assessment (LCA) of fed-batch and perfusion processes for the production of recombinant proteins. Fed-batch data will be shared by a partner pharmaceutical company to be compared to differents continuous process modalities as Steady-state perfusion, Dynamic perfusion and Intensify Fed-batch. Over this comparison , the project aim to identify the condition to choose perfusion or fed-batch based on process modality, process scale or facility location. The results will help contribute for more sustainable process and facility design decisions and orient industrial process strategy over a drug development regarding the sustainability parameter. Your Role You will work in the CETEG group on a protein manufacturing process based on perfusion process to build and analyze LCA models comparing differents process modalities. Process data from an industrial partner will be shared to sustain the model. Your responsibilities will include: • Defining the functional unit (e.g., per kg of purified product), system boundaries and impact categories, in line with ISO 14040/14044 • Collecting and structuring inventory data: media and buffers, consumables (single-use vs. stainless steel), water, energy, cleaning, and waste streams • Working with a PhD student to define representative fed-batch and perfusion scenarios, covering both upstream and downstream operations • Building the LCA model in (openLCA, etc.) using databases such as ecoinvent • Assessing impacts such as global warming potential, water use, energy demand, and waste generation • Performing sensitivity and scenario analyses (e.g., titer, perfusion rate, run duration, media cost and composition, energy mix) • Identifying environmental hotspots and proposing improvement opportunities • Documenting methods and results in a final report and presenting the findings to internal stakeholders Qualifications Required • Currently enrolled in a Master's program in Chemical Engineering, Biotechnology, Environmental Engineering, Sustainability, or a related field • Understanding of LCA principles and methodology • Analytical mindset and comfort working with large datasets (Excel, Python, or R) • Good written and spoken English • Ability to work independently and communicate clearly across disciplines Preferred • Prior experience with LCA software (SimaPro, openLCA, GaBi, or similar) including course projects • Knowledge of upstream bioprocessing (cell culture, bioreactors, fed-batch, perfusion) and downstream purification • Familiarity with techno-economic analysis or process modeling • Interest in sustainability, the pharmaceutical or biotech industry What You Will Gain • Hands-on experience applying LCA to a real industrial bioprocess question • Practical experience to upstream biomanufacturing • Mentorship from a recognized research team in process development and perfusion • The opportunity to publish or present results internally and possible authorship on a peer review publication • A concrete project for your CV How to Apply Send your CV, a short motivation letter, and your academic transcript. Please mention any prior LCA, bioprocess and cell cultivation experiences. Extent: 30 hp. Application email: mherve@kth.se.
Master’s Thesis: Autonomous Agile Anti-Drone Drones
BACKGROUND We study how aerial robots can perceive their surroundings, respond to change and work together. Our research combines reinforcement learning, visual perception and control, with experiments ranging from agile drone pursuit to cooperative flight with a flexible net. We offer master’s thesis opportunities connected to our ongoing vision-based pursuit and multi-drone cooperation projects. Students will build on existing simulators, controllers, calibrated camera models and real-flight recordings. RESEARCH DIRECTIONS The aim is to develop and evaluate methods that help drones act and cooperate with incomplete visual information. Possible directions include: • Cooperative perception for agile pursuit: investigate how an assisting drone can provide useful observations when a pursuer loses sight of its target. • Vision-based net coordination: study how a net-carrying team can coordinate from onboard visual observations, building on our existing state-based controllers. • Visual leader–follower transport: investigate how two drones can follow a leading teammate while maintaining the net’s shape and recovering from temporary loss of visual contact. Each thesis will address one focused question, shaped together around the student’s interests and our current research. These directions are starting points, not fixed specifications. WORK AND RESEARCH ENVIRONMENT Depending on the selected question, the work may involve developing perception or control methods, comparing them with existing approaches, and evaluating performance in simulation and controlled drone experiments. We provide implementations in Isaac Lab/Isaac Sim and Newton, Crazyflie Brushless platforms, a motion-capture laboratory and access to our GPU cluster. The work combines algorithm development with practical robotics. BACKGROUND AND INTERESTS Suitable backgrounds include robotics, computer science, electrical engineering, control and related programmes. Strong programming skills are important. Experience with reinforcement learning, computer vision, control, building drones or testing real robots is preferred. We especially welcome students interested in research and motivated to aim for publications in robotics venues. Applicants whose profiles match the projects will be invited to an interview. PRACTICAL INFORMATION The start date is flexible and agreed together. A 30-credit thesis normally corresponds to approximately 20 weeks of full-time work. Laboratory experiments take place at KTH in Stockholm; on-site arrangements will depend on the project. DETAILED TOPICS AND VIDEO Full thesis description, illustrations and research references: https://drive.google.com/file/d/1VaVR86WsV4g4_58DY5jG8mCMhqpL4olD/view?usp=sharing Short video showing examples of our work: https://youtu.be/OXzovktvsds APPLICATION AND CONTACT Please email both alesr@kth.se and petter@kth.se with the subject “Master’s Thesis – Drone Research”. Include your CV, academic transcript, preferred start date and a short motivation describing your interests. Links to code, projects and videos of real robots are welcome; explain your contribution to team projects. Recommendations or referee contacts are also welcome, with permission. Day-to-day supervision is primarily by Alejandro Sánchez Roncero, working together with Professor Petter Ögren. Alejandro Sánchez Roncero — PhD student alesr@kth.se https://www.kth.se/profile/alesr Petter Ögren — Professor petter@kth.se https://www.kth.se/profile/petter Robotics, Perception and Learning (RPL) KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden Extent: 30 hp. Application email: alesr@kth.se.
Examensarbete: Intelligent dokumenthantering i molnet
Examensarbete: Intelligent dokumenthantering med AI (Knightec Group, Stockholm) Examensarbetet undersöker hur ett flexibelt system kan utformas för att automatiskt tolka, klassificera och strukturera dokument från olika domäner. Inom vård, finans, juridik och kundservice hanteras dagligen stora mängder ostrukturerade dokument, som rapporter, fakturor, avtal och formulär. Manuell hantering av dem är tidskrävande och felbenägen. Arbetet går ut på att utforma, implementera och utvärdera en proof of concept-plattform som tar emot dokument från olika källor, till exempel PDF:er samt inskannade och handskrivna dokument. Plattformen extraherar text och information och lagrar resultatet strukturerat. Fokus ligger på att jämföra metoder för textigenkänning, dokumentklassificering och informationsextraktion, exempelvis att plocka ut belopp ur fakturor eller villkor ur avtal. Arbetet kan även omfatta validering av extraherad data samt krav på säkerhet, spårbarhet och regelefterlevnad. Lösningen utvärderas utifrån prestanda, noggrannhet och begränsningar under realistiska förhållanden. Studenten har stor frihet att välja inriktning, tekniker och avgränsningar. Praktiskt: Masterstudent inom datateknik, mjukvaruteknik, teknisk fysik eller liknande, med examen i juni 2027 och flytande svenska och engelska. Inriktning mot maskininlärning, språkteknologi (NLP) eller molnutveckling är meriterande. Arbetet utförs på kontoret i Stockholm med start i januari 2027. Sista ansökningsdag är 2026-10-29. Låter det intressant? Klicka på länken för att läsa hela annonsen och ansöka senast 29 oktober. https://career.knightecgroup.com/jobs/8473745-examensarbete-intelligent-dokumenthantering-i-molnet Extent: 30 hp. Application URL: https://career.knightecgroup.com/jobs/8473745-examensarbete-intelligent-dokumenthantering-i-molnet.
Examensarbete: Koldioxidmedvetna beslut inom molnarkitektur
Examensarbete: Klimatpåverkan som beslutsgrund i molnarkitektur (Knightec Group, Stockholm) Examensarbetet undersöker om molnarkitekturer kan jämföras utifrån uppskattad klimatpåverkan, inte bara kostnad och prestanda. Molnleverantörernas klimatrapporter redovisas oftast på konto- eller organisationsnivå och hjälper därför lite när man ska välja mellan olika arkitekturer. Arbetet går ut på att implementera och prestandatesta minst två alternativa arkitekturer för en representativ arbetslast, till exempel serverlöst mot containerbaserat. De mäts under kontrollerade förhållanden på kostnad, latens och genomströmning. Därefter används data om resursanvändning tillsammans med befintliga metoder för koldioxidberäkning för att uppskatta klimatpåverkan. Det kan handla om verktyg, leverantörsdata eller resursbaserade modeller, och uppskattningarna kan jämföras med leverantörernas egen rapportering. En central del är att bedöma metodens tillförlitlighet, osäkerhet och reproducerbarhet. Målet är en praktisk och reproducerbar metod där kostnad, prestanda och miljöpåverkan vägs samman vid arkitekturbeslut. Studenten har stor frihet att välja arkitekturer, arbetslast, metoder och avgränsningar. Praktiskt: Masterstudent inom datateknik, datavetenskap, teknisk fysik eller liknande, med examen i juni 2027 och flytande svenska och engelska. Inriktning mot molnutveckling, mjukvaruarkitektur eller dataanalys är meriterande. Arbetet utförs på kontoret i Stockholm med start i januari 2027. Sista ansökningsdag är 2026-10-29, och ansökan görs via Knightecs karriärsida. Låter det intressant? Klicka på länken för att läsa hela annonsen och ansöka senast 29 oktober. https://career.knightecgroup.com/jobs/8482663-examensarbete-koldioxidmedvetna-beslut-inom-molnarkitektur Extent: 30 hp. Application URL: https://Examensarbete: Koldioxidmedvetna beslut inom molnarkitektur.
Examensarbete: Lokalt driftsatta eller molntjänstbaserade språkmodeller – en break-even-analys
Allt fler organisationer använder språkmodeller, och en central fråga är om de ska betala per token för en hanterad molntjänst eller köra en modell med öppna vikter på egen infrastruktur. Hanterade tjänster har inga fasta kostnader och skalar efter behov. Egen drift innebär däremot en i stort sett fast kostnad som bara lönar sig när hårdvaran utnyttjas tillräckligt. De flesta jämförelser utgår från jämn belastning och ställer prislistor mot varandra. Då döljs effekten av ojämn trafik i verkligheten, och skillnader i kvalitet mellan modeller tas sällan med. Examensarbetet undersöker vid vilken användningsnivå, och för vilka typer av arbetslaster, egen drift blir motiverad. I projektet ska du jämföra två eller flera driftsalternativ för samma arbetslast, exempelvis en hanterad språkmodell via en molntjänst och en modell med öppna vikter som körs på GPU-instanser i molnet eller på egen hårdvara. Alternativen utvärderas på en eller två definierade uppgifter, som sammanfattning eller frågor och svar kring dokument. Testerna drivs med realistisk och ojämn trafik, till exempel genom att spela upp publikt tillgängliga användningsloggar. Du mäter kostnad, latens, genomströmning och svarskvalitet, och tar utifrån resultaten fram en kostnadsmodell som visar var break-even-punkten ligger beroende på utnyttjandegrad och trafikmönster. Kostnadsmodellen kombineras sedan med faktorer som inte rör kostnad, som dataskydd, regelefterlevnad och driftsinsats, till ett ramverk som kan stödja beslut. Eftersom priser och modeller förändras snabbt ska metoden och kostnadsmodellen vara återanvändbara och möjliga att uppdatera över tid. Du har stor frihet att själv välja modeller, uppgifter, metoder och avgränsningar. Syftet är att skapa en djupare förståelse för hur kostnad, prestanda och kvalitet förhåller sig till varandra när språkmodeller körs i egen regi jämfört med via hanterade molntjänster. Arbetet förväntas resultera i en reproducerbar jämförelse, en återanvändbar kostnadsmodell och ett beslutsramverk. Resultatet kan ge organisationer bättre underlag för att avgöra när det är rimligt att köra språkmodeller själva och när hanterade tjänster är att föredra. Om Knightec Group: Knightec Group är en av Norra Europas ledande strategiska partners inom produkt- och digital tjänsteutveckling. Företaget kombinerar ingenjörskompetens, digital expertis och affärsförståelse för att hjälpa kunder att omvandla ny teknik till verkliga lösningar. Vem söker vi? Du läser en masterutbildning inom datateknik, datavetenskap, teknisk fysik eller ett närliggande område och tar examen i juni 2027. Inriktning mot maskininlärning, molnbaserad utveckling eller prestandautvärdering är meriterande. Du behöver tala och skriva flytande svenska och engelska. Praktiskt: Arbetet utförs på Knightecs kontor i Stockholm med start i januari 2027. Det färdiga examensarbetet kan publiceras och användas både i din egen portfölj och i företagets marknadsföring. Bifoga CV och personligt brev i ansökan. Sista ansökningsdag är 2026-10-29, men skicka gärna in din ansökan så snart som möjligt. Låter det intressant? Klicka på länken för att läsa hela annonsen och ansöka senast 29 oktober. https://career.knightecgroup.com/jobs/8482679-examensarbete-lokalt-driftsatta-eller-molntjanstbaserade-sprakmodeller-en-break-even-analys Extent: 30 hp. Application URL: https://career.knightecgroup.com/jobs/8482679-examensarbete-lokalt-driftsatta-eller-molntjanstbaserade-sprakmodeller-en-break-even-analys.
Hydrogen Batteries: The Future of Green Electrolysis
Green hydrogen will be central to a fossil-free energy system. Conventional water electrolyzers produces hydrogen and oxygen simultaneously necessitating a complex device architecture with a membrane fixed between two electrodes to prevent gas mixing and produce pure hydrogen. This way of producing hydrogen can be inefficient when limited to work when the electrolyzers coupled directly to intermittent renewable electricity sources such as solar and wind power. Emerging supercapacitive electrolyzer concepts integrate energy storage and electrolysis within the same system, enabling new operation modes that may improve efficiency, flexibility, and load management. At KTH we have developed a hybrid cell design that introduces flexibility in the operation of an electrolyzer as water splitting in alkaline conditions can be carried out using similar system configuration that is adapted to the fluctuating loads in renewable electrical power with very little chances of mixing of hydrogen and oxygen gases, thus avoiding potential explosions (https://www.science.org/doi/full/10.1126/sciadv.adi3180). In this project, you will investigate the design and operation of supercapacitive electrolyzers for hydrogen production. You will fabricate and characterize advanced electrode materials, study charge-storage mechanisms, and evaluate hydrogen evolution under dynamic operating conditions. Modern AI tools will be used throughout the project to assist with experimental planning, data analysis, materials selection, and performance optimization. You will perform electrochemical characterization using techniques such as cyclic voltammetry, galvanostatic charge-discharge testing, and impedance spectroscopy. Experimental results will be correlated with hydrogen production metrics to understand the relationship between capacitance, energy efficiency, and gas evolution kinetics. The project combines physics, electrochemistry, renewable energy technology, materials science, and AI-assisted research. By the end of the project, you will have contributed to the development of a new generation of flexible hydrogen production systems designed for future renewable energy networks. Keywords: Green Hydrogen, Supercapacitors, Water Electrolysis, Renewable Energy, AI, Electrochemical Engineering Contact: Prof. Joydeep Dutta Extent: 15-30 hp. Application email: joydeep@kth.se.
Master thesis - AI uncertainty to guardrails
30 Credits – From AI Uncertainty to Safety Guardrails for Autonomous Heavy-Duty Vehicles Background Autonomous-driving systems increasingly rely on AI models to interpret traffic situations and generate driving decisions. While these models can perform well in familiar situations, their performance may degrade in unfamiliar conditions. Understanding and managing AI uncertainty is therefore critical for safe deployment. Safety guardrails are independent safety mechanisms that translate AI uncertainty into constraints, safety margins, intervention requests, or fallback actions for vehicle planning and control systems. Objective The objective of this thesis is to investigate how uncertainty in AI-based autonomous-driving systems can be measured, represented, and used to support safety guardrails. The focus is on uncertainty in scene understanding, predictions, and planned trajectories, and how this information can improve safety-related decision-making. Job Description The thesis is primarily a structured literature review, supported by lightweight experiments where appropriate. You will: Review sources and definitions of uncertainty in AI-based driving systems. Compare methods for uncertainty estimation, calibration, representation, and evaluation. Investigate how uncertainty can influence safety margins, constraints, interventions, and fallback strategies. Analyze how uncertainty information can support safety supervision in autonomous vehicles. Provide recommendations for future research in uncertainty-aware autonomous driving. The work will be conducted in collaboration with researchers and engineers from TRATON and KTH. The Project Offers Work on a highly relevant safety topic in autonomous driving. Exposure to AI, uncertainty quantification, safety engineering, and vehicle automation. Collaboration with academic and industry experts. Opportunity to contribute to future research on safe AI deployment. Education Master's student in: Systems, Control and Robotics Computer Science Electrical Engineering Engineering Physics Applied Mathematics Or a related field Experience in machine learning, probabilistic methods, autonomous driving, robotics, planning and control, or scientific literature reviews is beneficial. Number of students: 1 Duration: 20 weeks, full-time (30 credits) Start: To be agreed Application Please submit: CV Personal letter Transcript of grades Applications are reviewed continuously during the publication period (1 October 2026 – 30 November 2026) and may close before the deadline. A background check may be conducted. Interviews are held continuously throughout the recruitment process. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33763/.
Master thesis - Efficient World Representations for End-to-End Autonomous Driving
30 hp – Efficient World Representations for End-to-End Autonomous Driving Introduction This Master's thesis is part of EGoPT, a TRATON research project exploring world models for autonomous driving. The project focuses on enabling efficient and reliable real-time planning for autonomous heavy-duty vehicles. Background Autonomous vehicles generate large amounts of data from cameras, LiDAR, radar, and vehicle sensors. Processing all information at full resolution can be computationally expensive, while excessive compression may remove safety-critical information. EGoPT investigates how compact, task-relevant representations of multimodal sensor data can support efficient trajectory planning. While many current solutions are developed for passenger cars, heavy-duty vehicles introduce additional challenges related to size, articulation, load-dependent behavior, braking distance, and computational constraints. This thesis will use public datasets, open-source models, simulators, and autonomous-driving benchmarks. Objective The objective is to investigate efficient world representations for autonomous driving and evaluate their impact on planning performance. Possible research directions include: Compressing spatial or temporal sensor information while preserving planning-relevant features. Developing adaptive representations that allocate compute resources to the most important information. Evaluating whether compact representations retain safety-critical information. Adapting learned planners to different truck configurations and constraints. Extending or evaluating benchmarks for heavy-duty autonomous vehicles. Job Description You will: Review literature and define a focused research question. Set up and evaluate autonomous-driving models, simulators, or benchmarks. Develop and test a new method, benchmark extension, or evaluation framework. Analyze trade-offs between planning performance, safety, latency, memory usage, generalization, and computational cost. Present results and document findings in a Master's thesis. Expected Outcome The expected outcome is a reproducible model baseline, evaluation method, or experimental framework that can support future research within the EGoPT project. Education Master's student in: Computer Science Machine Learning Robotics Engineering Physics Electrical Engineering Or a related field Preferred qualifications: Strong Python and PyTorch skills Knowledge of machine learning and deep learning Interest in autonomous driving, computer vision, transformers, representation learning, or simulation Number of students: 1 Start: January 2027 Duration: 20 weeks, full-time (30 hp) Location: Södertälje Application Please submit: CV Personal letter Transcript of grades Applications are reviewed continuously during the publication period (1 October 2026 – 30 November 2026) and may close before the deadline. A background check may be conducted. Interviews are held continuously throughout the recruitment process. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33765/.
Master thesis - Embodiment-Aware Autonomous Driving Policies with Deep Learning
30 Credits – Embodiment-Aware Autonomous Driving Policies with Deep Learning Background Autonomous-driving systems increasingly rely on imitation learning from human driving data. While these approaches perform well, a major challenge in commercial vehicles is that different truck configurations have different dimensions, steering characteristics, braking capabilities, payloads, and operating constraints. Training separate models for every vehicle type is difficult to scale. Inspired by recent advances in multi-embodiment learning in robotics, this thesis explores whether a single driving policy can adapt to different vehicle configurations while retaining vehicle-specific behavior. Objective The objective is to investigate how vehicle-aware autonomous-driving policies can be learned from diverse driving datasets. The project will explore: How policies trained on passenger-car data can be adapted to heavy-duty vehicles. Whether vehicle-configuration conditioning improves generalization. How data from different vehicle platforms can be combined in a shared learning framework. The impact of multi-vehicle training on driving performance and robustness. Job Description You will: Develop or extend a motion-planning policy capable of using vehicle-configuration information. Investigate transfer-learning approaches between passenger vehicles and trucks. Design methods for training across multiple vehicle types. Train and evaluate models using imitation learning. Assess generalization, data efficiency, and driving performance. Analyze strengths, limitations, and deployment considerations. The Project Offers Work at the intersection of autonomous driving, machine learning, and robotics. Exposure to state-of-the-art imitation learning and transfer-learning techniques. Collaboration with researchers and engineers in autonomous vehicle development. Opportunity to contribute to scalable AI solutions for diverse vehicle fleets. Education Master's student in: Computer Science Robotics Electrical Engineering Applied Mathematics Or a related field with a focus on AI and machine learning Preferred qualifications: Python programming Machine Learning and Deep Learning knowledge Interest in autonomous driving, robotics, or AI systems Number of students: 1-2 Start: January 2027 Duration: 20 weeks Application Please submit: CV Cover letter Transcript of grades Applications are reviewed continuously during the publication period (1 October 2026 – 30 November 2026) and the position may be filled before the deadline. A background check may be conducted. Interviews are held continuously, and the recruitment process may close earlier than advertised. Extent: 30 hp. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33767/.
Master thesis - LiDAR-Enhanced Vision-Language-Action Models for Safer Autonomous Truck
30 Credits – LiDAR-Enhanced Vision-Language-Action Models for Safer Autonomous Trucks Introduction This Master's thesis is part of the MOPS (Multi-modal Open-set Perception for Safer Autonomous Trucks) project, which investigates how multimodal sensing can improve the safety of autonomous heavy-duty vehicles operating in complex, real-world environments. Background Vision-Language-Action (VLA) models are increasingly used in autonomous driving to combine perception, reasoning, and decision-making. While camera-based systems provide rich semantic information, they can struggle with depth estimation, occlusions, adverse weather, and unfamiliar objects. LiDAR provides complementary 3D information that can improve spatial understanding and robustness. Recent open-source VLA models, such as Alpamayo, primarily rely on camera inputs, creating an opportunity to explore how LiDAR data can enhance perception, reasoning, and trajectory prediction for autonomous trucks. Objective The objective is to investigate how LiDAR can be integrated into Vision-Language-Action models to improve spatial reasoning, trajectory prediction, and robustness in challenging driving scenarios. Possible research directions include: Designing LiDAR representations suitable for VLA models. Comparing early, intermediate, and late sensor-fusion strategies. Developing efficient fusion methods with limited computational overhead. Fine-tuning VLA models using synchronized camera and LiDAR data. Evaluating improvements in trajectory prediction and spatial reasoning. Assessing performance in unfamiliar or safety-critical situations. Studying robustness under poor visibility, occlusions, sensor degradation, and missing modalities. Identifying truck-specific scenarios that benefit from enhanced 3D perception. The multimodal model will be compared with a camera-only baseline. Job Description You will: Review literature on multimodal AI, autonomous driving, and Vision-Language-Action models. Implement and evaluate LiDAR integration and sensor-fusion approaches. Train and fine-tune multimodal models. Evaluate performance on autonomous-driving datasets. Analyze trajectory prediction, reasoning quality, robustness, and computational efficiency. Document findings and recommendations. Evaluation may include trajectory accuracy, collision-related metrics, reasoning consistency, open-set robustness, and inference efficiency. The Project Offers Participation in the MOPS industrial research project. Work at the intersection of autonomous driving, multimodal AI, and 3D perception. Access to autonomous-driving datasets and computing resources. Collaboration with researchers and engineers from academia and industry. Opportunity to develop reusable models, fusion methods, or evaluation frameworks. Education Master's student in: Computer Science Machine Learning Robotics Engineering Physics Electrical Engineering Or a related field Preferred qualifications: Strong Python and PyTorch skills Knowledge of machine learning and deep learning Interest in autonomous driving, computer vision, multimodal transformers, or 3D perception Experience with LiDAR, point-cloud processing, open-set recognition, or model fine-tuning is beneficial but not required. Number of students: 1 Start: January 2027 (or as agreed) Duration: 20 weeks, full-time (30 credits) Application Please submit: CV Personal letter Transcript of grades Applications are reviewed continuously during the publication period (1 October 2026 – 30 November 2026) and the position may be filled before the deadline. A background check may be conducted. Interviews are held continuously, and the recruitment process may close earlier than advertised. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33769/.
Master thesis - Robometer for Autonomous Driving Data Selection
30 Credits – Robometer for Autonomous Driving Data Selection Introduction A Master's thesis at TRATON Group R&D offers an opportunity to gain industry experience and contribute to the development of next-generation autonomous driving systems. Background Modern autonomous-driving models rely on large-scale driving datasets. However, not all recorded data contributes equally to model performance. While much of the data is repetitive, rare and complex traffic situations often provide greater learning value. Efficient data selection has therefore become an important research challenge. Robometer is a recently developed AI model that evaluates the quality of entire trajectories rather than individual observations. Originally designed for robotics, it estimates task quality and execution success from large-scale data. This concept may also be valuable for autonomous driving, where driving data naturally consists of trajectories with varying complexity, interaction levels, and safety relevance. This thesis explores whether Robometer can be adapted to identify the most informative driving data for training autonomous-driving models. Objective The goal is to investigate whether Robometer can serve as a trajectory-quality metric for autonomous driving data selection. The project includes: Adapting and evaluating Robometer for driving trajectories. Developing a data-selection pipeline based on trajectory scores. Comparing Robometer against existing data-selection methods. Evaluating whether selected datasets improve model performance, robustness, and data efficiency. Job Description You will: Review literature on data valuation, trajectory scoring, and autonomous-driving AI. Adapt and evaluate Robometer on autonomous-driving datasets. Develop methods for ranking and selecting training data. Compare Robometer with baseline data-selection strategies. Train and evaluate downstream models using selected datasets. Analyze effects on performance, robustness, and training efficiency. Document results and recommendations. The Project Offers Work on a research problem combining machine learning, autonomous driving, and multimodal AI. Access to real-world autonomous-driving data and research infrastructure. Collaboration with researchers and engineers working on advanced AI technologies. Exposure to foundation models, computer vision, and data-centric AI. Potential contribution to scientific publications. Education Master's student in: Computer Science Machine Learning Robotics Engineering Physics Electrical Engineering Or a related field Preferred qualifications: Strong Python programming skills (PyTorch preferred) Knowledge of machine learning and deep learning Interest in autonomous driving, computer vision, transformers, multimodal AI, or explainable AI Experience with vision-language models, interpretability methods, or autonomous-driving datasets is beneficial but not required. Number of students: 1 Start: January 2027 (or as agreed) Duration: 20 weeks, full-time (30 credits) Application Please submit: CV Personal letter Transcript of grades Applications are reviewed continuously during the publication period (1 October 2026 – 30 November 2026) and the position may be filled before the deadline. A background check may be conducted. Interviews are held continuously, and the recruitment process may close earlier than advertised. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33770/.
Master thesis - Vision Foundation Models enhanced Vision-Language Model 3D Spatiotemporal Reasoning
30 Credits – Using Vision Foundation Models to Improve Vision-Language Model 3D Spatiotemporal Reasoning for Autonomous Driving Introduction A Master's thesis at TRATON Group R&D offers an opportunity to gain industry experience and contribute to the development of next-generation AI technologies for autonomous driving. Background Vision-Language Models (VLMs) are increasingly used in autonomous driving due to their strong reasoning and generalization capabilities. However, they often struggle with the detailed spatial and temporal understanding required for safe driving decisions. At the same time, Vision Foundation Models (VFMs), including video world models and 3D perception models, have demonstrated strong capabilities in learning geometry, motion, and visual representations from large-scale data. This thesis explores how knowledge from VFMs can be integrated into VLMs to improve spatiotemporal reasoning while maintaining efficiency and avoiding degradation of language-based reasoning capabilities. Objective The objective is to investigate methods for enhancing the spatial and temporal reasoning abilities of VLMs by leveraging representations learned by state-of-the-art Vision Foundation Models. Possible research directions include: • Knowledge distillation from VFMs to VLMs. • Architectural approaches for integrating VFM features into VLM pipelines. • Evaluation on autonomous-driving tasks requiring advanced spatial and temporal reasoning. • Assessment of performance on 3D perception, visual question answering, and trajectory prediction benchmarks. Research questions and project direction will be defined together with the student based on current literature and interests. Job Description You will: • Review recent research on VLMs, VFMs, and autonomous driving AI. • Implement and evaluate methods for transferring spatiotemporal knowledge from VFMs to VLMs. • Investigate feature-fusion or model-adaptation strategies. • Train and evaluate models using autonomous-driving datasets. • Analyze performance on reasoning, perception, and prediction tasks. • Assess computational efficiency and practical deployment considerations. The Project Offers • Work with state-of-the-art AI models at the intersection of computer vision and language. • Access to large-scale autonomous-driving datasets. • Access to high-performance GPU infrastructure. • Collaboration with researchers working on advanced AI for autonomous vehicles. • Potential contribution to scientific publications. Education Master's student in: • Computer Science • Robotics • Engineering Physics • Electrical Engineering • Applied Mathematics • Or a related field Experience in one or more of the following is beneficial: • Machine Learning and Deep Learning • Computer Vision • Natural Language Processing • PyTorch or similar frameworks • Autonomous Driving or Robotics Number of students: 1 Start: January 2027 (or as agreed) Duration: 20 weeks, full-time (30 credits) Application Please submit: • CV • Personal letter • Transcript of grades Applications are reviewed continuously during the publication period (1 October 2026 – 30 November 2026) and the position may be filled before the deadline. A background check may be conducted. Interviews are held continuously, and the recruitment process may close earlier than advertised. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33772/.
Turning Wastewater into Green Ammonia
Achieving net-zero emissions using renewable energy is the best way to reduce carbon in industrial and transport sectors. Electricity from solar or wind sources to produce valuable fuels or chemicals using naturally abundant resources is an active area of interest. Green ammonia (NH3) can facilitate a net-zero transition lowering carbon emissions. Ammonia is a fundamental component in a wide range of products including fertilizers, plastics, explosives, textiles, refrigerants, pharmaceuticals, and other chemicals. Paradoxically, nitrate pollution is a growing environmental challenge, while ammonia is emerging as a sustainable energy carrier. The complete reduction of nitrate to ammonia proceeds through an 8-electron transfer pathway, which, despite being electron-intensive, that is thermodynamically and kinetically more favorable than directly reducing N2. The project will involve catalyst synthesis, electrochemical measurements, product analysis, and reactor optimization. AI-assisted tools will support experimental design, literature mining, data interpretation, and process optimization. You will explore how electrode materials, electrolyte composition, and reactor design influence selectivity, efficiency, and ammonia yield (https://chemistry-europe.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/cssc.202301570). The work addresses both environmental remediation and sustainable energy production. This project combines environmental engineering, catalysis, electrochemistry, and circular economy principles. By the end of the project, you will contribute to technologies that transform pollutants into valuable resources while reducing the environmental impact of wastewater treatment. The project links wastewater treatment, resource recovery, and sustainable energy production. Keywords: AI, Electrochemistry, Sustainability, Materials, Water & Energy Systems Contact: Prof. Joydeep Dutta, María Isabel Alvarado Ávila Extent: 15-30 hp. Application email: joydeep@kth.se.
Multimodal Sensor Fusion and Robust Odometry for XR Perception
We are seeking a motivated Master’s student to develop a robust perception and motion-estimation system for an XR platform operating in visually degraded environments. The thesis project will investigate how complementary sensing modalities (such as RGB or stereo cameras, infrared or thermal cameras, LiDAR or depth sensors, and an IMU) can be combined to improve pose estimation, depth perception, and 3D reconstruction in conditions where individual sensors may fail. The work will contribute to the NEXSoS XR project, with particular emphasis on challenging environments involving darkness, smoke, low texture, motion blur, and partial sensor degradation. The student will build upon existing algorithms and open-source frameworks where appropriate, while developing the integration, calibration, synchronization, and evaluation methodology required for a practical multimodal system. Key Responsibilities • Review and evaluate existing approaches for visual-inertial odometry, LiDAR odometry, SLAM, and multimodal sensor fusion, and define a suitable architecture for the NEXSoS XR platform • Integrate the available sensing hardware and develop the required calibration, synchronization, preprocessing, and coordinate-transformation components • Implement or adapt a sensor-fusion and odometry pipeline using suitable frameworks such as ORB-SLAM3, RTAB-Map, or other relevant methods • Evaluate the system under different environmental conditions and compare individual sensors with multimodal configurations in terms of accuracy, robustness, latency, and computational requirements • Analyse and visualise the resulting trajectories, point clouds, depth maps, and 3D reconstructions, and document the system limitations and recommendations for future development Required Skills and Qualifications • Enrolled in or recently admitted to a Master’s programme in Robotics, Computer Science, Electrical Engineering, or a related field • Basic knowledge of computer vision, robotics, estimation, 3D perception, or signal processing • Programming experience in Python and/or C++ • Basic understanding of coordinate transformations, rigid-body motion, and sensor data processing • Interest in working with real sensors, experimental hardware, and research software • Ability to analyse experimental results and communicate technical findings clearly Preferred Qualifications • Experience with visual odometry, inertial odometry, LiDAR odometry, or SLAM • Familiarity with ROS/ROS 2, ORB-SLAM3, RTAB-Map, OpenCV, Open3D, PCL, or similar tools • Knowledge of Kalman filtering, factor graphs, nonlinear optimisation, or bundle adjustment • Experience with camera-IMU or LiDAR-camera calibration • Previous experience with thermal, infrared, depth, or LiDAR sensors Extent: 30 hp. Application URL: https://jobs.ericsson.com/careers/job/563121777223203-master-thesis-multimodal-sensor-fusion-and-robust-odometry-for-xr-perception-stockholm-stockholm-sweden.
Value-of-Information-Based Data Selection for Multimodal Edge Intelligence
We are seeking a motivated Master’s student to investigate intelligent sensing and data-selection strategies for multimodal XR devices operating under severe computational, energy, and wireless communication constraints. The thesis will study how an edge device equipped with multiple sensors can adaptively determine what information should be sensed, locally processed, and transmitted to an edge server for further computation. Multimodal devices may collect data from RGB or stereo cameras, infrared or thermal cameras, depth or LiDAR sensors, and inertial sensors. However, continuously processing and transmitting all available measurements is inefficient and may lead to excessive bandwidth usage, energy consumption, and latency. In many situations, only a subset of the available sensor observations is necessary to support a particular task, such as localization, obstacle detection, depth estimation, scene understanding, or 3D reconstruction. The student will develop an AI-assisted decision-making framework that estimates the value, relevance, uncertainty, and freshness of sensor information. Based on these factors and the current device and network conditions, the system will select the most useful sensor modality, spatial region, temporal sample, or intermediate representation for transmission. The remaining computation will be performed at the edge server, which is assumed to have substantially greater computational resources than the XR device. The thesis will investigate methods such as uncertainty-aware active sensing, contextual bandits, reinforcement learning, Bayesian decision-making, and task-oriented information selection. The proposed approach will be evaluated using recorded or simulated multimodal data and, where feasible, a prototype deployment on representative edge hardware. Key Responsibilities • Review active sensing, value-of-information estimation, sensor scheduling, task-oriented communication, and resource-aware edge intelligence methods, and formulate the problem of adaptive multimodal data selection for XR devices • Develop a lightweight decision-making module that selects which sensors, data regions, features, or time samples should be processed and transmitted according to the downstream task, sensor confidence, scene dynamics, device resources, and wireless conditions • Investigate suitable AI and machine-learning strategies, such as uncertainty-aware models, contextual bandits, reinforcement learning, or learned utility prediction, while ensuring that the decision process itself remains feasible on a resource-constrained device • Design an edge-side processing pipeline that receives incomplete or selectively transmitted multimodal observations and performs the required perception or reconstruction task • Evaluate the approach against full multimodal transmission, fixed sensor-selection schemes, and conventional adaptive strategies in terms of task performance, bandwidth usage, energy consumption, latency, robustness, and information freshness Required Skills and Qualifications • Enrolled in or recently admitted to a Master’s programme in Computer Science, Electrical Engineering, Computer Engineering, Robotics, or a related field • Basic knowledge of machine learning, computer vision, wireless communications, signal processing, or edge computing • Programming experience in Python and familiarity with common machine-learning frameworks • Interest in theoretical modelling, algorithm design, and experimental evaluation • Ability to analyse system-level trade-offs and interpret quantitative results • Good technical writing and communication skills Extent: 30 hp. Application URL: https://jobs.ericsson.com/careers/job/563121777223213-master-thesis-value-of-information-based-data-selection-for-multimodal-edge-intelligence-stockholm-stockholm-sweden.
[Master Thesis] Shape Spectroscopy of Polydisperse Suspensions Using Transient Flows
Title Shape Spectroscopy of Polydisperse Suspensions Using Transient Flows Description of the project Background This Master’s thesis will be carried out at FLOW, Division of Fluid Mechanics, Department of Engineering Mechanics, KTH Royal Institute of Technology. Many suspensions contain non-spherical particles whose shapes vary continuously within the population. Particle geometry influences rotation, migration and hydrodynamic forces, but macroscopic measurements generally provide only indirect information about this microscopic variability. The project investigates a fundamental fluid-mechanics question: can the distribution of particle shapes be inferred from the transient response of a suspension to an imposed flow? The idea is to use carefully designed time-dependent flows as a form of shape spectroscopy. Different particle geometries respond differently to changes in the surrounding flow and may therefore produce characteristic signatures in quantities such as suspension stress and particle orientation. The project builds on recent work at KTH on neural-network models for the hydrodynamic response of complex particles: https://doi.org/10.1016/j.compfluid.2026.107101 Goal The goal is to develop and assess a numerical methodology for extracting information about particle-shape distributions from transient suspension dynamics, combining fundamental fluid mechanics, numerical simulations and neural networks. Description of the project The student will, for example: - Review relevant literature on suspension mechanics, particle orientation and inverse problems. - Simulate polydisperse particle suspensions under different transient flow conditions. - Investigate which flow protocols are most sensitive to variations in particle geometry. - Analyse macroscopic signals such as suspension stress and particle orientation. - Formulate and solve an inverse problem to estimate properties of the particle-shape distribution. - Investigate the robustness of the reconstruction to measurement noise. - Retrain and adapt an existing neural-network model of particle hydrodynamics for use within the inverse framework. - Validate the methodology first for relatively simple particle shapes and, if time permits, extend it to more complex geometries such as helices. - Document the methodology and results in a Master’s thesis. The emphasis will be on understanding the underlying fluid mechanics, with neural networks used as a scientific modelling tool rather than as a purely data-driven black box. Education The project is suitable for students in, for example: - Engineering Mechanics - Applied and Computational Mathematics - Aerospace Engineering - Mechanical Engineering - Engineering Physics A strong interest in fluid mechanics and scientific computing is essential. Experience with Python and numerical methods is desirable. Previous experience with machine learning is useful but not required. Previous knowledge of suspension mechanics is not required. Number of students: 1 Start date: Flexible Estimated duration: 20 weeks The student will be part of the research environment at FLOW, Department of Engineering Mechanics, KTH, with access to supervision and computational resources for the project. Contact person and supervisor Marco Laudato Assistant Professor in Fluid Mechanics FLOW, Department of Engineering Mechanics KTH Royal Institute of Technology Email: laudato@kth.se Extent: 30 hp. Application email: laudato@kth.se.
Development of proactive, predictive, and multimodal dialogue systems for social robots
Background The Department of Speech, Music, and Hearing (TMH) of KTH is studying how to build dialogue systems for social robots that are more fluent, effective, and controllable. The last few years have seen a revolution in artificial intelligence (AI) systems for dialogue, with Large Language models (LLMs) allowing for responses that are congruent to any user input, and large dialogue and multimodal contexts. However, challenges remain with LLM-powered systems: e.g., they generally remain solely reactive to the user (i.e., they follow what the user says, instead of steering the dialogue flow according to their own goal), lack prediction and planning capabilities (i.e., they do not look further in the conversation than their next response). We aim to resolve these challenges in order to power social robot applications that are reliable and helpful to people, e.g. in education and healthcare. This project will build on currently ongoing work in the department, which has developed a multimodal dialogue system that simulates a parallel “thought” process that drives utterance generation and turn-taking behaviour in multi-party interactions. 2. Target The precise objective of this master thesis project will be developed together with you, finding an intersection between your background and interests, and a selection of our objectives, which include the following: * Improving the predictive and planning capabilities of the dialogue system: predicting the future course of the conversation and choosing dialogue acts/utterances to keep the dialogue progression coherent with the robot’s goals; * Implementing efficient systems to process multimodal cues (i.e. non-verbal visual and auditive cues), aligned with the user’s (verbal) speech, enabling the system to adapt and react to these cues during the conversation; * Exploring different learning algorithms to improve the system’s behaviour, such as reinforcement learning from AI or human feedback; * Comparing different evaluation methods that capture the “quality” of the conversation and the system’s conversation skills. 3. Description of the assignment The project will consist of multiple tasks, which will be fine-tuned to the specific objectives chosen together with you: * Exploring the relevant literature; * Implementing new dialogue behaviour, extending the existing dialogue system; * Training this extended system on human or simulated data; * Designing and conducting a user study, possibly implementing your system on a Furhat social robot; * Analysing quantitative and qualitative outcomes of the study; * Writing the report. 4. Education The project is to be performed as a MSc thesis at the EECS school, KTH, signifying that the student should primarily belong to a master program at or affiliated with EECS, including, but not limited to, in Machine Learning, Computer Science, Interactive Media Technology, Systems Control and Robotics, Embedded Systems, ICT Innovation, Industrial Management and Engineering specialising in Computer Science. The thesis student should have a strong background in programming and statistics, ideally with experience regarding natural language processing. Relevant courses for the project include: DD2413 Social Robotics, DT2151 Project in Conversational Systems, DD2417 Language Engineering , DT2140 Multimodal Interaction and Interfaces, DT2119 Speech and Speaker Recognition, DT2112 Speech Technology, DD2601 Deep Generative Models and Synthesis, DD2380 Artificial Intelligence, EL2805 Reinforcement Learning, and other courses in machine learning and interactive systems. You will be able to work at the Department of Speech, Music, and Hearing (Lindstedtsvägen 24, floor 5, KTH main campus). Multiple students can choose this topic. The start date is flexible. 5. Contact person Ruben Janssens, Postdoctoral researcher (rubeja@kth.se) Gabriel Skantze, Professor in Speech Communication and Technology (skantze@kth.se) Extent: 30 hp. Application email: rubeja@kth.se.
Master Thesis: Wisdom of Crowds in Networks of LLM Agents
Title:Wisdom of Crowds in Networks of LLM Agents Background: Collective decisions are increasingly made in networks of humans and AI agents, which exchange information with one another. A promising complement to scaling individual models is to let several smaller large language models (LLMs) interact: multi-agent debate, multi-persona collaboration and graph-structured agent networks have been shown to outperform single agents on reasoning and knowledge-intensive tasks. Yet the communication and information-aggregation rules in these networks remain largely heuristic, with limited guarantees on the collective outcome. At the Division of Decision and Control Systems (KTH), we study opinion dynamics and the wisdom of crowds in social networks. Classical opinion dynamics models, such as the DeGroot and Friedkin–Johnsen (FJ) models, describe how humans exchange and revise opinions, and explain how social influence shapes collective accuracy in human groups. Building on these models, we have recently developed a susceptibility optimization framework that determines how strongly each individual should rely on others versus its own judgment to minimize the collective bias. Recent studies suggest that FJ-type models can also capture the deliberation of LLM agents. It remains open, however, whether this wisdom-of-crowds framework can be transferred to networks of LLM agents. Answering this question would provide a principled, control-theoretic basis for designing multi-agent LLM systems. Target: To contribute to the development of principled methods for designing and controlling the collective behavior of networks of LLM agents, by testing whether classical opinion dynamics models can be realized by prompting and whether susceptibility optimization can maximize the wisdom of crowds of LLM agents. Description of the assignment: The student will build a network of open-source LLM agents and use it as an experimental platform to connect opinion dynamics theory with LLM-based multi-agent systems. The main tasks are: Literature study: LLM-based multi-agent collaboration, opinion dynamics of LLM agents, the DeGroot and FJ models, social power, the wisdom of crowds, and the Delphi method. Simulate: build a Python platform in which open-source LLM agents (e.g., Llama, Gemma, Mistral, OLMo) are connected over a network and exchange estimates and reasoning in natural language. Investigate whether DeGroot and FJ dynamics can be realized by prompting: identify the effective influence weights and susceptibilities from the observed opinion trajectories, and study how prompts map to them. Implement a Delphi-style moderator agent that estimates each agent's bias on calibration tasks, computes optimal susceptibilities using our susceptibility optimization framework, and translates them into prompts. Benchmark: compare the collective accuracy against baselines such as independent averaging, classical Delphi feedback, DeGroot dynamics and the best single agent, using publicly available datasets from human wisdom-of-crowds experiments (e.g., Lorenz et al., PNAS 2011; Becker et al., PNAS 2017). This also allows a direct comparison between human and LLM collectives. (Optional extension) Study robustness to model mismatch and correlated errors, or a decentralized implementation in which agents adapt their own susceptibilities without a moderator. Write the thesis report and present the results. Education: Suitable for Master's students in electrical/control engineering, computer science, applied mathematics, machine learning or a related field. Requirements: Good programming skills in Python. Solid background in linear algebra. Application documents: CV, academic transcripts, motivation letter (optional). Contact person and/or supervisor: Supervisor: Ye Tian, Division of Decision and Control Systems, KTH, ye3@kth.se Examiner: Angela Fontan, Division of Decision and Control Systems, KTH, angfon@kth.se Application email: ye3@kth.se.
Masteruppsats/examensarbete våren 2027 - Knowit Cybersecurity & Law
Masteruppsats eller examensarbete inom cybersäkerhet och juridik Är du i slutet av dina studier och vill fördjupa dig i cybersäkerhet, informationssäkerhet, IT-säkerhet eller dataskydd och juridik? Gör din masteruppsats eller ditt examensarbete hos oss våren 2027. Under våren 2027 välkomnar vi studenter som vill göra sin masteruppsats eller examensarbete hos Knowit Cybersecurity & Law i Stockholm, Göteborg, Linköping eller Karlskrona. Här får du arbeta med en aktuell frågeställning tillsammans med kollegor som till vardags arbetar med cybersäkerhet, informationssäkerhet, IT-säkerhet, dataskydd och juridik. Möjligheten passar dig som läser exempelvis datavetenskap, systemvetenskap, civilingenjörsutbildning, juridik, industriell ekonomi eller en annan utbildning med relevant koppling till cybersäkerhet. Det viktiga är att ditt ämnesområde och ditt intresse möter de frågor vi arbetar med. Vi har flera områden som vi gärna handleder examensarbeten inom. Ämnet och den slutliga frågeställningen formar vi tillsammans utifrån din utbildning, ditt intresse och vad som är möjligt att undersöka Vi söker dig som har: · Pågående universitets- eller högskolestudier inom ett område som är relevant för cybersäkerhet, informationssäkerhet, IT-säkerhet, dataskydd eller relaterad juridik. · Möjlighet att genomföra din masteruppsats, ditt examensarbete eller, för juridikstudenter, även praktik under våren 2027. · Ett tydligt intresse för cybersäkerhet och hur teknik, verksamhet, risk och regelverk hänger ihop. · En utbildningsbakgrund och ett uppsatsområde som ger dig förutsättningar att självständigt undersöka en relevant frågeställning. · Intresse för att på sikt arbeta inom cybersäkerhet eller relaterad juridik. Vad får du hos oss? Ditt examensarbete blir en möjlighet att komma nära de frågor våra konsulter möter i verkliga kunduppdrag. Du får tillgång till en kompetensmiljö där specialister inom cybersäkerhet och juridik arbetar tillsammans och delar erfarenheter mellan olika områden. Vi ser gärna examensarbetet som början på en längre relation. Därför söker vi framför allt sistaårsstudenter som är nyfikna på en framtid inom cybersäkerhet, informationssäkerhet, IT-säkerhet, dataskydd eller juridik och som vill lära känna oss samtidigt som vi lär känna dig. Du utgår från Stockholm, Göteborg, Linköping eller Karlskrona och får möjlighet att diskutera och utveckla din frågeställning tillsammans med personer som arbetar praktiskt inom området. Ansökan Berätta i din ansökan varför du är intresserad av cybersäkerhet eller relaterad juridik, vilket eller vilka av de numrerade ämnesområdena som intresserar dig och vilka relevanta erfarenheter du har med dig. Vi använder samma strukturerade process som i våra övriga rekryteringar. Processen omfattar kapacitets- och personlighetstest, två till tre intervjuer samt bakgrundskontroll. Vi utvärderar ansökningarna löpande. Har du frågor är du välkommen att kontakta Carlos Marjasin på carlos.marjasin@knowit.se eller Magnus Mellbin på magnus.mellbin@knowit.se Extent: 15-30 hp. Application URL: https://www.knowit.se/karriar/lediga-jobb/masteruppsats-eller-examensarbete-varen-2027/.
Engineering 3D Porous Metal Surfaces for High-Efficiency Heat Transfer
Efficient heat transfer is essential in many energy and cooling technologies, including heat pumps, refrigeration systems, electronics cooling, thermal management, and industrial heat-exchange processes. In many of these applications, the performance of the system is strongly influenced by what happens at the interface between a heated surface and a liquid. During boiling, for example, the formation, growth, and removal of vapor bubbles can have a major influence on the overall heat-transfer efficiency. One promising strategy for improving this process is to engineer the surface itself. Previous research at KTH has demonstrated that specially designed three-dimensional porous metallic surfaces can significantly enhance boiling heat transfer under laboratory-scale testing. These structures combine features at several length scales: small-scale surface structures can promote bubble nucleation and evaporation, while larger interconnected pores and channels can facilitate the transport and removal of vapor bubbles from the heated surface. In earlier work, such surfaces produced a substantial experimentally measured increase in heat-transfer coefficient compared with a plain copper reference surface.[1] This Master’s thesis project will focus on the design, fabrication, and optimization of three-dimensional macroporous metallic surfaces for enhanced two-phase heat transfer. The main fabrication route will be electrochemical deposition, where gas bubbles formed during the deposition process can act as dynamic templates and help create an interconnected porous metallic network. The earlier KTH work showed that this approach can generate highly porous copper structures with dendritic features and well-developed vapor escape channels.[1] A central task in the thesis will be to study how fabrication parameters influence the resulting structure. Parameters of interest may include deposition conditions, layer thickness, pore size, porosity, surface morphology, interconnectivity, and mechanical stability. The fabricated materials will be characterized using suitable microscopy and materials-analysis methods, and the most promising surfaces will be selected for heat-transfer testing. The heat-transfer evaluation will be carried out in collaboration with researchers working in thermal and energy systems at KTH. This will allow the student to connect materials processing, surface structure, and thermal performance in a genuinely interdisciplinary project. The project is suitable for students with backgrounds in materials science, chemical engineering, mechanical engineering, energy engineering, applied physics, nanotechnology, or related fields. Previous experience with electrochemistry, materials synthesis, microscopy, or heat transfer is an advantage but is not required. More important are curiosity, an interest in experimental work, and a willingness to work across the boundary between materials science and energy engineering. The student will gain hands-on experience in experimental design, electrochemical fabrication, materials characterization, data analysis, and functional testing of advanced surfaces for energy-related applications. Reference [1] Li, S., Furberg, R., Toprak, M.S., Palm, B., Muhammed, M. Nature-inspired boiling enhancement by novel nanostructured macroporous surfaces (2008) Advanced Functional Materials, 18 (15), pp. 2215-2220. Extent: 15-30 hp. Application email: toprak@kth.se.
Investigation of Water Transport within Anion Exchange Membrane Water Electrolysis (AEMWE)
Anion exchange membranes (AEMs) are a key component in AEM water electrolyzer (AEMWE), which is a nascent green hydrogen production technology via water splitting. The role of AEMs is to selectively transport hydroxide (OH-) ions from cathode to the anode to complete the circuit during electrolysis. It is therefore vital that its conductivity is not hindered during cell operation. Humidification level of AEM has been shown to significantly affect the membrane electrochemical properties, and thus it is vital to keep the water concentration inside the membrane at an adequate level. In an AEMWE, movement of ions such as K+ and OH- also drags water with it due to its interaction with water molecules (i.e., electroosmosis) and thus can impact the water concentration inside the membrane. Furthermore, in some feed configurations, where liquid is fed only on one electrode, water transport becomes significant in device performance where membrane dry-outs have been observed at a higher current density. Thus, in this project, the aim is to quantify the water movements in different feed configurations, such as dry-cathode conditions, and determine drag coefficients of OH- molecules during electroosmosis. The student is expected to conduct extensive electrochemical measurements and characterizations. By quantifying the water movement and hydration of membrane, more precise operational control can be achieved, paving the way for more efficient and durable AEMWE systems Work will be conducted at Teknikringen 42, Division of Applied Electrochemistry, Department of Chemical Engineering, KTH, Stockholm. Email CV and transcript to Prattakorn Metem, metem@kth.se and Björn Eriksson, bjoerik@kth.se Extent: 30 hp. Application email: metem@kth.se.
Master Thesis - Imitation Learning for Industrial Robotics
30 credits Master Thesis – Smart Factory Lab Imitation Learning for Industrial Robots - Development and Evaluation of a Robotic Test Setup Background Applying the latest AI methods to robotics enables the automation of tasks that are currently difficult or impossible to automate. One promising approach is imitation learning, where robots learn complex tasks from human demonstrations instead of being programmed entirely by hand. Scania has already developed an initial proof-of-concept setup together with an external partner. The infrastructure, including an industrial robot, gripper, cameras, computers, and motion-tracking systems, will be provided. The focus of this thesis is on understanding how to effectively train and evaluate robots using imitation learning to support further automation in Scania’s production. The Smart Factory Lab at Scania is an experimental test environment that explores, assesses, and pilots new technologies before they are adopted in Scania’s production processes. We are looking for motivated and creative students to join our Smart Factory Lab for their Master thesis. You will have the opportunity to work in a dynamic and collaborative environment, where you can test and validate new technologies, methods, and solutions in close collaboration with our internal and external stakeholders. To learn more about the Smart Factory, visit Link. Assignment The objective is to investigate how different training and data-collection factors influence the performance, robustness, and generalisation of imitation-learned robot policies across relevant industrial use cases. Using the existing robotic test setup, the students will select one or more relevant robot tasks and conduct structured experiments. The work may include: Collecting and preparing demonstration data. Investigating the required amount and variation of demonstrations. Evaluating policy performance on different physical setups and environmental conditions. Documenting the results and developing recommendations for future applications. Background and Time Plan Experience with Python, ROS, robot programming, CAD modelling, computer vision, or machine-learning frameworks, is beneficial but not necessarily required. Students in Robotics or Engineering, who bring some background in AI training. Computer Science students who are eager to build physical prototypes. Number of students: 1-2 Start date: January 2027 (20 weeks) Location: Södertälje, Sweden (at least 60% on-site) Extent: 30 hp. Application URL: https://jobs.scania.com/job/S%C3%B6dert%C3%A4lje-Master-Thesis-Imitation-Learning-for-Industrial-Robotics-151-38/1443169133/.
Master Thesis Projects 2027: Computer Vision & Perception for AD - Cluster A
Understanding the world is one of the fundamental challenges in artificial intelligence. At Zenseact, we build AI systems that must understand, interpret, and predict complex real-world traffic environments. Our perception and world-modeling technologies are trained on large-scale driving data and contribute to future autonomous-driving capabilities. Cluster A focuses on some of the most exciting areas in modern machine learning, including self-supervised learning, multimodal perception, world models, synthetic data, occupancy prediction, and 3D scene understanding. As a thesis student, you will work on open-ended research challenges where the answers are not yet known, contributing ideas that may influence future generations of perception systems. Choose your project: A1: Self-Supervised Learning for Camera-Radar Perception in Autonomous Driving Explore how self-supervised learning can improve multimodal perception by combining camera and radar data without relying heavily on manual labeling. A2: Self-Supervised Learning via a Joint Embedding Predictive Architecture Investigate predictive representation learning methods that allow models to learn directly from autonomous-driving imagery and large-scale unlabeled data. A3: Enhance Dynamic Object State Prediction Using Synthetic Data Study how synthetic data can improve prediction capabilities for dynamic agents and support more robust autonomous driving systems. A4: Towards Better Occupancy World Models for Autonomous Driving Develop new methods for understanding and predicting occupancy-based representations of the driving environment. A5: 3D-Grounded World Models for Autonomous Driving Explore how world models can incorporate 3D understanding and physical structure to better represent complex traffic environments. A6: Semantic Superquadric Splatting for Structured 3D Scenes Research novel approaches for semantic scene understanding using modern 3D representations and structured scene modeling. Read more about the projects here: https://zenseact.com/mtp_cluster-a/ Your mission and day-to-day tasks You will combine machine-learning research with hands-on experimentation using real sensor data and modern compute resources. Together with experienced researchers and engineers, you will: Review state-of-the-art research Work with large-scale sensor datasets Design and run deep-learning experiments Train and evaluate neural networks Build perception and world-model architectures Analyze model behavior and failure cases Present findings and recommendations You will have significant ownership of your thesis while receiving guidance from experts in the field. Qualifications & Experience We're looking for students with strong technical foundations, curiosity, and a desire to learn. You are currently pursuing a Master's degree in Computer Science, AI, Machine Learning, Robotics, Engineering Physics, Electrical Engineering, Applied Mathematics, or a related field. Essential Strong Python programming skills Understanding of machine learning fundamentals Experience working with data and experimentation Ability to read scientific literature Strong English communication skills Helpful, but not required Experience in one or more of the following areas: Deep learning frameworks such as PyTorch or TensorFlow Foundation models, self-supervised learning, or representation learning Computer vision, sensor fusion, or world models Occupancy prediction or 3D scene understanding Research projects, publications, or open-source contributions Previous experience with the exact methods used in a project is not required. Strong fundamentals, curiosity, and a willingness to learn matter most. Extent: 30 hp. Application URL: https://career.zenseact.com/jobs/8337990-computer-vision-perception-for-ad-master-thesis-projects-2027-cluster-a.
Master Thesis Projects 2027: Data, 3D Reconstruction & Generative AI - Cluster B
Help build the foundations behind modern AI What if your master’s thesis could help AI systems understand and learn from the real world more accurately? At Zenseact, advanced AI depends on more than neural networks. It requires high-quality data, reliable sensors, realistic 3D environments, scalable annotation methods, and efficient tools for experimentation. Cluster B brings together AI, computer vision, 3D reconstruction, generative models, sensor technology, and data engineering. You will work on a defined research challenge using relevant data and modern methods, contributing knowledge that may support safer and more capable driving technology. You do not need to know the answer before you begin. What matters is your ability to investigate a problem thoughtfully, learn from evidence, and develop your understanding throughout the thesis. Choose Your Project B1: 3D Gaussian Splatting Reconstruction for Enhanced Parking Explore how 3D Gaussian Splatting can reconstruct detailed driving environments and support enhanced parking applications. B2: Data Curation with Self-Supervised Vision Foundation Models Investigate how foundation models can organize and curate autonomous-driving data at scale, helping identify relevant scenes without relying entirely on manual labels. B3: Multi-Camera LiDAR Calibration via 3D Gaussian Splatting Develop and evaluate methods for jointly calibrating multiple cameras and LiDAR using a shared 3D representation. B4: Weather Editing for Occupancy-Guided World Models Explore how weather conditions can be modified in driving scenes while preserving the geometry needed for reliable world models and evaluation. B5: Robust 3D Head Reconstruction for Digital Human Generation Investigate methods for reconstructing human heads in 3D and generating realistic digital human representations. B6: Diffusion-Based Image Synthesis from 3D Point Clouds (Location for this project: Lund, Sweden) Explore how diffusion models can generate images from reconstructed 3D point clouds and how geometry can guide realistic image synthesis. Read more about the projects here: https://zenseact.com/mtp_cluster-b/ Your Mission Every Cluster B thesis combines research with practical experimentation. You will work with real-world data, develop and evaluate methods, analyze results, and contribute insights that may help shape future AI and autonomous-driving systems. You will have significant ownership of your work while receiving regular guidance from experienced engineers and researchers. Together, you will define a realistic scope, discuss technical choices, and adapt the direction as new evidence emerges. Depending on your chosen project, your work may include: Reviewing relevant scientific literature Preparing and analyzing image, LiDAR, point-cloud, or annotation data Designing and implementing experiments Training or adapting models and 3D representations Defining suitable baselines, metrics, and evaluation methods Investigating performance, limitations, and failure cases Documenting your work and presenting your conclusions Who You Are You are curious about how AI systems learn from and represent the physical world. You enjoy exploring challenging technical questions, testing ideas, and learning from results, including when they do not match your initial expectations. You are currently pursuing a master’s degree in Computer Science, Machine Learning, AI, Robotics, Electrical Engineering, Engineering Physics, Applied Mathematics, or a related field. We value different perspectives, experiences, and ways of approaching problems. You do not need to match every item below. We are interested in your technical foundation, learning ability, motivation, and potential to grow during the thesis. Extent: 30 hp. Application URL: https://career.zenseact.com/jobs/8426085-data-3d-reconstruction-generative-ai-master-thesis-projects-2027-cluster-b.
Master Thesis Projects 2027: Planning, Decision-Making and Safety - Cluster C
Help autonomous systems decide what to do next How should an autonomous vehicle act in a complex and uncertain world? At Zenseact, we're building systems that reason about risk, predict outcomes, plan safe behaviors, and make decisions in situations where safety matters. Cluster C focuses on the intelligence layer of autonomous driving, where AI moves beyond understanding the world to deciding how to act within it. As a thesis student, you'll work on research challenges spanning reinforcement learning, planning, verification, simulation, safety assessment, world models, and control systems. Your work will contribute to technologies designed to help autonomous systems make safer and more reliable decisions. Choose Your Project C1: Scenario Trajectory Parameterization Develop more efficient and meaningful representations of traffic trajectories and driving scenarios for analysis and planning. C2: Adaptive Stress Testing of Safety-Critical Automotive Software using Adversarial Reinforcement Learning Explore how reinforcement learning can discover challenging edge cases and safety-critical situations that traditional testing might miss. C3: Reasoning / QA Training of VLA Models for Parking Investigate reasoning capabilities in modern Vision-Language-Action models and their application to autonomous parking systems. C4: Object-Level Trajectory Planning Using World Models Research how world models can support better decision-making and trajectory planning in complex driving environments. C5: Virtual Verification First for E2E AD Software Development Framework Study how simulation and virtual verification can improve the development and validation of autonomous driving software. C6: Clustering Methods for Cut-In Scenarios Develop techniques to organize, categorize, and understand challenging traffic interactions involving cut-in behavior. C7: Evaluation of Predictors for Safety Assessment Investigate methods for assessing how predictive models contribute to safer autonomous driving decisions. C8: Neural Controller for Parking Scenarios (This project is in Lund, Sweden) Explore neural-network-based control systems for automated parking applications. C9: Evaluation of Search-Based Falsification Methods for Safety-Critical Driving Software Research methods for systematically uncovering weaknesses and failure modes in autonomous driving software. Read more about each project here: Cluster C Your Mission Every Cluster C thesis combines research with real-world experimentation. You will work with autonomous-driving datasets, simulation environments, and modern AI methods to investigate how intelligent systems reason, plan, and make decisions under uncertainty. Depending on your project, you may: Develop and evaluate algorithms Work with simulation and virtual testing environments Design experiments and safety metrics Investigate edge cases and failure scenarios Analyze planning, prediction, or controller behavior Evaluate robustness, performance, and safety Present findings and recommendations You'll have significant ownership of your work while receiving guidance from experienced engineers and researchers. Who You Are We're looking for curious students who enjoy solving difficult problems and exploring new ideas. You're currently pursuing a Master's degree in Computer Science, AI, Machine Learning, Robotics, Electrical Engineering, Engineering Physics, Applied Mathematics, or a related field. We value different perspectives, backgrounds, and ways of approaching problems. You don't need to meet every preferred qualification to apply. Strong foundations, curiosity, and a willingness to learn matter most. Essential What you bring: Programming experience, preferably in Python An interest in machine learning, planning, optimization, simulation, control, or safety Ability to learn from and evaluate scientific research Ability to communicate technical ideas and findings in English Extent: 30 hp. Application URL: https://career.zenseact.com/jobs/8428939-master-thesis-projects-2027-planning-decision-making-and-safety-cluster-c.
Master Thesis Student
Master Thesis Student: Total Cost of Ownership of Different Drivetrain Technologies The research and development divisions of Scania, MAN and International have merged into a common R&D organisation within TRATON. TRATON's control system development plays an important role in achieving our sustainability goals and supporting the transition towards sustainable transport. Our sections are responsible for powertrain control system pre-development, an area with a significant impact on vehicle environmental performance and greenhouse gas emissions. We are a multicultural team with diverse backgrounds and a shared passion for technical development. We regularly supervise thesis students and aim to provide an inclusive, positive and supportive working environment. With us, you will have the opportunity to complete your thesis in a company driving the shift towards sustainable transport, develop your engineering skills and experience the Scania work culture during 20 weeks of thesis work. Thesis assignment The thesis will be a case study focusing on total cost of ownership (TCO) and comparing three drivetrain alternatives: Conventional drivetrain with a fossil-fuelled internal combustion engine Electrified drivetrain Internal combustion engine drivetrain powered by e-fuels The work will initially focus on identifying relevant information, contacting suppliers and producers, gathering internal company data and compiling information for further analysis. The collected data will be used to evaluate the cost differences and trade-offs between the drivetrain alternatives. The analysis will involve Matlab, Excel and Python for data evaluation, compilation and comparison. The thesis will start with defining the research question, conducting a literature review, selecting the methodology and creating a time plan. This will be followed by the main research and analysis phase, including an opportunity for mid-term feedback. The final stage will consist of completing the thesis and presenting the results at Scania and the grading university. Student profile We are looking for an imaginative, communicative, proactive and structured problem solver who sees opportunities. You have a positive attitude, enjoy making new contacts and are comfortable working both independently and as part of a team. We want you to: Have knowledge of engineering economics and energy sciences. Understand and have an interest in cost optimization and the trade-offs influencing technical development. Have an interest in the economic aspects of engineering and be comfortable communicating with suppliers and producers. Have basic knowledge of Matlab and strong skills in Excel and Python. Be a Master's student in engineering economics, energy sciences, environmental engineering with an energy focus, or a similar field. Proficiency in Swedish and English, both spoken and written, is required. Knowledge of German is considered an advantage. For questions about the thesis or recruitment process, please contact Dr. Ola Stenlåås at ola.stenlaas@scania.com. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/32240/.
Master Thesis Student
Title: Master Thesis Student (more than one position, 30 ECTS or 45 ECTS theses) AI-based fault detection The research and development divisions of Scania, Man and International have merged into a common research and development organisation under the name Traton. Traton's engine development is an important part of meeting our ambitious environmental goals with an ecosystem of sustainable transport. Among other things, controlling finding faults and unwanted behaviour, such as wear or malfunction of component, significantly affect the uptime, total cost of ownership and environmental impact of the vehicles Traton develop. Our sections are responsible for drive train control system pre-development and drive train software. Parts of the vehicle design with a major impact on the environmental impact and greenhouse gas footprint. We are a strong multi-cultural team with different backgrounds and experience, where a devotion for technical development and requirements balancing are the common denominator. Together we normally supervise 10-20 theses students a year and we regularly get the feedback that our way of working is characterized by an inclusive, positive and helpful attitude. With us, you will have the opportunity to do your thesis on a major company leading the development towards a sustainable future. You will have the opportunity to develop your engineering skills, to learn if the Scania work culture suits your future career goals and to show your abilities and talents over 20 weeks of thesis work. Thesis assignment: As for all theses the work will be divided in four phases. Starting with the tentative research question an iterative information survey will take place during the first four weeks ending with a more or less finalized introduction, motivation, research question, literature survey and method choice as well as a time plan. The following twelve weeks consists of the main thesis work, divided in two parts and split by a mid-term seminar feedback option. Finally it’s time to write up the thesis and present it orally both at Scania and the grading university. The research of these theses will be focused on the design and verification of a new AI-based model for parameter quantification and fault detection on an Internal combustion engine. The study will mostly be theoretical utilizing data from previous experiments, but for the interested student an experimental verification can be added to the thesis. Student profile: We are looking for someone who is an imaginative, communicative, initiative-taking and structured problem solver who sees opportunities. You have a positive attitude, find it easy to make new contacts and appreciate working both in a team and on your own. The would preferably be: Educated in computer science and programming. With experience on using AI as problem solving tool in modelling projects. Having worked with Matlab evaluating and presenting results. A Master of Science student in Mechanical Engineering, Electrical Engineering, Engineering Physics, computer science or similar. As documentation is available in multiple languages proficient in Swedish and English in speech and writing is required. If you have questions on the thesis or on the recruitment process please contact Dr. Ola Stenlåås, ola.stenlaas@scania.com. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/32242/.
Master Thesis Student: AI based process, method and tool for automatic software documentation and signal requirement specification
Title: Master Thesis Student AI based process, method and tool for automatic software documentation and signal requirement specification The research and development divisions of Scania, Man and International have merged into a common research and development organisation under the name Traton. Traton's control system development is an important part of meeting our ambitious sustainability goals with an ecosystem of sustainable transport. Among other things, a uniform diagnostics and component design for the desired vehicle life length is important and a part of Traton being a world leader. Our sections are responsible for drive train control system pre-development and drive train software. Parts of the vehicle design with a major impact on the environmental impact and greenhouse gas footprint. We are a strong multi-cultural team with different backgrounds and experience, where a devotion for technical development and requirements balancing are the common denominator. Together we normally supervise 10-30 theses students a year and we regularly get the feedback that our way of working is characterized by an inclusive, positive and helpful attitude. With us, you will have the opportunity to do your thesis on a major company leading the development towards a sustainable future. You will have the opportunity to develop your engineering skills, to learn if the Scania work culture suits your future career goals and to show your abilities and talents over 20 weeks of thesis work. Thesis assignment: As for all theses the work will be divided in four phases. Starting with the tentative research question an iterative information survey will take place during the first four weeks ending with a more or less finalized introduction, motivation, research question, literature survey and method choice as well as a time plan. The following twelve weeks consists of the main thesis work, divided in two parts and split by a mid-term seminar feedback option. Finally it’s time to write up the thesis and present it orally both at Scania and the grading university. The research of these theses will be focused on the software and how to, in an automized way, make the functionality accessible and reviewable for the part of the organization that does not code themselves. To improve reviewability and handling of requirements the work also includes the question on how we, in an automized way, transfer the demands on the signal output accuracy to requirements on the demand on the input signal accuracy. Student profile: We are looking for someone who is an imaginative, communicative, initiative-taking and structured problem solver who sees opportunities. You have a positive attitude, find it easy to make new contacts and appreciate working both in a team and on your own. We want you to be: Educated in computer science and programming. Skilled in programming (C) possibly with experience in app development. With experience on using AI as problem solving tool in modelling projects. Having worked with Matlab evaluating and presenting results. A Master of Science student in Mechanical Engineering, Electrical Engineering, Engineering Physics, computer science or similar. As documentation is available in multiple languages proficient in Swedish and English in speech and writing is required, the knowledge of German is considered an advantage. If you have questions on the thesis or on the recruitment process please contact Dr. Ola Stenlåås, ola.stenlaas@scania.com. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/32243/.
Master Thesis Student: Concentration-based fault detection
Title: Master Theses Students (more than one position, 30 ECTS or 45 ECTS theses) Concentration-based fault detection The research and development divisions of Scania, Man and International have merged into a common research and development organisation under the name Traton. Traton's engine development is an important part of meeting our ambitious environmental goals with an ecosystem of sustainable transport. Among other things, controlling finding faults and unwanted behaviour, such as wear or malfunction of component, significantly affect the uptime, total cost of ownership and environmental impact of the vehicles Traton develop. Our sections are responsible for drive train control system pre-development and drive train software. Parts of the vehicle design with a major impact on the environmental impact and greenhouse gas footprint. We are a strong multi-cultural team with different backgrounds and experience, where a devotion for technical development and requirements balancing are the common denominator. Together we normally supervise 10-20 theses students a year and we regularly get the feedback that our way of working is characterized by an inclusive, positive and helpful attitude. With us, you will have the opportunity to do your thesis on a major company leading the development towards a sustainable future. You will have the opportunity to develop your engineering skills, to learn if the Scania work culture suits your future career goals and to show your abilities and talents over 20 weeks of thesis work. Thesis assignment: As for all theses the work will be divided in four phases. Starting with the tentative research question an iterative information survey will take place during the first four weeks ending with a more or less finalized introduction, motivation, research question, literature survey and method choice as well as a time plan. The following twelve weeks consists of the main thesis work, divided in two parts and split by a mid-term seminar feedback option. Finally it’s time to write up the thesis and present it orally both at Scania and the grading university. The research of these theses will be focused on the design and verification of a new concentration based model for fault detection on an Internal combustion engine. The study will mostly be theoretical utilizing data from previous experiments, but final verification will be made experimentally. Student profile: We are looking for someone who is an imaginative, communicative, initiative-taking and structured problem solver who sees opportunities. You have a positive attitude, find it easy to make new contacts and appreciate working both in a team and on your own. The would preferably be: Educated in model design/verification, mechatronics and programming. Having worked with Matlab evaluating and presenting results. A Master of Science student in Mechanical Engineering (mechatronics), chemical engineering, Electrical Engineering, Engineering Physics or similar. As documentation is available in multiple languages proficient in Swedish and English in speech and writing is required. If you have questions on the thesis or on the recruitment process please contact Dr. Ola Stenlåås, ola.stenlaas@scania.com. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/32241/.
Master Thesis Student: Environmental Business Case for Wind- and Solar-Based Fuel Production
Master Thesis Student: Environmental Business Case for Wind- and Solar-Based Fuel Production The research and development divisions of Scania, MAN and International have merged into a common R&D organisation within TRATON. TRATON's control system development plays an important role in achieving our sustainability goals and supporting the transition towards sustainable transport. Our sections are responsible for powertrain control system pre-development, an area of vehicle design with a significant impact on environmental performance and greenhouse gas emissions. We are a multicultural team with diverse backgrounds and a shared passion for technical development. We regularly supervise thesis students and aim to provide an inclusive, positive and supportive working environment. With us, you will have the opportunity to complete your thesis in a major company driving the shift towards sustainable transport, develop your engineering skills and experience the Scania work culture during 20 weeks of thesis work. Thesis assignment The thesis will focus on evaluating and addressing the challenges of intermittent power supply in electricity grids with limited transfer and storage capacity. The research will investigate the potential of hydrogen and e-fuel production, considering both the price of the produced fuel and the relationship between electricity prices and investments in new wind and solar power. A major part of the work will involve identifying relevant information, contacting suppliers and producers, and collecting and compiling data for further analysis. The data will be evaluated using Matlab, Excel and Python. The thesis will begin with defining the research question, conducting a literature review, selecting the methodology and creating a time plan. This will be followed by the main research and analysis phase, including a mid-term feedback opportunity. The final stage will consist of completing the thesis and presenting the results at Scania and the grading university. Student profile We are looking for an imaginative, communicative, proactive and structured problem solver. You have a positive attitude, enjoy making new contacts and are comfortable working both independently and as part of a team. We want you to: Have knowledge of engineering economics and energy sciences. Understand electricity grid limitations, intermittent power production and their impact on energy availability and pricing. Have an interest in the economic aspects of engineering and be comfortable communicating with producers and suppliers. Have basic knowledge of Matlab and strong skills in Excel and Python. Be a Master's student in engineering economics, energy sciences, environmental engineering with an energy focus, or a similar field. Proficiency in Swedish and English, both spoken and written, is required. Knowledge of German is considered an advantage. For questions about the thesis or recruitment process, please contact Dr. Ola Stenlåås at ola.stenlaas@scania.com. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/32239/.
Master Thesis Student: Process / Tool for Field Quality Monitoring
Master Thesis Students: Process / Tool for Field Quality Monitoring (2, possibly 4 positions, 30 ECTS or 45 ECTS thesis) The research and development divisions of Scania, MAN and International have merged into a common R&D organisation within TRATON. TRATON's control system development plays an important role in achieving our sustainability goals and supporting sustainable transport. Our sections are responsible for powertrain control system pre-development, hardware, software, field quality and aftermarket tools, following Scania products throughout their lifecycle. We are a multicultural team with diverse backgrounds and a shared passion for technical development. We regularly supervise thesis students and offer an inclusive, positive and supportive working environment. With us, you will have the opportunity to complete your thesis in a major company driving the shift towards sustainable transport, develop your professional skills and experience the Scania work culture. Thesis assignment The thesis will focus on field quality monitoring. Field quality information is used in several areas, including warranty, emission legislation, technical development, repair and maintenance, customer support, spare parts and cost calculations. Today, these areas use different tools and processes to monitor field quality. The thesis work starts with defining the research question, reviewing relevant information and literature, selecting a methodology and creating a time plan. This is followed by the main research work, evaluation and final presentation. Process-focused thesis The student will map and visualize existing field quality monitoring processes and identify their strengths and weaknesses from organisational and user perspectives. The goal is to propose improvements and explore how processes could be simplified or merged for more efficient use of information. Future possibilities for improving data collection, storage and distribution should also be considered. Tool-focused thesis The student(s) will map and evaluate existing field quality monitoring tools from technical, organisational and user perspectives. The final delivery will include a demonstrator combining information from different sources and presenting it in a suitable way for end users. The thesis will also identify potential improvements in data collection, storage and distribution. Process student profile We are looking for a communicative, proactive and structured problem solver who enjoys working both independently and in a team. You should: - Have knowledge of project management, leadership and workflow processes. - Have experience with structured interviews and/or surveys. - Be a Master's student in social science, environmental science, engineering management, engineering economics or similar. Tool student profile We are looking for a proactive and structured problem solver with an interest in technical development and data. You should: Have knowledge of or interest in automating and combining data from different sources. Have programming skills, preferably with experience in app development. Be a Master of Science student in Vehicle Engineering, Electrical Engineering, Engineering Physics, Data Science or similar. For both profiles, proficiency in Swedish and English, spoken and written, is required. Knowledge of German is an advantage. For questions about the thesis or recruitment process, please contact Dr. Ola Stenlåås at ola.stenlaas@scania.com Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/32234/.
Master Thesis: Acoustic Characterization of Inductors Using Electrical Excitation
At Alstom, we understand transport networks and what moves people. From high-speed trains, metros, monorails, and trams, to turnkey systems, services, infrastructure, signalling and digital mobility, we offer our diverse customers the broadest portfolio in the industry. Every day, more than 80 000 colleagues lead the way to greener and smarter mobility worldwide, connecting cities as we reduce carbon and replace cars. Background Audible noise from inductors is an important challenge in many electrical systems. During product development, there is a need for efficient methods to understand and predict the acoustic behaviour of electromagnetic components under different operating conditions. A practical challenge is that acoustic performance is highly dependent on the electrical excitation. The current waveforms used in real applications are often complex and application-specific, making it difficult for component suppliers to perform acoustic testing under representative operating conditions. As a result, acoustic data is often unavailable or difficult to compare between different components and suppliers. One possible approach is to investigate whether an inductor's acoustic characteristics can be represented by a response to a known electrical excitation, such as a short pulse or other broadband input signal. If such a characteristic response can be identified, it may provide the basis for a standardized characterization method that is independent of a specific application and can be used to predict acoustic behaviour for arbitrary current waveforms. Objective The objective of this thesis is to investigate whether an inductor can be acoustically characterized through its response to a known electrical excitation. The work includes experimental measurements, signal analysis, and evaluation of the potential to predict sound emission for arbitrary current waveforms. A key goal is to explore whether such an approach could form the basis of a standardized characterization method for inductors. The exact methodology and research questions will be refined by the student during the project. Desired Profile The thesis is suitable for students in: · Electrical Engineering · Engineering Physics · Signal Processing · Acoustics Extent 1-2 students You don’t need to be a train enthusiast to thrive with us. We guarantee that when you step onto one of our trains with your friends or family, you’ll be proud. If you’re up for the challenge, we’d love to hear from you! Important to note As a global business, we’re an equal-opportunity employer that celebrates diversity across the 63 countries we operate in. We’re committed to creating an inclusive workplace for everyone. Application URL: https://jobsearch.alstom.com/job/Vasteras-Master-Thesis-Acoustic-Characterization-of-Inductors-Using-Electrical-Excitation-U/1440482233/.
Master Thesis: Schur decomposition of magnetohydrodynamic and hybrid kinetic turbulent space plasmas: MMS spacecraft data analysis.
Spacecraft measurements have shown that the solar wind and the planetary magnetospheres are continuously heated through dissipation of kinetic and magnetic energy. Unlike common fluids and plasmas, space plasmas are extremely rarefied and hot, so that collisions among particles are nearly negligible. Hence, dissipation is not produced by viscous-resistive effects. Rather, complex field-particle interactions, such as kinetic plasma instabilities, magnetic reconnection or wave-particle resonances, result in energy conversion from ordered forms to heating. Understanding the nature of the processes that dissipate the enormous amount of energy injected by solar, coronal, and large-scale solar wind structures, and heat the solar wind plasma, is one of the major challenges of space physics. One crucial open question is whether the properties of the local energetic small-scale structures generated by turbulence activate specific dissipation mechanisms, or whether these depend on other plasma properties. The Magnetospheric Multi-Spacecraft (MMS) mission provides excellent quality measurements in the terrestrial magnetosheath, a region of high turbulence, which were used to identify the role of turbulent fluctuations in generating specific features in the particle distributions, suggesting a possible causal relation. Recent studies used the Schur decomposition (a decomposition of the gradient tensor based on geometric invariants) of turbulent velocity and magnetic fields to separate regions of space dominated by shear, strain and rotation. This allows a strong geometric characterization of the dissipating structures. Motivated by these discoveries, we aim to identify more specific and detailed characteristics of the turbulent fluctuations, and explore their potential effects on various proxies for energy dissipation. Finding such correlations will help unveil the underlying kinetic processes and their activation conditions, providing closure to the outstanding question of solar wind heating. This project will address the following questions: 1) How does the Schur decomposition perform using MMS spacecraft data? 2) Do different geometrical properties of fluctuations correspond to different dissipation processes? 3) Can we identify the specific mechanisms that lead to such correspondence? The student will learn basic concepts of space plasma turbulence and acquire competences in obtaining, managing and analyzing MMS data, performing the Schur decomposition, and computing proxies for turbulent energy transfer and kinetic dissipation. The Schur decomposition will be used to perform a characterization of the dissipative structures according to their geometrical properties. After computing different signatures of kinetic dissipative processes, machine-learning clustering techniques will be used to determine the existence of correlations between all these parameters. The analysis will be performed using a programming language of choice, and existing suites of analysis tools. The work will be the continuation of an ongoing research by KTH scientists. Extent: 30 hp. Application email: lucsv@kth.se.
Thesis Student
Title: Thesis Student - Electrochemical gas concentration sensor test rigg performance evaluation The research and development divisions of Scania, Man and International have merged into a common research and development organisation under the name Traton. Traton's control system development is an important part of meeting our ambitious sustainability goals with an ecosystem of sustainable transport. Our state of the art emission control strategy is a key factor to Traton being a world leader. Our section is responsible for drive train control system pre-development. Parts of the vehicle drive train verification with a major impact on the engine emissions, wear and the greenhouse gas footprint are made by us with a significant influence on Traton’s ability to lead the shift through a smooth transition. We are a strong multi-cultural team with different backgrounds and experience, where a devotion for technical development and requirements balancing are the common denominator. Together we normally supervise ~10 theses students a year and we regularly get the feedback that our way of working is characterized by an inclusive, positive and helpful attitude. With us, you will have the opportunity to do your thesis on a major company leading the development towards a sustainable future. You will have the opportunity to develop your engineering skills, to learn if the Scania work culture suits your future career goals and to show your abilities and talents over 10 weeks of thesis work. Thesis assignment: As for all theses the work will be divided in four phases. Starting with the tentative research question an iterative information survey will take place during the first four weeks ending with a more or less finalized introduction, motivation, research question, literature survey and method choice as well as a time plan. The following twelve weeks consists of the main thesis work, divided in two parts and split by a mid-term seminar feedback option. Finally it’s time to write up the thesis and present it orally both at Scania and the grading university. The research of these theses will be focused on verifying a new test rigg for sensor evaluation and investigate the performance of a number of sensor prototypes. More specific the reproducibility of the test rigg within and between batches shall be investigated and the performance difference between the tested sensor prototypes shall be quantified. The final report should suggest a processes on how the test rigg should be operated and a performance evaluation of the prototypes tested. Process student’s profile: We are looking for someone who is an imaginative, communicative, initiative-taking and structured problem solver who sees opportunities. You have a positive attitude, find it easy to make new contacts and appreciate working both in a team and on your own. The student would preferably be: Educated in chemical engineering, mechatronics or mechanical engineering. With experience on laboratory work, preferably from sensor testing or electrical component testing. Having worked with Matlab evaluating and presenting results. As documentation is available in multiple languages proficient in Swedish and English in speech and writing is required, the knowledge of German is considered an advantage. If you have questions on the thesis or on the recruitment process please contact Dr. Ola Stenlåås, ola.stenlaas@scania.com. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/32237/.
Thesis work - AI-based human sensing using WI-FI signals
30 hp – Smart Factory Lab Introduction Thesis work is an excellent way to get closer to Scania and build relationships for the future. Many of today's employees began their Scania career with their degree project. Background Scania is continuously exploring new technologies that can support safer, more efficient, and human-centred production environments. Within the Smart Factory Lab, emerging technologies are investigated and evaluated before their potential application in industrial settings. Understanding human movement and posture is valuable in several industrial applications, including ergonomics, workplace safety, and human–machine interaction. Today, such information is commonly obtained using cameras, wearable sensors, or motion-capture systems. While these technologies can provide detailed information, they may also introduce limitations related to privacy, installation, visibility, or the need for workers to wear additional equipment. Recent advances in wireless sensing show that Wi-Fi signals can potentially be used to detect human presence, movement, posture, and other activities. As Wi-Fi signals propagate through an environment, interactions with the human body cause measurable changes in the wireless channel. These changes can be captured through Channel State Information (CSI) and analysed using signal-processing and machine-learning methods. This creates an interesting opportunity to investigate whether existing Wi-Fi infrastructure and low-cost sensing hardware could provide a non-contact and privacy-preserving approach to understanding human movement in industrial environments. Objective The main goal of this thesis is to explore the feasibility of using Wi-Fi Channel State Information (CSI) to sense human posture and movement without relying on cameras or wearable sensors. Wi-Fi signals interact with the human body through reflection, attenuation, and multipath propagation. These variations can be captured as CSI and potentially used to infer information such as presence, movement, posture, body orientation, and, at a more advanced level, human pose. Job Description The thesis will follow a structured research process, beginning with problem formulation and requirement elicitation in collaboration with domain experts. This will be followed by a systematic review of relevant literature to establish the state of the art, identify research gaps, and select appropriate methods, datasets, and evaluation metrics. Based on these findings, a well-defined experimental methodology will be developed, including the study design, data collection strategy, implementation approach, and evaluation protocol. The selected methods will then be implemented and empirically evaluated through controlled experiments. The results will be analyzed with respect to accuracy, robustness, limitations, and practical applicability. Finally, the methodology, findings, conclusions, and recommendations will be documented in the thesis and communicated through a final presentation. Education/program/focus Master's program in computer science, embedded systems, artificial intelligence, machine learning, electrical engineering, signal processing, robotics, mechatronics, or a related technical field. Number of students: 1 Start date: January 2026 Estimated time needed: 20 weeks Contact persons and supervisors Veeresh Elango (veeresh.elango@scania.com) Marian van Helmond (marian.van.helmond@scania.com) Application Your application must include a CV, personal letter and transcript of grades Optional: propose a tentative approach to the problem Publication date from-to. 2026-10-01–2026-11-22 Extent: 30 hp. Application URL: https://jobs.scania.com/job/S%C3%B6dert%C3%A4lje-Thesis-work-AI-based-human-sensing-using-WI-FI-signals-151-38/1443230333/.
Thesis Work - Automation utilizing Computer Vision
30 hp - Smart Factory Lab Introduction Thesis work is an excellent way to get closer to Scania and build relationships for the future. Many of today's employees began their Scania career with their degree project. Background Scania has recently standardized its approach to computer vision in production and logistics by providing a global software tool. This supports the company’s goals of increasing automation, building in-house knowledge, and advancing digital transformation. Previous work has explored how this technology can be applied within logistics, including the use of computer vision for detecting and reading information on incoming material and boxes. Building on this work, there is a need to further investigate how computer vision can be used in more complex scenarios where objects need to be detected and verified from multiple viewpoints. In many industrial applications, a single camera may not provide enough information to reliably detect or verify all relevant features of a three-dimensional object. Occlusion, viewing angle, object orientation, and environmental conditions can all affect the robustness of the solution. Objective The work will investigate how information from multiple camera views can be combined to improve the reliability of object detection and verification compared with using a single camera. This may include reasoning about the spatial relationship between cameras, objects, and detected features. The solution will be developed using Scania’s standardized computer vision tool, ensuring that the work contributes to the continued development of scalable and reusable computer vision solutions within Scania. The goal is to explore best practices for multi-camera computer vision, develop a working proof of concept in a relevant industrial use case, and evaluate how multi-camera spatial reasoning can improve robustness, detection accuracy, and verification of objects and their features. Key questions (Inspiration) How can information from multiple cameras be combined to improve detection and verification of data and spatial objects relationships? How can Scania’s standardized computer vision tool be applied, adapted, and integrated to support multi-camera solutions and ensure scalability across different production and logistics applications? What are the advantages and limitations of a multi-camera approach compared with a single-camera solution? Education/program/focus Master's program in machine engineering, production engineering, management, computer science, data science, or related fields. Number of students: 1 Start date: January 2026 Estimated time needed: 20 weeks Contact persons and supervisors Robin Törnblom, robin.tornblom@scania.com Application: Your application must include a CV, personal letter and transcript of grades A background check might be conducted for this position. We are conducting interviews continuously and may close the recruitment earlier than the date specified. Publication date from-to. 2026-10-01–2026-11-22 Extent: 30 hp. Application URL: https://jobs.scania.com/job/S%C3%B6dert%C3%A4lje-Thesis-Work-Automation-utilizing-Computer-Vision-151-38/1443229633/.
Thesis Work - Digital Factory (layout planning)
30 hp – Plan for Every Part-driven multi-objective optimization of line-side material presentation and factory layout Introduction Thesis work is an excellent way to get closer to Scania and build relationships for the future. Many of today's employees began their Scania career with their degree project. Background Digital factory planning requires continuity between material planning, resource configuration and factory layout. PFEP datasets describes article-level needs such as point of use, packaging, quantity, weight, and more. Ongoing Scania work uses PFEP datasets to generate line-side racks and pallets configurations in a virtual factory environment as part of a broader concept in production-and-logistics (P&L) data backbone. The next step is to utilize these PFEP generated configurations in virtual environment of station- or area-level multi-objective optimizations. Objective Develop and evaluate a multi-objective approach for jointly reconfiguring and positioning PFEP-generated line-side resources. Decision variables may include rack pose, rack and shelf configuration, article or package reassignment and within-shelf placement. Preserve PFEP traceability and return accepted results as structured PFEP change proposals. Job description Review the PFEP rack generator and previous layout optimization framework; formulate the station- or area-level problem; and implement suitable optimization methods. Constraints may include geometry, package fit, access and material-flow rules. Objectives may include worker well-being, material flow or walking, logistics handling, area use and reconfiguration effort. Compare optimized solutions with a PFEP baseline in an industrial case and evaluate quality, robustness and computational performance. Define a traceable, user-approved PFEP change set for article reassignment, rack reconfiguration and resource relocation. Education/program/focus Master's in Applied Mathematics, Industrial Engineering, Computer Science/AI, Production Engineering or similar, with focus on optimization/OR, algorithms or simulation. Number of students: 1-2 Start date for the thesis work: January 2027, or as agreed Estimated time required: 20 weeks Contact persons and supervisors Scania CV AB, Global Industrial Development, Södertälje. Andreas Lind, andreas.lind@scania.com Application: Your application must include a CV, personal letter and transcript of grades A background check might be conducted for this position. We are conducting interviews continuously and may close the recruitment earlier than the date specified. Publication date from-to. 2026-10-01–2026-11-22 Extent: 30 hp. Application URL: https://jobs.scania.com/job/S%C3%B6dert%C3%A4lje-Thesis-Work-Digital-Factory-%28layout-planning%29-151-38/1440940433/.
Thesis Work: Prediction of Distortion due to Welding in Traction Converters
Prediction of Distortion due to Welding in Traction Converters Alstom Västerås / RSC Traction Design - 20260910 At Alstom, we understand transport networks and what moves people. From high-speed trains, metros, monorails, and trams, to turnkey systems, services, infrastructure, signalling and digital mobility, we offer our diverse customers the broadest portfolio in the industry. Every day, more than 80 000 colleagues lead the way to greener and smarter mobility worldwide, connecting cities as we reduce carbon and replace cars. Background Alstom’s traction enclosures are made of welded connections. However, conventional design methodologies often overlook or rely on empirical methods to assess the impact of welding on structural integrity. This has, in some cases, resulted in distortion or buckling of the thin-walled aluminum panels due to residual stress from welding. These issues have led to significant redesign efforts and increased overall production costs. To mitigate this, it is essential to predict welding-induced distortions during the concept design phase, thereby reducing the need for redesign later in the development process. Problem description and goals The thesis project aims to develop a finite element (FE) calculation method for predicting welding-induced distortion. This method integrates welding simulation with structural analysis. The computational approach will be validated through experimental measurements to ensure reliability. Ultimately, the goal is to create a design tool that enables engineers to predict weld distortion early in the development process. Activities Introduction to traction enclosure mechanical design. Understand Structural requirements of railway vehicle bodies, e.g. EN 12663-1 Read and understand the weld modelling methods recommended by literature and across different industries. Welding Simulation: Thermomechanical simulation to determine residual stresses, to be used as loading for structural analysis. Input required : weld geometry and heat input in kJ/mm. Structural Analysis: Using stress distribution from welding simulation to determine the mode & magnitude of the deformation of the structure. This includes: Small deformation analysis: To scale the weld load from weld simulation to the structural analysis. Eigen value analysis: Estimate structures critical buckling load & distorted shape. Incremental large deformation analysis: Determine both critical buckling load and distortion magnitude accurately ( only for validating predictive method) Experimental measurements (if necessary): Blinding hole drilling method to measure residual stress distribution due to welding. Create a design tool to predict weld distortion. Prerequisites: Background in Mechanical engineering, understanding of structural design, weld joint analysis, familiarity with FEA tools. Good analytical skills and systems thinking mindset. Type of degree project (can be both) Language for the thesis Master (20 weeks):☒ Swedish:☒ and/or English:☒ Suggested number of students: 1 Bachelor/Högskoleingenjör (10 weeks): ☐ Is Swedish a language requirement? Yes:☐ No: ☒ No, but Swedish is a requirement for future employment:☐ Possibility to work from our office Yes:☒ No:☐ You don’t need to be a train enthusiast to thrive with us. We guarantee that when you step onto one of our trains with your friends or family, you’ll be proud. If you’re up for the challenge, we’d love to hear from you! Important to note As a global business, we’re an equal-opportunity employer that celebrates diversity across the 63 countries we operate in. We’re committed to creating an inclusive workplace for everyone. Application URL: https://jobsearch.alstom.com/job/Vasteras-Thesis-Work-Prediction-of-Distortion-due-to-Welding-in-Traction-Converters/1440482133/.
Thesis Worker 30 hp - Adaptive Hierarchical Inference with Foundation models
30 hp – Adaptive Hierarchical Inference with Foundation Models for Commercial-Vehicle Edge-Cloud Systems Introduction A thesis project at Scania/TRATON offers the opportunity to gain industry experience and contribute to future transport solutions. Background TRATON Group is a leading commercial vehicle manufacturer developing connected vehicle and IoT solutions. Modern vehicles generate large volumes of data from telemetry, sensors, cameras, radar, LiDAR, and operational systems. Foundation models have strong potential in predictive maintenance, anomaly detection, diagnostic assistance, and multimodal reasoning. However, advanced models often require cloud-scale computing resources, while vehicle systems are constrained by processing power, memory, energy, and bandwidth. To address this challenge, this thesis focuses on hierarchical inference. A compact onboard model performs real-time analysis, while a larger cloud-based model is used only when additional accuracy or reasoning is needed. This approach aims to balance performance, latency, communication costs, and resource utilization. Objective The objective is to design and evaluate an uncertainty-aware edge-cloud inference system spanning embedded devices, vehicle high-performance units (HPUs), and cloud resources. The thesis will investigate how uncertainty estimates and operating conditions can determine whether predictions should be generated locally or escalated to a cloud-based model while maintaining task quality and latency requirements and minimizing communication and resource consumption. Together with the supervisors, the student will select a representative use case such as: Predictive maintenance Anomaly detection Diagnostic assistance Time-series reasoning Multimodal situational awareness The primary focus is efficient inference, confidence estimation, and adaptive cloud escalation rather than developing new foundation models. Job Description You will: Conduct a literature review on compact foundation models, hierarchical inference, uncertainty estimation, and edge-cloud AI systems. Deploy and evaluate a compact open-source model on an edge or vehicle platform. Measure quality, latency, throughput, memory usage, and where feasible energy consumption. Implement and evaluate uncertainty-estimation methods. Develop adaptive cloud-escalation strategies based on uncertainty, task quality, latency, and operational cost. Compare local-only, cloud-only, static-threshold, and adaptive-routing approaches. Deliver reproducible experiments, analysis, code, and documentation. An optional extension may include performance modeling or a multimodal experiment. Expected Outcome The expected result is a reproducible prototype and evaluation framework combining: An edge-deployable foundation model Calibrated uncertainty estimation Adaptive cloud-escalation policies Subject to results and confidentiality requirements, the work may contribute to a scientific publication. Education Master's student in Data Science, Machine Learning, Computer Science, Embedded Systems, Electrical Engineering, Engineering Physics, Applied Mathematics, or a related field. Strong Python skills and experience with deep-learning frameworks are required. Knowledge of AI inference, edge systems, uncertainty estimation, multimodal learning, or time-series analysis is beneficial. Number of students: 1 Start: January 2027 (or as agreed) Duration: 20 weeks Application Please submit: CV Personal letter Transcript of grades Application deadline: 31 October 2026. Applications are reviewed continuously and the position may be filled before the deadline. A background check may be conducted. Interviews are held continuously, and the recruitment process may close earlier than advertised. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33387/.
Thesis Worker 30 hp - Can foam predict lubricant ageing?
Introduction A thesis project at TRATON AB is an opportunity to contribute to sustainable mobility while building valuable industry experience. Many current employees began their careers through thesis work. This project focuses on how lubricants age during operation and how changing properties affect system performance. Through laboratory experiments and data analysis, you will support the development of condition monitoring methods and more sustainable maintenance strategies. Background TRATON AB is transforming into a provider of sustainable transportation solutions. Lubricants are critical for the performance and reliability of engines, drivelines, EVs, and other vehicle systems. During service, thermal, chemical, and mechanical stresses change lubricant properties, affecting oxidation stability, additive performance, and air release behavior. Foam formation remains a relatively unexplored area. As the industry seeks to extend lubricant service life and reduce environmental impact, a better understanding of ageing mechanisms is needed. This thesis investigates how lubricant ageing influences foaming behavior and whether foam-related properties can be used as indicators of lubricant condition. Objective The objective is to improve understanding of the relationship between lubricant ageing and foam behavior in different lubricant types. Working with experts from TRATON's engineering and materials teams, you will: Review literature on lubricant ageing, oxidation, additives, and foam formation. Develop an accelerated ageing test plan. Perform laboratory testing and lubricant characterization. Evaluate foaming behavior using different test methods. Analyze and correlate experimental results. Assess foam-related parameters as lubricant condition indicators. Document and present findings. Job Description This thesis combines laboratory work with data analysis and interpretation. You will: Conduct accelerated ageing experiments. Characterize lubricants before and after ageing. Investigate foaming behavior under different conditions. Compare results from multiple test methods. Evaluate links between foaming characteristics and lubricant condition. Explore opportunities for improved condition monitoring and extended service intervals. Present conclusions and recommendations. Education We are looking for a motivated student who enjoys hands-on experimental work, exploring new technologies, and collaborating with experts across technical fields. The ideal candidate can work both independently and in a team environment. Education: M.Sc. student in Chemical Engineering, Materials Science, or Engineering Physics. Number of students: 1 Duration: 20 weeks, full-time (40 h/week) Start: January 2027 Credits: 30 hp Application Please submit: CV Personal letter Transcript of grades A background check may be conducted. Interviews are held continuously, and the process may close before the application deadline. Publication period: 2026-10-01 to 2026-11-23 Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33615/.
Thesis Worker 30 hp - Conformal Prediction for Counterfactual Generation
30 hp – Conformal Prediction for Counterfactual Generation Introduction A thesis project at Scania/TRATON provides an opportunity to gain industry experience and contribute to the development of future data-driven transport solutions. Many employees began their careers through thesis work. Background TRATON Group develops connected vehicle and IoT solutions that rely on advanced data analysis. Modern vehicles and industrial systems continuously generate sensor data that can be used to monitor system health and detect anomalies. While machine-learning models can identify abnormal behavior, they often provide limited insight into why a prediction was made. Counterfactual explanations address this challenge by describing how an input would need to change to obtain a different prediction. However, counterfactuals generated through optimization may be unrealistic or poorly supported by real-world data. Conformal prediction is a model-agnostic framework for quantifying uncertainty with statistical guarantees and offers a promising approach for validating counterfactual explanations. This thesis will investigate how conformal prediction can be applied to generate or validate plausible counterfactual explanations for anomaly detection and under what assumptions meaningful statistical guarantees can be achieved. Objective The objective is to study methods for generating counterfactual explanations that are both realistic and statistically supported by data. The thesis will explore the intersection of explainable AI, anomaly detection, optimization, and uncertainty quantification, addressing the question: How can counterfactual explanations be generated that are statistically supported by the data? Job Description You will: Implement or adapt a baseline anomaly detection framework. Establish datasets and evaluation procedures. Implement and evaluate existing counterfactual-generation methods. Investigate how conformal prediction can be used in counterfactual generation or filtering. Explore alternative nonconformity measures and validation strategies. Evaluate counterfactuals based on validity, proximity, sparsity, plausibility, and conformal coverage. Study trade-offs between realistic counterfactuals and statistical guarantees. Assess robustness across different models, datasets, and data distributions. Expected Outcome The expected outcome is an evaluation of methods that combine counterfactual explanations with conformal prediction to improve reliability and interpretability in anomaly detection systems. The project offers hands-on experience with: Explainable AI (XAI) Anomaly detection Machine learning Uncertainty quantification Conformal prediction Education Master's student in: Machine Learning Data Science Computer Science Complex Adaptive Systems Or a related field Number of students: 1-2 Start: Spring 2027 Duration: 20 weeks Application Please submit: CV Personal letter Transcript of grades Application deadline: 31 October 2026. Applications are reviewed continuously and the position may be filled before the deadline. A background check may be conducted. Interviews are held continuously, and the recruitment process may close earlier than advertised. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33386/.
Thesis worker 30 hp - Efficient Vehicle-to-Cloud Telemetry over MQTT
30 hp – Efficient Vehicle-to-Cloud Telemetry over MQTT: Evaluating XCP-Based Data Transport and Predictive Compression Introduction A thesis project at TRATON is an opportunity to gain industry experience and contribute to future transport solutions. Many employees began their careers through thesis work. TRATON Group is a leading commercial vehicle manufacturer with brands including Scania, MAN, International, and Volkswagen Truck & Bus. Its operations provide access to diverse vehicle platforms, real-world data, and fleet environments, creating strong opportunities for developing innovative connected vehicle solutions. Within the Cloud and Embedded Platform domain, we develop IoT solutions for connected vehicles as part of TRATON's focus on communication, digital services, and smart transportation. Background Connected vehicles continuously generate measurement and diagnostic data that support development, maintenance, fleet services, and cloud analytics. Efficiently transmitting this data to the cloud is challenging due to bandwidth limitations, connectivity variation, latency, communication costs, and onboard processing constraints. Vehicle data must be collected, encoded, transmitted, and reconstructed efficiently. Overall performance depends on data representation, protocol overhead, message structure, reliability mechanisms, computational cost, and compression techniques. XCP is a relevant standard for accessing and representing measurement data from heterogeneous vehicle systems. MQTT is a lightweight communication protocol well suited for cloud communication over constrained networks. This thesis investigates how a vehicle-to-cloud telemetry solution can combine XCP-based data collection with MQTT-based transmission to achieve efficient communication. Objective The aim is to design and evaluate a vehicle-to-cloud telemetry pipeline where measurement data is collected through a standardized onboard interface and transmitted to the cloud via MQTT. The work will assess how encoding, batching, compression, and prediction strategies affect: Bandwidth usage Latency Compression efficiency Memory consumption Computational cost Reliability Data fidelity Main Research Question How can vehicle measurement data be transported over MQTT with minimal bandwidth usage and latency while maintaining acceptable complexity and data accuracy? Research Questions RQ1 – End-to-end efficiency How do different data representations and transport strategies affect telemetry performance and message size? RQ2 – Standardization How can XCP-based measurement data be integrated into an MQTT communication model, and what protocol overhead is introduced? RQ3 – Compression and prediction Can signal-aware encoding, delta coding, or lightweight predictive models reduce bandwidth usage compared with JSON, Protocol Buffers, and generic compression methods? If time permits RQ4 – System trade-offs What are the trade-offs between bandwidth reduction, latency, CPU usage, memory consumption, implementation complexity, and reconstruction accuracy? RQ5 – Cloud analytics impact Does compression and reconstruction influence the performance of downstream analytics tasks such as anomaly detection? Education Master's student in Computer Science, Electrical Engineering, or a related field. Number of students: 1 Start: Spring 2027 Duration: 20 weeks Application Please submit: CV Personal letter Transcript of grades Application deadline: 31 October 2026. Applications are reviewed continuously and the position may be filled before the deadline. A background check may be conducted. Interviews are held continuously, and the recruitment process may close earlier than advertised. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33390/.
Thesis Worker 30 hp - Integrating Wear and Sensor information
30 hp – Integrating Wear and Sensor Information to Predict Remaining Useful Life Using Data-Driven Methods Introduction A thesis project at Scania/TRATON offers an opportunity to gain industry experience and contribute to the development of connected and intelligent transportation solutions. Many employees began their careers through thesis work. Background TRATON Group develops connected vehicle and IoT solutions that rely on advanced data analytics. Modern vehicles and industrial systems continuously generate sensor data that can be used to support predictive maintenance and improve operational reliability. Remaining Useful Life (RUL) prediction estimates how long a component can continue operating before failure. Effective RUL prediction combines two key information sources: wear factors, which describe accumulated degradation, and sensor data, which reflects the current condition of the system. Recent research has proposed a probabilistic framework that combines wear-based and sensor-based information, providing both RUL predictions and associated uncertainty estimates. This thesis aims to implement, evaluate, and extend this framework while investigating how different modeling and uncertainty quantification methods influence prediction performance and reliability. Objective The objective is to investigate probabilistic fusion of wear-based and sensor-based models for Remaining Useful Life prediction. The thesis will explore how different modeling choices and uncertainty estimation techniques affect prediction accuracy, robustness, calibration, and generalization across datasets and operating conditions. Job Description You will: Reproduce and validate the proposed RUL prediction framework. Implement and evaluate survival-based aging models and data-driven RUL models. Investigate alternative survival-analysis and machine-learning approaches. Study the impact of different model assumptions on prediction performance. Evaluate the framework on multiple datasets and operating conditions. Compare methods for predictive uncertainty estimation. Analyze RUL distributions, prediction intervals, calibration, and accuracy. If time permits, the project may be extended to investigate more general relationships between wear, component health, sensor observations, and failure behavior. Expected Outcome The expected outcome is a thorough evaluation of methods that combine wear information and sensor data for RUL prediction under uncertainty. The project offers practical experience at the intersection of: Machine Learning Predictive Maintenance Survival Analysis Uncertainty Quantification Industrial AI Applications Education Master's student in: Machine Learning Data Science Computer Science Complex Adaptive Systems Or a related field Number of students: 1 Start: Spring 2027 Duration: 20 weeks Application Please submit: CV Personal letter Transcript of grades Application deadline: 31 October 2026. Applications are reviewed continuously and the position may be filled before the deadline. A background check may be conducted. Interviews are held continuously, and the recruitment process may close earlier than advertised. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33385/?isInternalUser=true.
Thesis worker 30 hp - Optimization of a Hydrodynamic Retarder
Master’s thesis, 30 credits – Optimization of a Hydrodynamic Retarder Introduction Thesis work is an excellent way to get closer to Scania and build relationships for the future. Many of today's employees began their Scania career with their degree project. Do you want to help shape the next generation of braking solutions for heavy vehicles?A hydrodynamic retarder provides powerful auxiliary braking, reducing wear on the wheel brakes while also contributing to the overall safety and robustness of the vehicle’s braking system. Together, we want to push this technology further.In this master’s thesis, you will work alongside our senior engineers to explore new concepts, challenge existing solutions, and turn engineering ideas into hardware that can be evaluated and tested. The team and our responsibilities The Auxiliary Systems team at TRATON R&D develops components and systems for advanced drivelines across the TRATON Group. Our responsibilities include Power Take-Offs (PTOs) and Retarder.Our team consists of design engineers, test engineers, and VCT leaders working in an agile and cross-functional environment together with R&D, Production, and Purchasing. We develop and validate solutions from early concept phases to customer-ready products for both conventional and electric drivelines. Objective The goal of this master thesis is to improve the current hydrodynamic retarder through new hardware concepts and test methods. Together with our engineers, you will identify opportunities within key subsystems, develop solutions, and evaluate their potential. The exact scope will be refined together based on the most relevant technical challenges and your interests. Job description You will be based at TRATON R&D in Södertälje, with the possibility of remote work when suitable for the work. During the thesis, you will: Build an understanding of hydrodynamic retarders and the physical principles behind them Develop and evaluate new concepts Create CAD models of proposed solutions Plan and perform relevant calculations and analyses Validate concepts using test dataWork closely with TRATON engineers and contribute to ongoing product development This is an opportunity to take on a real engineering challenge, test your ideas, and contribute to the development of future heavy-vehicle braking systems. MSc programme in mechanical engineering, automotive engineering, or an equivalent field Number of students: 1–2 Start date: 11 January 2027 Estimated duration: 20 weeks Contact persons and supervisors Anders Gustafson, Development Engineer, 08 553 81 494, anders.gustafson@se.traton.com Anders Pettersson, Development Engineer, 08 553 70 146, anders.x.pettersson@se.traton.com Application: Your application must include a CV, a cover letter, and a transcript of your grades. A background check may be conducted for this position. Applications will be reviewed and interviews held on an ongoing basis, and the recruitment process may close before the stated deadline. Application URL: https://jobs.scania.com/job-invite/33688/.
M.Sc. Thesis: Analyzing incentives in adoption-opinion models
M.Sc. Thesis: Analyzing incentives in adoption-opinion models Keywords: sustainable transition, opinion dynamics, technology adoption, targeted intervention Supervisors: Martina Alutto and Philipp Grünter Examiner: Angela Fontan Background: To facilitate the transition to a sustainable society, it is important that individuals and communities adopt new technologies and behaviors. Policymakers can support this transition through targeted incentives and information campaigns. However, since typically there is a limited budget available, it is important to study how these incentives should be allocated in order to maximize their impact. In previous work we studied a coupled adoption-opinion model in which population is described through two interacting layers, that can be observed in Figure 1. The first layer captures the adoption process and is inspired by epidemics models: individuals may adopt or abandon a technology or behavior over time. The second layer is an opinion layer that describes the evolution of opinions, which influence the propensity to adopt [1]. Your peers' opinions and adoption behavior can influence your own opinion and vice versa. Note that the two influence networks might be different. For instance, your friends could be against solar panels, while seeing all your neighbors install them could makes you more inclined to do so as well. In recent work, we studied how we can model and design incentives for the opinion layer, also considering the trust each individual has in the external entity providing these incentives. We now want to combine this with the behavior-adoption model and investigate whether similar results can be obtained when the final objective is adoption rather than opinion change. Additionally, we would like to calibrate the model with real-world data and study if it can explain the influence of incentive campaigns on the adoption of sustainable technologies. Thesis Outline: 1. Literature study. We will provide important references for studying the underlying models 2. Combine the coupled behavior-adoption model with our new incentive model and study the resulting targeting problem. 3. Validate the model with real world data, like the Malawi technology adoption experiment [2]. We are looking for one or more students for this thesis opportunity. The project includes theoretical aspects and application of the method to real-world data. Depending on the students preferences and the development during the project, the main focus can be shifted towards either of those. Please contact us if you are interested or have any questions! References [1] M. Alutto, Q. Xu, F. Dabbene, H. Ishii, and C. Ravazzi, "Model predictive control for coupled adoption-opinion dynamics," in 64th IEEE Conference on Decision and Control, 2025. [2] L. Beaman, A. BenYishay, J. Magruder, and A. M. Mobarak, "Can Network Theory-Based Targeting Increase Technology Adoption?," American Economic Review, 2021. Extent: 30 hp. Application email: grunter@kth.se.
Master Thesis: Sustainable Living with Karma - Non-Monetary Demand Response in the KTH Live-In Lab
Master Thesis: Sustainable Living with Karma - Non-Monetary Demand Response in the KTH Live-In Lab ## Background: Building operation accounts for up to 28% of global CO2 emissions, with space heating alone responsible for roughly 10%, and occupant behavior is a key determinant of how much energy a building actually uses. Demand-response schemes that encourage more sustainable behavior have so far been almost exclusively monetary, which discriminates against low-income households and penalizes occupants who cannot continuously track real-time prices. This thesis investigates whether a karma economy can provide an efficient and fair non-monetary alternative for allocating a shared, time-varying energy budget among the occupants of a residential building [1]. Karma economies are a novel class of non-monetary resource allocation mechanisms in which users spend "karma", rather than real money, to access scarce resources. The concept has strong theoretical foundations and has been validated in simulation for the KTH Live-In Lab [2]. The goal now is its first real-world validation, through pilot experiments in the residential KTH Live-In Lab. The thesis is therefore an unusual opportunity to take a mechanism from theory and simulation all the way to a live building with real residents. ## Objectives and Tasks: The thesis will build on our preliminary simulation work on karma-based heating in the KTH Live-In Lab [2] and further develop and evaluate the concept toward real-world deployment in the Live-In Lab. Depending on the student's interests and background, the project may include: a) simulation testing: define meaningful scenarios and edge cases to test the performance / robustness of the karma-based allocation scheme in simulations; b) building hardware integration: interface the scheme with the low-level temperature-controller of the real building (Schneider PLC), establish reliable access to real-time building data; c) software development: build a front-end "karma-enabled thermostat" through which occupants interface with the karma scheme, and a back-end implementing the karma controller and karma accounting logic, interfaced with the occupant front-end and the building hardware, and integrating external data sources such as online weather and solar-irradiance feeds; and d) experimental design and procedures: assist with aspects of designing / conducting the experiments, ranging from the design of surveys and consent forms in line with research-ethics requirements to administring the tests, collecting data, performing data analysis, etc.. A major objective of the thesis is to gear up for running pilot experiments in the coming winter. Therefore, we are looking for a hands-on student who enjoys building real-world software / hardware systems. ## Requirements: Number of students: 1-2 Prerequisites: Master student in electrical/control/energy engineering or computer science, strong programming skills (MATLAB and/or Python), attention to detail, and (optionally) background in control theory, building energy systems, and/or full-stack software development ## Team: Supervisors: Dr. Ezzat Elokda (elokda@kth.se) and Mahsa Farjadnia (mahsafa@kth.se), Department of Decision and Control Systems (DCS) (Tentative) Examiner: Prof. Angela Fontan, DCS The project is hosted by DCS and the Department of Energy Technology (DET), in collaboration with the KTH Live-In Lab. Please apply by sending the following to both emails above: 1. your CV, 2. transcript (Bachelor + Master), 3. a short motivation. ## References: [1] E. Elokda et al., "A vision for trustworthy, fair, and efficient socio-technical control using karma economies," Annual Reviews in Control, 2025. [https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2025.101026] [2] M. Farjadnia et al., "Sustainable Heating with Karma: A Simulation Study of the KTH Live-In Lab," 2026. [https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.16321] Extent: 30 hp. Application email: elokda@kth.se.
Master Thesis: Wave prediction and optimal control of wave energy converter arrays
Background: Ocean waves represent a substantial and largely untapped source of renewable energy. Wave energy will play a critical role when transitioning to emission-free energy systems worldwide. The Swedish company CorPower Ocean, one of the leading companies in wave energy conversion, is currently in the demonstration phase of their full-scale wave energy converter (WEC). It utilizes the combination of innovative mechanical solutions and optimal control methods to maximize power output while ensuring survival. CorPower Ocean’s WECs are designed to operate in arrays of multiple devices to achieve the desired power output of the WEC farm. The optimal operation of such arrays can be modeled as a spatially distributed networked system, which introduces a range of challenging and interesting control problems. These include consensus-based estimation across devices, distributed control strategies, and clustering techniques to achieve optimal operation. This thesis is performed in collaboration with CorPower Ocean and offers a unique opportunity to contribute to cutting-edge renewable energy research. Scope: The goal of this master's thesis is to develop and evaluate selected array control strategies for an array of 15 WECs based on numerical simulations. An accurate advanced simulation model as well as a simplified 3 DOF model is available for a single device. The simplified model for a single device shall be extended to consider a farm of WECs, which will be utilized in the development and evaluation of WEC array control strategies. WEC control strategies are highly reliant on wave state estimation and prediction across the array. Initial results along this line are available for a small array of 1-DOF WECs. Therefore, the following points should be addressed in the present project: • Literature overview. • Generalization of the estimation and wave prediction framework to 3-DoF WEC array. • Development of suitable array control strategy. • Validation and quantification of array estimation and control benefits. This project has strong potential for a scientific publication, and we will actively support you in pursuing one if the results warrant it. Required skills: Applicants should have knowledge in one or more of the following areas: nonlinear system modeling and control design, state estimation techniques, and programming skills in MATLAB/Simulink or Python. Please apply by sending your CV and a short motivation letter. The project will start as soon as an appropriate candidate has been selected. Team: The project will be conducted jointly at CorPower Ocean office under the supervision of Dr. Gabriel Forstner, and the Department of Decision and Control Systems (DCS) under the supervision of Dr. Yasmine Marani (KTH). The examiner will be Prof. Karl H. Johansson (KTH). You will be given a physical workspace at DCS (Malvinas väg 10) and at CorPower Ocean (Västberga Allé 60, 126 30 Hägersten). Contact : Gabriel Forstner- CorPower Ocean (gabriel.forstner@corpowerocean.com) Yasmine Marani-KTH (ymarani@kth.se) Karl Henrik Johansson-KTH (kallej@kth.se) Extent: 30 hp. Application email: ymarani@kth.se.
Examensarbete: Design av en skalbar dataplattform för distribuerade vattenövervakningssystem
Övergripande beskrivning Examensarbetet fokuserar på att undersöka och utveckla en skalbar och långsiktigt hållbar dataarkitektur för ett distribuerat nätverk av vattenanalysenheter. Arbetet genemförst i samarbete med ett Uppsalabaserat bolag och innefattar att designa datamodell, datalagringsstrategier och utforma API-design för kommunikation mellan enheter och dataplattfrom. Arbetet ligger i gränslandet mellan data engineering, databasteknik, systemarkitektur och API-design. Projektbeskrivning Enheterna genererar kontinuerligt stora mängder sensordata med varierande konfigurationer och användningsområden. I takt med att antalet enheter ökar, krävs en genomtänkt databehandlingsarkitektur för att möjliggöra långsiktighet, skalbarhet och flexibilitet. Arbetet innefattar hela databehandlingskedjan: 1. Designa datamodell: Ta fram en flexibel datamodell för enheterna där sensordata, metadata, kalibreringshändelser behandlas. Modellen bör kunna hantera nya sensortyper och mätstorheter utan ombyggnation av systemet. 2. Utvärdera lagringsstrategier: Undersöka och jämföra olika dataarkitekturer, exempelvis relationsdatabaser, NoSQL-databaser, tidsseriedatabaser eller hybridarkitekturer. Utvärdera hur olika alternativ påverkar skalbarhet, flexibilitet, sökbarhet och driftskostnader 3. API-design: Designa API för kommunikation mellan enheter och backend-system. API:erna ska stöjda datauppladdning, synkroninsering och åtkomst till historiska data, både lagring i företagets egna, eller även kundägda databaser. Dataplattformen utvecklas parallellt med den underliggande hårdvaran, vilket ger en unik möjlighet att bidra till utformningen av ett komplett system där hårdvara, datainsamling, kommunikation och datalagring utvecklas i samverkan. Vem söker vi? Vi söker en mastersstudent inom datavetenskap, datateknik, teknisk fysik, informationsteknologi, inbyggd mjukvara eller motsvarande utbildning. Studenten ska vara flytande i svenska och engelska i både tal och skrift samt ha beräknad examen i juni 2027. Det är meriterande att ha erfarenhet inom: - Databaser och datamodellering - Distribuerade system - Data engineering och dataarkitektur - Backendutveckling och API-design - Molnplattformar och skalbara system Syfte Syftet med examensarbetet är att undersöka hur dataarkitekturer för distribuerade sensorsystem bör utformas för att hantera stora mängder tidsseriedata på ett skalbart, flexibelt och långsiktigt hållbart sätt. Arbetet ska analysera och jämföra olika arkitekturprinciper, datamodeller och lagringsstrategier samt utvärdera deras påverkan på exempelvis prestanda, flexibilitet, underhållbarhet och kostnader. Målsättningen är att ta fram ett välgrundat beslutsunderlag kring lämpliga designval för framtida dataplattformar inom distribuerad vattenövervakning. Arbetet kan även inkludera en prototyp eller begränsad implementation för att verifiera och demonstrera centrala slutsatser från studien. Praktisk information Detta är en masteruppsats-tjänst med placering på vårt kontor i Stockholm eller Uppsala. Startdatum i januari, exakta datum släpps närmre inpå. Det färdiga examensarbetet kan publiceras och användas både i din personliga portfölj och i företagets marknadsföring. Vänligen bifoga CV och personligt brev i din ansökan. Skicka gärna in din ansökan så snart som möjligt, dock senast 2026-10-29. Om du har några frågor är du välkommen att kontakta Marla Touma på marla.touma@knightec.se. Observera att vi, på grund av GDPR, endast tar emot ansökningar via vår karriärsida. Extent: 30 hp. Application URL: https://career.knightecgroup.com/jobs/8451040-examensarbete-design-av-en-skalbar-dataplattform-for-distribuerade-vattenovervakningssystem.
Examensarbete: En jämförande studie av regelbaserade chatbotar, RAG-system och agentisk AI för intern kunskapshantering
Övergripande beskrivning Idag undersöker många organisationer generativ AI för att förbättra tillgången till intern information och effektivisera arbetsflöden. På kort tid har nya AI-verktyg och tekniker uppkommit. Samtidigt råder stor osäkerhet kring vilken typ av AI-lösning som är mest lämplig för olika användningsområden. Detta examensarbete fokuserar på att jämföra tre tillvägagångssätt: traditionella regelbaserade chatbottar, RAG-baserade chatbotar och agentiska AI verktyg. Traditionella regelbaserade chatbotar används fortfarande i stor utsträckning för strukturerade frågor och processer, medan Retrieval-Augmented Generation (RAG) har etablerats som en populär metod för att låta språkmodeller använda organisationsspecifik kunskap. På senare tid har även agentisk AI vuxit fram, där AI-system kan resonera, planera och använda externa verktyg för att genomföra mer komplexa uppgifter. Det är dock inte alltid självklart vilken typ av lösning som är mest lämplig för olika användningsfall. Projektbeskrivning Arbetet innefattar att designa, implementera och utvärdera tre olika lösningar baserade på samma kunskapsunderlag. Arbetet innefattar även att identifiera eller skapa (öppet Kaggle/LLM-generera) ett lämpligt kunskapsunderlag bestående av exempelvis företagspolicys, onboardingmaterial, handböcker, rutiner och instruktioner. De tre lösningarna som ska undersökas är: 1. Regelbaserad chatbot med fördefinierade dialogflöden och beslutsträd. 2. RAG-system som kombinerar dokumentbaserad informationssökning med generativ AI. 3. Agentisk AI som kan resonera, planera och använda verktyg för att lösa mer komplexa uppgifter. Fokus ligger på att jämföra lösningarna utifrån användningsområden, svarskvalitet, tillförlitlighet samt avvägningar mellan prestanda, komplexitet, kostnad och underhåll. Vem söker vi? Vi söker en masterstudent inom datavetenskap, datateknik, teknisk fysik, data science, maskininlärning, artificiell intelligens eller närliggande område. 1. Intresse för generativ AI och Retrieval-Augmented Generation (RAG) 2. Planerad examen under 2027 3. God analytisk och problemlösande förmåga 4. Flytande svenska i tal och skrift 5. Flytande engelska i tal och skrift Syfte Resultatet förväntas bidra till en djupare förståelse för hur val av AI-arkitektur påverkar prestanda, resursbehov och nytta i olika användningsfall. Arbetet ska inte bara identifiera vilka faktorer som har störst betydelse, utan även kvantitativt mäta hur stora skillnaderna är mellan de olika tillvägagångssätten. Målet är att bidra med ökad förståelse för när enklare lösningar är tillräckliga och när mer avancerade AI-system motiveras av den extra nytta de skapar. Praktisk information Detta är en masteruppsats-tjänst med placering på vårt kontor i Stockholm eller Uppsala. Startdatum i januari, exakta datum släpps närmre inpå. Det färdiga examensarbetet kan publiceras och användas både i din personliga portfölj och i företagets marknadsföring. Vänligen bifoga CV och personligt brev i din ansökan. Skicka gärna in din ansökan så snart som möjligt, dock senast 2026-10-29. Om du har några frågor är du välkommen att kontakta Marla Touma på marla.touma@knightec.se. Observera att vi, på grund av GDPR, endast tar emot ansökningar via vår karriärsida. Extent: 30 hp. Application URL: https://career.knightecgroup.com/jobs/8451187-examensarbete-en-jamforande-studie-av-regelbaserade-chatbotar-rag-system-och-agentisk-ai-for-intern.
Examensarbete: Utveckling av ett beräkningseffektivt pipeline-system för smarta teckenspråksöversättande glasögon
Övergripande beskrivning Teckenspråksöversättning i realtid är ett område med stor potential att förbättra tillgänglighet och underlätta kommunikation i vardagen. Samtidigt ställer kontinuerlig videobearbetning höga krav på både beräkningskapacitet, energiförbrukning och kommunikationsbandbredd, särskilt i bärbara enheter som smarta glasögon. I detta examensarbete undersöks möjligheten att utveckla ett intelligent system som kan minska mängden videodata som behöver analyseras, utan att försämra översättningskvaliteten i någon större utsträckning. Arbetet omfattar design, implementering och utvärdering av en lösning där relevanta bildrutor identifieras och väljs ut innan de skickas vidare till ett teckenspråks-översättningssystem. Projektet kombinerar områden som inbyggda system, maskininlärning, datorseende och systemoptimering, och ger studenten möjlighet att arbeta med både hårdvara och mjukvara. Projektbeskrivning Projektet fokuserar på att utveckla en tvåstegs-pipeline för en prototyp av teckenspråksöversättande glasögon. De huvudsakliga målen är: 1. System Design: Definiera en stegad arkitektur med först ett filtreringssteg som analyserar inkommande videobildrutor och väljer ut de som sannolikt innehåller relevant teckenspråksinformation, och sedan ett molnbaserat översättningssteg som endast bearbetar de utvalda bildrutorna. 2. Val av hårdvara: Välja en mikrokontroller och kamera som lämpar sig för glasögonformatet och dess energibudget. 3. Montering och integration: Bygga det fysiska systemet samt undersöka dess energi- och beräkningskostnader. 4. Testning och validering: Utvärdera översättnings noggrannheten, tidsfördröjning samt besparingar i bildrutor och energiförbrukning. Vem söker vi? Vi söker en mastersstudent inom inbyggda system, datateknik, maskininlärning eller relaterade områden. Studenten ska vara flytande i svenska och engelska i både tal och skrift samt ha beräknad examen i juni 2027. Följande punkter är meriterande men inte ett krav: - Projekterfarenhet inom edge-computing, ML för inbyggda system, signalbehandling och inbyggd mjukvara. - Intresse för praktiskt arbete med hårdvara, firmware och modelltränning. - Intresse för användarnära tekniska lösningar med fokus på tillgänglighet (inga förkunskaper inom teckenspråk behövs). Syfte Syftet med examensarbetet är att undersöka hur filtrering direkt på enheten kan minska beräknings- och bandbreddskraven i realtidsbaserade teckenspråksöversättningssystem. Genom att utveckla och utvärdera ett lättviktigt filtreringssystem är målet att identifiera en effektiv balans mellan resurseffektivitet och översättningsprestanda. Praktisk information Detta är en masteruppsats-tjänst med placering på vårt kontor i Stockholm eller Uppsala. Startdatum i januari, exakta datum släpps närmre inpå. Det färdiga examensarbetet kan publiceras och användas både i din personliga portfölj och i företagets marknadsföring. Vänligen bifoga CV och personligt brev i din ansökan. Skicka gärna in din ansökan så snart som möjligt, dock senast 2026-10-29. Om du har några frågor är du välkommen att kontakta Marla Touma på marla.touma@knightec.se. Observera att vi, på grund av GDPR, endast tar emot ansökningar via vår karriärsida. Extent: 30 hp. Application URL: https://career.knightecgroup.com/jobs/8451103-examensarbete-utveckling-av-ett-berakningseffektivt-pipeline-system-for-smarta.
Examensarbete: Öppen ansökan hos Knightec Group!
Övergripande beskrivning På Knightec Group utvecklar vi innovativa produkter och digitala lösningar inom en rad olika branscher. Våra projekt omfattar hela produktlivscykeln, från intelligenta inbyggda system och uppkopplade enheter till molnplattformar, dataanalys, artificiell intelligens och användarnära applikationer. Vi söker masterstudenter med ett starkt intresse för teknik och innovation som vill utforska ett ämne inom elektronikdesign, inbyggda system, mjukvaruutveckling eller applikationsutveckling. Vi välkomnar studenter att föreslå egna examensarbetsidéer och forskningsfrågor inom dessa områden. Projektbeskrivning Detta är en öppen ansökan där du som student uppmuntras att komma med egna idéer och frågeställningar. Examensarbetet ska vara kopplat till ett eller flera av följande områden: - Elektronikdesign - Inbyggd mjukvara - Applikationsutveckling - Edge-enheter och distribuerade system - Dataanalys och intelligenta system - Molnbaserad utveckling Examensarbetet kan omfatta exempelvis teoretiska studier, utveckling av proof of concept-lösningar, systemdesign, algoritmutveckling eller prestandautvärdering. *OBS, i din ansökan vill vi att du inkluderar en kort men tydlig beskrivning av din föreslagna projektsidé. Vem söker vi? - Erfarenhet inom de ovanämnda områden - Masterstudent inom inbyggda system, datateknik, teknisk fysik, maskin inlärning, eller något närliggande område - Beräknad examen i juni 2027 - Flytande svenska i tal och skrift - Flytande engelska i tal och skrift Syfte Syftet med denna examensarbetsmöjlighet är att ge studenter möjlighet att kombinera akademisk forskning med verkliga industriella utmaningar. Genom samarbetet med Knightec Group får du möjlighet att utforska nya teknologier, bidra med innovativa idéer och utveckla lösningar som skapar värde för både näringsliv och samhälle. Praktisk information Detta är en masteruppsats-tjänst med placering på vårt kontor i Stockholm eller Uppsala. Startdatum i januari, exakta datum släpps närmre inpå. Det färdiga examensarbetet kan publiceras och användas både i din personliga portfölj och i företagets marknadsföring. Vänligen bifoga CV och personligt brev i din ansökan. Skicka gärna in din ansökan så snart som möjligt, dock senast 2026-10-29. Om du har några frågor är du välkommen att kontakta Marla Touma på marla.touma@knightec.se. Observera att vi, på grund av GDPR, endast tar emot ansökningar via vår karriärsida. Application URL: https://career.knightecgroup.com/jobs/8449943-examensarbete-oppen-ansokan.
Development of XRF-Traceable Nanoparticles Mimicking Environmental Microplastics
Microplastic pollution has become a growing environmental and public health concern. However, understanding how microplastics interact with biological systems remains challenging due to limitations in existing analytical techniques. In particular, reliable identification, tracking and quantification of microplastic particles in complex biological environments are essential for investigating their uptake, biodistribution and potential health effects. This project aims to develop an innovative platform of X-ray fluorescence (XRF)-traceable nanoparticles that mimic environmentally relevant microplastics. The approach involves synthesizing nanoparticles with XRF-active cores and applying conformal coatings of polymers commonly found in microplastic pollution, such as polyethylene (PE), polypropylene (PP), polystyrene (PS) and polyethylene terephthalate (PET). By combining the physicochemical characteristics of microplastics with the analytical advantages of XRF-active materials, these engineered particles will provide a platform for future investigations of microplastic transport and biological interactions. The student will work on nanoparticle synthesis, surface functionalization and polymer-coating strategies, with particular emphasis on controlling particle size, coating uniformity, surface chemistry and colloidal stability. The resulting materials will be characterized using a combination of advanced analytical techniques, potentially including electron microscopy, dynamic light scattering, spectroscopy and X-ray-based methods. Depending on the progress of the project, additional investigations may include evaluating nanoparticle stability in biologically relevant environments and conducting preliminary in vitro cytotoxicity studies to assess potential cellular responses to the developed materials. The project offers an opportunity to gain practical experience in nanomaterial synthesis, polymer chemistry, surface engineering and advanced materials characterization while contributing to the development of new analytical tools for understanding the environmental and biological impacts of microplastics. Extent: 15-30 hp. Application email: toprak@kth.se.
Examensarbete 30 hp: Hårdvaruagnostisk radarsimulering
Din roll Vi ser det enorma värdet som studenter tillför vårt företag. Din akademiska precision, i kombination med din entusiasm för avancerad teknik, gör att du kan närma dig problem med en unik och insiktsfull lins. På Saab får du möjlighet att samarbeta med erfarna ingenjörer och specialister, få ovärderlig praktisk erfarenhet och samtidigt bidra till vår tillväxt och utveckling. Bakgrund Utvecklingstakten för en modern hårdvara går idag så snabbt att det blir ineffektivt att binda mjukvara till en specifik hårdvaruarkitektur. Genom att frikoppla mjukvara kan man bygga systemdesigner och matematiska modeller som är helt agnostiska. Dessa kan därmed återanvändas i flera produkter utan att låsa sig till en föråldrad design. Projektet syftar till att undersöka hur AI-språkmodeller (LLM) eller liknande automatiserade verktyg kan användas för att konvertera befintlig FPGA-mjukvara till en digital, hårdvaruagnostisk modell. Genom att flytta logiken till ett verktyg som Simulink kan systemet simuleras och utvärderas digitalt, för att därefter syntetiseras och exporteras till en ny FPGA-arkitektur. Beskrivning av examensarbetet Detta examensarbete undersöker hur AI-språkmodeller (LLM) och automatiserade verktyg kan användas för att konvertera lågnivå- och hårdvaruspecifik FPGA-kod för en radarmålgneerator till en hårdvaruagnostisk simuleringsmodell i exempelvis Simulink. Syftet är att effektivisera mjukvaruåtervinning genom att bryta hårdvaruberoendet. Arbetet omfattar förstudie, konvertering digital validering samt en utvärdering av arbetsflödet för att slutligen syntetisera och exportera modellen till nya, valfria FPGA arkitekturer. Arbetet utgår från en existerande radarmålgenerator som används för att skapa radarekon i en simuleringsrigg för en SDR-baserad radar (Software Defined Radio). Mjukvaran för denna målgenerator är i dagsläget skriven exklusivt för en specifik hårdvara. Uppgiften är att utvärdera hur automatiska verktyg kan användas för att konvertera denna målgenerator till en generell simuleringsmodell. Arbetet omfattar följande moment: Förstudie: Kartlägga hur LLM:er och andra konverteringsverktyg kan tillämpas på lågnivåkod för att skapa agnostiska modeller. Konvertering: Tillämpa utvalda verktyg för att automatiskt eller semi-automatiskt överföra den befintliga radarmålgeneratorn till en fungerande modell i Simulink (eller motsvarande mjukvara). Validering: Verifiera den genererade modellen genom digital simulering och säkerställa att den motsvarar originalhårdvarans funktion. Syntes och export: Utvärdera flödet för att exportera den hårdvaruoberoende modell i Simulink tillbaka till kod anpassad för en alternativ FPGA-arkitektur. Din profil Arbetet är lämpligt för 1 student med intresse för signalbehandling och hårdvarunära mjukvaruutveckling. Du är i slutet av Teknisk fysik-, Elektroteknik-, Datateknik-utbildning eller motsvarande och ska påbörja ett examensarbete om 30 hp. Meriterande är god erfarenhet av MATLAB, Simulink eller Python/C++ för signalbehandling. Meriterande är även grundläggande kunskaper inom VHDL och FPGA-programmering och för radio- och digital kommunikationsteknik. Vi ger dig det stöd och den vägledning du behöver för att omsätta dina teoretiska kunskaper i praktiska lösningar. Bli en drivande kraft bakom Saabs tekniska framsteg! Befattningen kräver att du genomgår och godkänns enligt vid var tid gällande bestämmelser för säkerhetsskydd. För befattningar där Saab har krav på säkerhetsklassinplacering kan, i förekommande fall, medföra krav på visst medborgarskap. Vänligen observera att vi arbetar med löpande urval och tjänsten kan komma att tillsättas innan sista ansökningsdatum har gått ut. Extent: 30 hp. Application URL: https://www.saab.com/career/job-opportunities/examensarbete-30-hp-hardvaruagnostisk-radarsimulering1.
Computer Vision and Robotic control for Injections in Animal tissue
Master Thesis Project @Division of Robotics, Perception, and Learning (RPL), KTH, and Karolinska Institutet (KI) Title: Computer Vision and Robotic Control for Injections in Animal Tissue TLDR: This thesis develops computer-vision and robotic-control methods for image-guided needle injections in animal tissue. Building on an existing KTH–KI robotic injection platform, the work will focus on detecting tissue motion and deformation during needle insertion, using this information for closed-loop needle control, and experimentally evaluating injection accuracy and repeatability. Description: Needle injections in animal tissue are important in many biomedical research applications, including genetic manipulation, targeted drug delivery, antibody production, and cell transplantation. These procedures support disease-model development, therapeutic testing, and regenerative-medicine research. Most current injection procedures are performed manually. Their quality depends strongly on the operator’s experience, hand–eye coordination, and ability to interpret ultrasound images. This can lead to variation in targeting accuracy and success rates, especially for less experienced users. Such variation reduces experimental reproducibility and limits the efficiency and scalability of preclinical studies. Through an existing collaboration between KTH and KI, a robotic system with an injection needle and a user interface has been developed as a first step towards automated needle injections in animal tissue. This thesis will contribute to this collaboration by extending the existing system. The main objective is to reproduce manual injection procedures using autonomous or semi-autonomous robotic needle insertion and injection in animal tissue. Goal: The initial phase of the thesis involves thoroughly familiarizing oneself with the existing robotic setup, software architecture, and the user interface. The next steps will be to: 1. Develop image-processing algorithms to detect and track tissue motion and deformation during needle insertion and injection. 2. Develop and evaluate a closed-loop robotic needle-control method that uses image-based feedback to compensate for tissue motion and deformation. The robot should adjust the needle trajectory and insertion depth in real time to improve targeting accuracy at the intended injection location. This step will include observing and analyzing manual injection procedures. 3. Validate the robotic injection system experimentally using ex vivo and in vivo (dead and live) animal tissue. The evaluation should measure targeting accuracy, repeatability, robustness to tissue variation, and the system’s ability to compensate for injection-induced tissue deformation. Who would be the right person for this? This is an ideal project for research in biomedical robotics and computer vision. This project is apt for students looking to apply CV methods to practical problems. Proficiency in Python is a necessity. Familiarity with CV techniques and robotic control is required. Practical Info: Supervisor: Parag Khanna (RPL, paragk@kth.se) and co-supervisors from KI. Potential Examiner: John Folkesson (RPL-KTH) Number of students: 1 Academic year: 2026–2027 Nature of the work: 20% literature, 60% software, 20% Experimental studies and evaluation. How to apply: Please email your CV and transcripts. Why apply: RPL-KTH offers a dynamic research environment at the intersection of robotics and AI. You will work closely with experienced researchers using state-of-the-art robotic platforms, computer-vision methods, and machine-learning techniques. Through the KTH–Karolinska Institutet (KI) collaboration, you will apply these tools to biomedical and preclinical research, gaining hands-on experience in robotic control, image-guided interventions, and experimental validation. Keywords: Computer Vision, Robotic Control, Medical Robotics. Extent: 30 hp. Application email: paragk@kth.se.
Master Thesis: Evaluation of Solution Methods for Bilevel Optimization Applied to Hydropower Equivalent Estimation
Hydropower is one of the most important sources of flexibility in the Nordic power system. Because modeling detailed hydropower systems is computationally hard, long-term planning studies, market analyses, and energy system optimization models often use simplified representations. These simplified representations, called hydropower equivalents, aim to reproduce the behavior of complex reservoir networks while remaining computationally feasible. Parameter estimation for hydropower equivalent models can be formulated as a bilevel optimization problem. At the upper level, the equivalent system parameters are determined. At the lower level, the equivalent hydropower system operation is optimized subject to hydrological constraints. Bilevel optimization problems are challenging because of their hierarchical structure and can be computationally difficult to solve. Exact solution techniques include KKT reformulations, strong-duality reformulations, and complementarity-based approaches. However, these methods can become challenging for larger hydropower systems, especially with nonlinear formulations. In such situations, heuristic and metaheuristic approaches, such as Particle Swarm Optimization (PSO), may provide attractive alternatives. Previous work on hydropower equivalent estimation has successfully implemented PSO-based approaches, suggesting that heuristic methods offer advantages when exact approaches become intractable. This thesis aims to systematically investigate and compare different heuristic solution techniques for solving bilevel optimization problems, using hydropower equivalent estimation as a representative case study. If time allows, it would also be interesting to investigate open-source solvers for bilevel problems or exact solution techniques for smaller systems. The objectives of the thesis are: 1. Investigate heuristic and metaheuristic solution methods for solving bilevel problems 2. Implement and evaluate selected heuristic approaches for hydropower equivalent parameter estimation. 3. Investigate exact reformulation approaches and open-source tools for solving bilevel problems (if time allows) 4. Compare the investigated solution methods with respect to solution quality, computational efficiency, robustness, implementation effort, and scalability. Applicants should have knowledge of: Linear optimization (equivalent to SF2812) Machine learning (equivalent to EG2140 or DD2421) Power system planning corresponding to EG2240. Programming experience (Python is an advantage) Extent: 30 hp. Application email: rahmlow@kth.se.
Master Thesis: Quantitative Characterization of Low-Power RTL Design Patterns
Join our Team About this opportunity: Low-power RTL design often leans on established “best practices” — Gray-coded counters, clock-gated FSMs, RAM-based FIFOs, and more. These techniques are widely accepted, yet their true PPA (Power, Performance, Area) impact is rarely quantified in a controlled, isolated way. Assumptions may break under realistic parameterization, specific conditions, or different technology nodes. In this thesis, you will deliver quantified, evidence-based characterization of common low-power RTL patterns. Instead of rules of thumb, you will systematically sweep design alternatives for the same function, measure them (including glitch power), and identify the knee points where a technique starts to pay off. You will leverage GenAI tooling to accelerate RTL variant and stimuli generation and enable broad design-space exploration. Deliverables include a reusable low-power component library, a proof-of-concept flow, and an HTML “cookbook” dashboard showing savings and trends. Results will reveal relative trends and knee points between design choices — not replace post-layout, sign-off-quality power analysis. What you will do: Characterize common RTL design patterns for power (dynamic, static, glitch), performance, and area in an idealized/controlled scope. Build and use an Ericsson-silicon–specific analysis framework based on pre-layout netlist context, gate-level simulation (GLS) for accurate activity annotation, and glitch power analysis to capture secondary glitch contributions often missed by standard methods. Confirm or challenge widely held low-power assumptions with hard numbers. Identify knee points for savings via parametric modules (e.g., as a function of width, depth, activity). Create a reusable low-power RTL component library with documented savings (internal git repo). Cover common IP building blocks with multiple functionally equivalent variants, for example: Muxes (one-hot, AND-OR with registered selects, avoiding cascaded priority chains) Memories (per-bank enable gating, Gray-coded address pointers, validation/quantification of sleep/retention modes, entry/exit energy cost, wake-up latency trade-offs) FIFOs (shift-based vs. RAM-based restructuring, per-entry write gating) Counters (Gray-coded, LFSR, segmented high-bit counters) Control FSMs (clock-gated with registered one-hot selects, Gray state encoding for sequential transitions) Interfaces (clock-gated arbiters, balanced grant trees, crossbars) Package the findings into a proof-of-concept flow and an HTML dashboard “cookbook” that presents measured savings and trends. The skills you bring: Master’s studies in Electrical/Computer Engineering, Computer Science, or similar. Background in computer architecture, ASIC design, RTL HDL coding, and testbench design using SystemVerilog. Working knowledge of UVM and scripting (Tcl/Python) for EDA tools is preferred. Curiosity to validate conventional wisdom with data, and discipline to design controlled experiments. Why join Ericsson? At Ericsson, you´ll have an outstanding opportunity. The chance to use your skills and imagination to push the boundaries of what´s possible. To build solutions never seen before to some of the world’s toughest problems. You´ll be challenged, but you won’t be alone. You´ll be joining a team of diverse innovators, all driven to go beyond the status quo to craft what comes next. Extent: 30 hp. Application URL: https://jobs.ericsson.com/careers?query=791542&start=0&pid=563121777283378&sort_by=relevance.
ChNF binder for hard carbon battery electrodes
Binders are an integral part of a battery electrode’s composition. A previous study by Sandra et al. (2026), demonstrated how chitin nanofibers (ChNF) can be a contender to the traditional fluorinated binders such as polyvinylidene difluoride (PVDF). In their study, they investigated graphite electrodes [1]. Here, we propose to investigate ChNF as the binder material in hard carbon(HC) electrodes. HC is the most favoured anode material for sodium ion battery (SIB) cells [2]. When PVDF is used as a binder in SIBs, NaF formation may occur, potentially accelerating cell degradation. Therefore, investigating non-fluorinated binders is crucial for SIB [3]. For sodium-cells, a common binder is carboxymethylcellulsoe sodium(CMC) in an aqueous dispersion, which we will utilise as a reference in this study. Research is ongoing to identify alternative to PVDF, with a broad range of fluorine-free binder chemistries being investigated. In a comparative study, Gond et al. (2021) evaluated lignosulfate (LgSA) alongside CMC and alginate with LgSA showing a promising performance [4]. Another proposed alternative include are cellulosed nanocrystal-reinformed chitosan substrate [5]. Consequently, CMC represent one of several potential binder chemistries as unknown contenders are still being actively investigated. Therefore, the proposed research questions in this project are 1) investigate ChNF electrochemically and chemically as a binder for HC electrodes in sodium- and/or lithium-ion battery cells, 2) optimise slurry preparation for ChNF and HC, 3) and compare with the CMC as a reference binder. Email CV and transcript to Adina Landström, adinal@kth.se Work will be conducted at the Division of Applied Electrochemistry, Department of Chemical Engineering, KTH, Stockholm References [1] Sandra, A. P. et al. Nanochitin as Binder in Li-Ion Battery Anodes Enabling Aqueous Processing and Superior Solid Electrolyte Interphase. ACS Appl. Mater. Interfaces 18, 23181–23192 (2026). [2] Li, F. et al. A roadmap toward high-performance hard carbon for sodium-ion batteries:From fundamental studies on synthesis and mechanism to practical application. Energy Storage Materials 83, 104668 (2025). [3] Vogt, L. O. et al. Understanding the Interaction of the Carbonates and Binder in Na-Ion Batteries: A Combined Bulk and Surface Study. Chem. Mater. 27, 1210–1216 (2015). [4] Gond, R. et al. A Lignosulfonate Binder for Hard Carbon Anodes in Sodium-Ion Batteries: A Comparative Study. ACS Sustainable Chem. Eng. 9, 12708–12717 (2021). [5] Idamayanti, D. et al. Free-standing hard carbon anode based on cellulose nanocrystal-reinforced chitosan substrate for eco-friendly sodium-ion batteries. Journal of Energy Storage 89, 111491 (2024). Extent: 30 hp. Application email: adinal@kth.se.
Scientific Machine Learning and Control for Thermal Modeling of Power Transformers
Background Power transformers are critical components of the electrical power system, and their thermal behavior plays a crucial role in determining how safely and efficiently they can operate. As electricity demand rises and the grid shifts toward renewable sources such as wind and solar, better use of existing infrastructure is needed. Accurate temperature estimates in power transformers, particularly hot-spot temperature, can enable more reliable condition monitoring and allow transformers to operate closer to their thermal limits without excessively reducing their lifetime. Conventional thermal models include, for example, the IEC 60076-7 model, which provides a physical and interpretable description of transformer thermal dynamics. However, simplified physical models cannot capture all the complex dynamics occurring during operation, including parameter uncertainties, aging, fast fluctuations, and changes in operating conditions. Data-driven models can learn these complex behaviors from measurements, but they often require large amounts of data and may generalize poorly to scenarios outside their training conditions. Combining these two perspectives through scientific machine learning offers a promising way to retain physical knowledge while learning complex dynamics. In previous work, we investigated thermal modeling using the IEC thermal model together with recurrent neural networks, Luenberger observers, and Kalman filtering. In this thesis, we want to build on this work and investigate approaches that combine physical knowledge, measurements, and learning directly within the dynamical model. Possible approaches may include Physics-Informed Neural Networks (PINNs), Neural Ordinary Differential Equations (Neural ODEs), learned state-space models, hybrid physics and machine learning models, or other suitable scientific machine learning techniques. The exact methodology will be selected during the project based on the literature review and initial investigations. Of particular interest is developing models whose internal dynamics remain observable and can therefore be combined with real-time measurements, such as top-oil temperature, through observer or state-estimation techniques. The project will investigate whether learning selected parts of the dynamics can improve temperature estimation while preserving physical consistency and interpretability. The developed methods will be evaluated using measurement data from real power transformers. Thesis Work The thesis work is expected to include: - Review relevant literature on transformer thermal modeling, scientific machine learning, and state estimation. - Investigate and implement suitable scientific machine learning approaches that combine physical transformer models with learning-based components. - Study how the developed models can be combined with available measurements through observer and state-estimation techniques. - Train and evaluate the developed models using measurement data from real power transformers and compare their performance with conventional thermal models and existing approaches. - Investigate aspects such as estimation accuracy, generalization, observability, physical consistency, and interpretability. The exact scope and methods may be adapted during the project, depending on the findings and the student's interests. The thesis will be carried out in an academic research environment, with co-supervision from Hitachi Energy, providing both an academic and industrial perspective on the problem and its practical relevance. If you are interested in combining machine learning with physical modeling and control theory to solve a real-world energy system problem, this thesis offers an opportunity to explore scientific machine learning methods in an application directly relevant to both research and industry. Academic supervisor: Matthieu Barreau barreau@kth.se Extent: 30 hp. Application email: barreau@kth.se.
Thesis Work – From flow to fish: Hydraulic characterization of a new fish swimming flume
Are you a student looking to apply your knowledge to real-world solutions that support the energy transition? With us, you will have the opportunity to complete your thesis project close to the business, working alongside experienced specialists and tackling challenges where your ideas and perspectives can make a real difference. About the Thesis Work To comply with the European Water Framework Directive, Sweden is currently undergoing a large-scale hydropower relicensing process under the National Plan for Modern Environmental Conditions for Hydropower (NAP) aimed at reducing the environmental impacts of hydropower production while maintaining renewable energy generation. A key challenge is the restoration of river connectivity through the implementation of effective upstream and downstream fish passage solutions. However, designing solutions that accommodate a wide range of fish species and swimming abilities requires a detailed understanding of how fish respond to hydraulic conditions such as velocity and turbulence. To support this need, Vattenfall R&D is commissioning a new state-of-the-art flume that allows controlled investigations of fish swimming performance and behaviour under varying hydraulic and environmental conditions. Before biological experiments can be conducted, the hydraulic characteristics of the facility must be thoroughly quantified using experimental flow measurement techniques such as Acoustic Doppler Velocimetry (ADV) and Particle Image Velocimetry (PIV). The results will provide the hydraulic foundation for future research linking flow conditions to fish behaviour and swimming capacity, ultimately contributing to more effective and evidence-based fishway and bypass design. The following tasks shall be completed as part of the thesis: Quantify the relationship between pump RPM, number of operating pumps, discharge, and mean flow velocity. Characterize the development of the flow field in streamwise and lateral direction within the swimming flume using PIV and determine where the flow becomes fully developed. Characterize the flow field within the outlet pool using ADV and evaluate its suitability as a potential staging area for fish. Validate an existing CFD model against the collected measurement data. Qualifications We are looking for a student who are about to complete their academic studies and are eager to apply their knowledge in a real-world setting through a thesis project at Vattenfall. You are someone who shares our values and identifies with our principles: Active, Open, Positive and Safety. Currently pursuing studies in Environmental Engineering, Hydraulic Engineering, Civil Engineering, or a related field. Strong communication skills in English, both written and spoken. Basic understanding of hydraulics and fluid mechanics. Interest in conducting hands-on experimental work in a research environment. Strong interest in ecohydraulics and aquatic ecosystems. Curiosity about the relationship between hydraulic conditions and fish behaviour and performance. Ability to work independently and take initiative in a research project. Scope: 30 ECTS credits (approximately 6 months). Number of students: 1 Additional information Start date: February/March 2027 or by agreement. Location: Älvkarleby, Sweden; a hybrid solution can be discussed. Application – Submit a single file containing your CV and a copy of your academic transcripts. Please note that only one file can be uploaded with your application, so it is important that all required information is combined into the same document. Application deadline: 2026-11-15. Contact person and supervisor at Vattenfall: Stephanie Mueller (+46 702135112, stephanie.mueller@vattenfall.com) and Gustav Wendin (+46 761371498, gustav.wendin@vattenfall.com). Extent: 30 hp. Application URL: https://smrtr.io/BZpsj.
Bioprocess Engineering for non-dairy casein produced with Escherichia coli
Msc Degree Project at KTH Department of Industrial Biotechnology (Sjöberg/van Maris) in collaboration with Cassius AB Cassius AB makes bovine alpha-s1- and kappa-casein recombinantly in an engineered E. coli strain. The proteins are recovered as a powder and have applications in paper packaging, fibres and cosmetics, vegan foods and adhesives. Cassius AB is now looking for two master's students who are interested in performing process development related to the production of casein. The work will take place at KTH, Department of Industrial Biotechnology (AlbaNova floor 1) and be a collaboration between the two students. The students will help each other on various tasks, but each will have responsibility for either (1) the development of a cultivation process, or (2) the development of a purification process. Supervision will be provided from KTH staff with input from Cassius AB. Completion of the KTH course Bioprocess Design (BB2520) is a requirement before starting the project. The project will start on January 12, 2026 and proceed during period 3 and period 4. Both students are expected to work full time, and due to the practical nature of the project, most of the work is carried out on site. Writing can be done remotely after agreement with the supervisor(s). Extent: 30 hp. Application email: gustavsj@kth.se.
Master's Thesis: AI Agent for Log Interpretation and Visual Engineering Explanation
We are offering a Master’s thesis opportunity in collaboration with academic and industrial partners linked to the MONA LISA research initiative. The thesis focuses on how an AI agent can help engineers interpret log data, identify relevant patterns, connect signals to system context, and generate clear technical explanations and visual summaries that support issue understanding. The topic is closely aligned with one of the documented Alstom / MONA LISA use cases, which explicitly describes AI-supported visualisation of logs as an important step towards faster understanding of reported product issues. It is intended as a Master’s-thesis project for students interested in LLMs, agent development, industrial analytics, multimodal AI, and visual decision support. Thesis objective The objective of this thesis is to design, implement, and evaluate an AI-based log-interpretation agent for industrial engineering scenarios. The system should help turn low-level log evidence into higher-level technical understanding by identifying patterns, anomalies, or event sequences and relating them to issue descriptions or system context. Depending on scope, the thesis may focus on a single intelligent assistant or on a small agent-based design where one component analyses logs, another retrieves supporting context, and another generates an explanation or visual summary. The aim is not merely to plot data. The deeper goal is to investigate how AI can support engineers in understanding what matters in the logs, how those findings can be explained in a technically meaningful way, and what forms of explanation are useful in practice. This could include textual explanations, guided summaries, anomaly highlighting, event grouping, or visual representations that connect log patterns to issue narratives. All about you We are looking for a Master’s student with interest in AI, intelligent systems, multimodal data, explanation generation, log analysis, or visual analytics. Suitable academic backgrounds include Computer Science, Artificial Intelligence, Software Engineering, Data Science, Machine Learning, or adjacent technical disciplines. Useful qualifications include: solid programming ability, especially in Python, because earlier related work used Python-based pipelines and AI experimentation workflows, genuine interest in LLMs, agent concepts, retrieval systems, or technical data analysis, because the problem spans all of these areas, curiosity about how to make AI outputs more understandable and useful for engineers, because the thesis is strongly focused on explanation quality and practical value, and willingness to work with a problem that combines research, prototyping, and domain understanding. Experience with logs, data visualisation, or industrial software is an advantage, but it is not a strict requirement. A good candidate can also come from a general AI or software-engineering background and grow into the domain through the thesis work. Log data is often one of the richest but also one of the most underused sources of operational insight in engineering systems. If an AI agent can help engineers interpret logs faster and more accurately, it can improve not only issue understanding but also downstream diagnosis, communication, and resolution planning. At the same time, the problem opens up important scientific questions about explanation, multimodality, retrieval, and human-centred AI support. This makes it an excellent Master’s thesis for a student who wants to build something useful while also engaging with current research in AI for engineering. Application Please apply with your CV, academic transcript, and a short motivation statement explaining your interest in the topic and any relevant background. This is a Master’s thesis opportunity intended for students who want to combine AI research with practical engineering relevance in the context of the MONA LISA initiative. Read more about the project through the application link Application URL: https://jobsearch.alstom.com/job/Stockholm-Master's-Thesis-AI-Agent-for-Log-Interpretation-and-Visual-Engineering-Explanation/1426519133/.
Master's Thesis: Multi-Agent Root Cause Analysis for Industrial Engineering
Thesis objective The objective of the thesis is to design, implement, and evaluate a multi-agent or orchestrator–worker AI architecture for industrial root cause analysis. The system may include specialised agents that work with specific evidence types, for example an agent for ticket and defect history, an agent for product documentation, an agent for source-code context, an agent for work-item relations, or an agent for log-based clues. A central orchestration component could then combine their findings into a structured root-cause report or ranked explanation for human review. The thesis should not be seen as a narrow coding exercise. It is expected to contribute both to scientific understanding and to industrial AI practice by exploring questions such as how agent roles should be scoped, how evidence should be passed between agents, how outputs can remain understandable and auditable, and how the quality of the final explanation can be evaluated in an engineering setting. All about you We are looking for a Master’s student with a strong interest in AI, agent systems, retrieval-augmented generation, software engineering automation, or industrial data analysis. A suitable background could be Computer Science, Artificial Intelligence, Software Engineering, Data Science, Machine Learning, or a closely related technical discipline. Useful qualifications include: good programming skills, especially in Python, because earlier related work used Python-based AI pipelines, interest in LLMs, agent architectures, or information-retrieval systems, because these are central to the problem space, curiosity about engineering workflows, traceability, and trustworthy AI, because the target domain requires outputs that can be reviewed and validated by experts, and motivation to work in a setting where academic experimentation and industrial use-case relevance go hand in hand. Prior knowledge of railway systems is not required. More important is the willingness to learn from domain experts and to approach the problem systematically and critically. This thesis sits at a very timely intersection of agent development, industrial AI, and engineering productivity. It addresses a real problem already documented in an ongoing research and innovation context, while also opening up broader scientific questions about how AI agents should search, reason, explain, and collaborate in technical domains. For a student interested in building something both intellectually strong and practically relevant, it offers a rare opportunity to contribute to the next generation of AI-assisted engineering support. Application Please apply with your CV, academic transcript, and a brief motivation statement describing your background and why this topic interests you. This is a Master’s thesis opportunity and is best suited for students who want to combine research depth with hands-on prototyping in AI for industrial systems. Read more about the project by clicking the application link Extent: 30 hp. Application URL: https://jobsearch.alstom.com/job/Stockholm-Master's-Thesis-Multi-Agent-Root-Cause-Analysis-for-Industrial-Engineering/1426518733/.
Thesis work Fatigue properties of anodized aluminium
Characterization of fatigue properties in anodized and cold sealed anodized Al 5754H22 Alstom Västerås / RSC Traction Design - 20251126_TRACTION_XX Background Several enclosures and components support structures are manufactured from anodised and cold-sealed anodized aluminium. Anodization is applied during production to enhance wear and corrosion resistance. Unfortunately, It is well documented in the literature that anodization negatively affects the fatigue characteristics of aluminium. However, the restorative effect of the sealing process—particularly cold sealing—remains unclear or apparently negligible. Problem description and goals The aim of this Master Thesis is to conduct fatigue tests to evaluate the fatigue properties of Al 5754-H22 when anodised and anodized & cold sealed, in order to minimise a poor utilization of the full capacity of the alloy in our designs. The results allows the use of the material up its full capacity decreasing the amount of material by up to 30%. Compare the results of the detailed tests with the EUROCODE curve. Activities Introduction to Eurocode 1999-1-3:2023. Understand how a fatigue curve is obtain from test data. Selecting a statistical method for the determination of the number of tests. Production of the test specimens. Experimental tests with S–N curve estimation: S–N curves will be derived from experimental data for three conditions of Al5754H22 (t=3mm): raw (non-anodised material), anodized material and anodised plus cold-sealed material. Conclusions and reporting. Prerequisites: Background in Mechanical engineering, understanding of structural design, fatigue strength analysis, familiarity with test environment. Good analytical skills and systems thinking mindset. Type of degree project (can be both) Master (20 weeks):☒ Suggested number of students: 1 Bachelor/Högskoleingenjör (10 weeks): ☐ Language for the thesis Swedish:☒ and/or English:☒ Is Swedish a language requirement? Yes:☐ No: ☒ No, but Swedish is a requirement for future employment:☐ Possibility to work from our office Yes:☒ No:☐ Extent: 30 hp. Application URL: https://jobsearch.alstom.com/job/Vasteras-Thesis-work-Fatigue-properties-of-anodized-aluminium/1436733733/.
Embedded Thesis at Prevas 2027
Master Thesis Opportunities at Prevas Are you finishing your studies and looking for an exciting thesis project in spring 2027? Prevas in Stockholm is seeking 3–4 motivated students from Electrical Engineering, Embedded Software, Mechatronics, or Computer Science. At Prevas we tailor your thesis after your interests and skills and it can be conducted either in collaboration with one of our customers or internally in our office. Your own ideas are, of course, very much welcomed as well! What do we provide? - Tailored projects based on your interests and skills. - Dedicated supervision from start to finish. - Involvement in our community with all company events, company trips, breakfasts, as well as your own workplace. - Access to our expert network across multiple technical fields. - Compensation: 1000 SEK per credit. - Career opportunity: Many former thesis students continue as employees. Examples of past theses - Mesh development for LoRa radio - Low-Power Energy harvesting methods - Voice verification using machine learning Application Apply individually or in pairs (with separate applications) in the provided URL. Include transcripts and a short description of your preferred subject area. Applications are reviewed continuously – don’t wait too long! For questions, please contact frida.hellstrom@prevas.se We're aiming to have our thesis students signed by the end on November. Extent: 15-30 hp. Application URL: https://prevas.teamtailor.com/jobs/8380677-examensarbete-inom-mjukvara-eller-elektronik-pa-prevas-stockholm.
Evaluating the usability of geospatial APIs
Geospatial technology has the potential to greatly improve the situational awareness for end users. But if the APIs to the technology are not easy for developers to use, the applications they build with it will not benefit from the full capability of the technology. The task is to design and perform a usability study that can be used to evaluate the effectiveness of geospatial APIs when performing common operations, and to then use the results of the study to suggest and implement improvements in the APIs to Carmenta's geospatial technology. This thesis is suitable for students interested in API design and developer experience (DX). https://carmenta.com/career#masters-thesis About us: For more than 40 years, Carmenta’s geospatial technologies have been an integral part of mission-critical systems around the world. Every day they deliver superior situational awareness – helping people make the right move when it really counts. We’re looking for talented, motivated people to join our winning team at the forefront of geospatial technology. Here you’ll work closely with our customers in the defense, security, public safety, transport and automotive industries. Together, in our open and collaborative workplace, we’ll take on rewarding projects that have a true impact on society. If you want to be part of an innovative software company that matters, now is the time to make your move. We have offices in central Stockholm and Gothenburg. Our international teams are based in Germany, France, the UK, and the USA. Extent: 30 hp. Application email: employment@carmenta.com.
Machine Learning for Efficient Simulation of Deformable Capsules in Flow
MASTER'S THESIS Title: Machine Learning for Efficient Simulation of Deformable Capsules in Flow BACKGROUND Deformable capsules occur in applications ranging from drug delivery to biological flows. Simulating their motion requires accurate calculation of the elastic forces generated as their membranes stretch and shear. Reliable and efficient numerical methods are essential for understanding how these particles move, deform, and interact with the surrounding fluid. This project builds on a recently developed Eulerian method for capsule simulations. The method uses a reference map, a field that records material deformation, to calculate membrane forces on a fixed computational grid. Accurate force evaluation currently requires extending this field into the surrounding fluid. These extrapolation operations add computational cost and can introduce numerical errors. TARGET Can neural surrogate models calculate accurate membrane forces using a smaller neighborhood of deformation information? The thesis will investigate a compact learned force operator using local interface geometry and reference-map values primarily inside the capsule, with minimal sampling outside. The model will be integrated with the existing numerical framework and compared with a conventional compact reconstruction. The aim is to determine whether exterior extrapolation can be reduced while preserving accuracy and stable capsule dynamics. DESCRIPTION OF THE ASSIGNMENT Your work will involve: - Understanding the existing numerical method and reproducing a capsule-flow benchmark. - Generating training and validation data from reference simulations. - Developing a simple neural operator and a conventional reconstruction using comparable input data. - Evaluating force predictions and testing the model in coupled capsule-flow simulations. - Assessing accuracy, stability, computational cost, and sensitivity to the size of the input neighborhood. The initial study will focus on a single elastic capsule in shear flow, including different deformation conditions. More complex configurations may be explored as an extension. The expected outcome is a reproducible implementation and a quantitative assessment of when the learned approach is useful, including its limitations. Background publication (literature reference and scientific anchoring): "An Eulerian diffuse-interface method for simulation of elastic capsules in flow," Journal of Computational Physics, 563 (2026), 115118. EDUCATION We are looking for a student in engineering mechanics, applied mathematics, scientific computing, computer science, or a related field. Programming experience and an interest in numerical simulation of fluid flows are important. Number of students: 1 Start date for the thesis project: Flexible / to be agreed Estimated time needed: 20 weeks (30 credits, one full term, full-time) Other information: Hosted by FLOW, Department of Engineering Mechanics, KTH. CONTACT PERSON AND/OR SUPERVISOR Kiran Satheeshchandran — kiransa@kth.se Marco Laudato — laudato@kth.se Lisa Prahl Wittberg — prahl@kth.se Extent: 30 hp. Application email: kiransa@kth.se.
Biomechanical Analysis of Helmet Protective Performance Using Experimental Impact Test Data
Background: Helmets are widely used to reduce the risk of head injuries in cycling, equestrian sports, skiing, and other activities. However, the protective performance of commercially available helmets can vary considerably, even among helmets that satisfy current certification standards. Folksam conducts extensive experimental testing of commercially available helmets, including bicycle, equestrian, and ski helmets, and publishes consumer helmet ratings based on their protective performance. These testing campaigns have generated a large collection of experimental impact data, including time histories of translational and rotational head kinematics. The availability of these experimental data also enables important scientific questions to be investigated. For example, how much does helmet protective performance vary among commercially available helmets? Are helmets that perform well under one impact condition also effective under other conditions? Which characteristics of the impact pulses are most relevant to helmet protective performance? Addressing these questions may improve our understanding of helmet protection and contribute to future helmet testing methods, rating systems, and safer helmet designs. Task The overall objective of this M.Sc. thesis project is to organize, process, and analyze a large collection of experimental helmet impact data from early conduct experiments at Folksam to better understand helmet protective performance. The student will: • Organize and document helmet impact data from multiple Folksam testing campaigns and develop a consistent structure for storing helmet information, test conditions, measured impact pulses, and performance metrics. • Develop reproducible scripts and workflows for importing, processing, quality-controlling, and analyzing the experimental data. • Perform biomechanical analyses to investigate variations in helmet protective performance across helmets, impact conditions, and helmet categories. • Analyze characteristics of translational and rotational impact pulses, including their magnitude, duration, shape, and other relevant features, and investigate their relationships with helmet protective performance. • Evaluate the consistency of helmet performance across different impact conditions and biomechanical injury metrics. • Interpret and communicate the results using appropriate statistical methods and scientific visualization. The exact research questions and scope will be refined based on the available datasets, scientific relevance, and the student's background and interests. Depending on the scientific findings and progress of the project, the results may provide the basis for a peer-reviewed scientific publication. Education: The project is suitable for M.Sc. students in Biomedical Engineering, Engineering Mechanics, Mechanical Engineering, Vehicle Engineering, Engineering Physics, or related disciplines. Experience with programming and scientific data analysis using Python, MATLAB, or similar tools is desirable. Knowledge of biomechanics, mechanics, signal processing, statistics, or finite element analysis is an advantage. Reference: Folksam helemt tests https://www.folksam.se/tester-och-goda-rad/vara-tester https://link.springer.com/article/10.1007/s10439-021-02785-0 Extent: 30 hp. Application email: zhouz@kth.se.
A Plug-and-Play Nanoprobe Platform for Molecular X-ray Fluorescence Imaging
BACKGROUND X-ray fluorescence (XRF) imaging is a promising modality for element-specific and quantitative imaging in biomedical research and nanomedicine. Nanoparticle-based contrast agents are particularly attractive for XRF imaging because they can carry high payloads of detectable elements and can be engineered for molecular targeting. In this context, silica-coated nanoprobes offer an advantageous platform due to their colloidal stability, surface versatility, and compatibility with biofunctionalization. This thesis project focuses on the development of a modular XRF nanoprobe platform for antibody-mediated molecular imaging. By combining silica-coated XRF nanoprobes with streptavidin–biotin-based antibody coupling, the project aims to establish a flexible “plug-and-play” strategy that can be adapted to different biological markers and future molecular imaging applications. TARGET To contribute to the development of a modular silica-coated XRF nanoprobe platform for antibody-mediated molecular imaging through nanoprobe synthesis, surface functionalization, and evaluation of targeting and imaging performance. DESCRIPTION OF THE ASSIGNMENT The student will work with the preparation, functionalization, and characterization of silica-coated XRF nanoprobes designed for molecular targeting. The project will focus on nanoprobe design, silica surface chemistry, streptavidin–biotin-based antibody coupling, and evaluation of nanoprobe performance. Examples of tasks include: - Review relevant literature on X-ray fluorescence imaging, silica-coated nanoprobes, antibody-mediated targeting, and streptavidin-biotin coupling - Prepare silica-coated XRF nanoprobes with suitable colloidal stability and surface properties - Characterize nanoprobes with respect to size, morphology, elemental composition, and surface functionalization - Functionalize nanoprobes with streptavidin and couple them to selected biotinylated antibodies - Evaluate antibody loading, nanoprobe stability, XRF imaging detectability, and targeting-related performance - Interpret results and write the MSc thesis report LITERATURE REFERENCES - G. M. Saladino, et al. Optical and X-ray Fluorescent Nanoparticles for Dual Mode Bioimaging. ACS Nano 15(3), 5077–5085 (2021). - G. M. Saladino, et al. Iterative Nanoparticle Bioengineering Enabled by X-Ray Fluorescence Imaging. Science Advances 10(12), eadl2267 (2024). - K. W. Ho, et al. Strategies for Non-Covalent Attachment of Antibodies to PEGylated Nanoparticles for Targeted Drug Delivery. International Journal of Nanomedicine 19, 10045–10064 (2024). - A. C. Marques, et al. Analytical Techniques for Characterizing Tumor-Targeted Antibody-Functionalized Nanoparticles. Life 14(4), 489 (2024). EDUCATION Suitable for students in, for example, nanotechnology, biomedical engineering, engineering physics, applied physics, chemistry, materials science, or chemical engineering. DESIRABLE QUALIFICATIONS - Interest in nanomaterials, molecular imaging, and antibody-based targeting - Ability to work independently with scientific literature and experimental data - Experience in wet-lab work, nanoparticle synthesis, or surface functionalization - Basic knowledge of nanochemistry OTHER RELEVANT INFORMATION This 20-week thesis project is intended for one student, with a flexible start date no earlier than September 15. The project will be carried out in a multidisciplinary, creative, and friendly research environment at the interface of nanomaterials, biomedical imaging, and molecular targeting. The student will have access to relevant laboratory infrastructure, materials characterization tools, an X-ray fluorescence imaging setup, and scientific supervision, and is expected to participate regularly on-site during the thesis period. CONTACT PERSON AND SUPERVISOR Giovanni Marco Saladino, PhD Bio-Opto-Nano Physics Division Department of Applied Physics KTH Royal Institute of Technology Email: saladino@kth.se Extent: 30 hp. Application email: saladino@kth.se.
Antibody-Guided XRF Nanoprobes for Targeted Imaging
BACKGROUND X-ray fluorescence (XRF) imaging is a promising modality for element-specific and quantitative imaging in biomedical research and nanomedicine. Nanoparticle-based contrast agents are particularly attractive for XRF imaging because they can carry high payloads of detectable elements and can be engineered for molecular targeting. In particular, antibody-guided nanoprobes offer the possibility to selectively recognize biomarkers expressed by cells of interest, supporting targeted imaging and future molecular imaging applications. This thesis project focuses on the biological evaluation of antibody-guided XRF nanoprobes using in vitro assays and cell-based methods. The project aims to assess cell compatibility, antibody loading, binding efficacy, target specificity, and the relationship between antibody–epitope recognition and detectable imaging signal. Depending on the progress of the project, selected nanoprobes may also be considered for further in vivo evaluation. TARGET To contribute to the development and biological validation of antibody-guided XRF nanoprobes for biomarker-targeted imaging through antibody conjugation, functional characterization, and in vitro cell-based evaluation. DESCRIPTION OF THE ASSIGNMENT The student will work mainly with the functional characterization and biological assessment of antibody-conjugated XRF nanoprobes. Streptavidin-tagged XRF nanoprobes will be prepared in advance, and the student will evaluate their conjugation to selected biotinylated antibodies and test their performance in relevant in vitro assays. Examples of tasks include: - Review relevant literature on XRF imaging, antibody-guided nanoprobes, biomarker targeting, and in vitro evaluation of targeted nanomaterials - Evaluate antibody quantification and orientation using methods such as protein assays, X-ray fluorescence, flow cytometry, and fluorescence spectroscopy - Assess biological activity and immunoreactivity using ELISA and cell-based assays such as flow cytometry, real-time cell analysis, live-cell imaging, and confocal immunofluorescence - Evaluate cell compatibility, binding efficacy, and target specificity in relevant cell models - Depending on the project progress, perform in vivo experiments - Interpret results and write the MSc thesis report LITERATURE REFERENCES - G. M. Saladino, et al. ACS Nano 15(3), 5077–5085 (2021). - G. M. Saladino, et al. Science Advances 10(12), eadl2267 (2024). - K. W. Ho, et al. International Journal of Nanomedicine 19, 10045–10064 (2024). - A. C. Marques, et al. Life 14(4), 489 (2024). EDUCATION Suitable for students in, for example, biotechnology, biomedical engineering, nanotechnology, molecular biology, or related fields. DESIRABLE QUALIFICATIONS - Interest in molecular imaging, targeted nanomaterials, and biomarker-based assays - Ability to work independently with scientific literature and experimental data - Experience in cell culture, nanoparticle handling, or bioassays - Basic knowledge of antibody-antigen interactions, biomolecular conjugation, or cell-based methods OTHER RELEVANT INFORMATION This 20-week thesis project is intended for one student, with a flexible start date no earlier than January 15. The project will be carried out in a multidisciplinary, creative, and friendly research environment at the interface of cell biology, nanomaterial science, and molecular targeting. The student will gain experience in nanoparticle formulations, antibody-guided targeting strategies, biomarker-focused assay development, and X-ray fluorescence imaging. The student is expected to participate regularly on-site during the thesis period. CONTACT PERSON AND SUPERVISOR Bertha Brodin, PhD Bio-Opto-Nano Physics Division Department of Applied Physics KTH Royal Institute of Technology Email: berthab@kth.se Extent: 30 hp. Application email: berthab@kth.se.
Single Stage Power Converters for Motors and Grid Interface
Motivation: SiC/GaN technology is shaping the disruptive transition to Power Electronics 4.0. New SiC/GaN switches allows reducing power converter footprint, reducing losses and increased efficiency. Description: Power Converters for motor drives and grid interfaces have been going through significant improvement in terms of reduced size, higher efficiency with reduced power conversion stages. This thesis work will allow to investigate the applications of the single stage new generation converters for motor drives and grid interfaces. The aim is investigate the single power converter topologies for applications like industrial motor drives or data centers. Then the thesis scope can be narrowed down to one of the application and then will dive more deeply into the power converter topologies and control for the selected application. Then new topology/control will be developed or the existing single stage power converter topology can be improved as a final task of this work based on the analysis. Approach: i. Literature review of single stage SiC/GaN Converters for motor drives or grid interface. ii. Converter model and control algorithm development and implementation. Background: i. Knowledge of power electronics topologies and ability to simulate them (e.g., MATLAB/Simulink/PLECS/PSIM) ii. Ability to design power electronics basic converters (analytically) and control. Electromagnetic design of inductors is a plus. iii. Strong communication, collaboration skills, strong drive and ability to work independently Extent: 30 hp. Application email: sukhjit.singh@se.abb.com.
Battery Integrated Power Converters for Grids and Motor Drives
Battery-integrated power converters are driving the transition toward efficient and modular energy conversion systems. By enabling the direct integration of battery cells, modules, and cell strings within converter architectures, these systems can reduce conversion stages, lower power processing losses, decrease converter footprint, and improve scalability. This work will facilitate the investigation of novel converter topologies, modulation techniques, and control strategies for battery-integrated energy conversion systems. The research will explore applications in battery energy storage systems, electric transportation, motor drives, renewable energy integration, and grid interfaces. Particular emphasis will be placed on converter and battery modeling, converter control, converter-battery interactions, bidirectional power flow, active and reactive power control, fault-tolerant operation, and the integration of battery management functions within converter structures. The work may also investigate dynamic behavior of battery cells, cell balancing methods, state-of-charge estimation, thermal and electrical impacts on batteries, and the effects of converter operation on battery performance, lifetime, and utilization. Ultimately, the outcomes of this research can contribute to the development of advanced battery-integrated converters with improved performance, enhanced functionality, and deeper understanding of battery-converter system interactions. Scope: Modeling and control development of power converters with integrated battery cells/cell strings. The research focuses on converter-battery interaction, cell balancing, dynamic performance, and fault-tolerant operation in BESS. Goals: Investigating battery integrated converter topologies. Developing converter control for delivering/accepting active and reactive power to grid or motors ,dynamic cell balancing. Approach: The work will address the following points: Literature review of battery integrated converters. Converter model and control implementation in simulation for motor drives or grid interface. Report the results. Required Background: Knowledge of power electronics topologies and ability to simulate them (e.g., MATLAB/Simulink/PLECS/PSIM) Ability to design power electronics basic converters and control. Strong communication, collaboration skills, strong drive and ability to work independently Timeline: Start: Jan. 2027 Duration: 6-9 months Place: ABB CRC (Västerås) ABB may cover the accommodation in Västerås Extent: 30 hp. Application email: sukhjit.singh@se.abb.com.
Master Thesis, 30 hp: Surrogate-Based Optimization of High-Performance Airfoils and Air Intake Ducts
Are you a student eager to apply your theoretical knowledge and fresh perspectives to real-world challenges? At Saab, we believe that innovation thrives on new ideas, and your master thesis project could be the spark that ignites our next technological breakthrough. Your role We recognize the immense value that students bring to our company. Your academic rigor, combined with your enthusiasm for cutting-edge technology, allows you to approach problems with a unique and insightful lens. At Saab, you'll have the opportunity to collaborate with experienced engineers and specialists, gaining invaluable practical experience while making a tangible contribution to our growth and development. Description of the Thesis Project This thesis project focuses on developing and evaluating an efficient SBO framework tailored for aerodynamic shape design, applied to both 2D airfoils and 3D air intake geometries. The primary objectives are: -Geometric Parameterization & Sampling: Implement compact parameterization schemes (e.g., Class-Shape Transformation (CST) or Free-Form Deformation (FFD)) and construct initial Design of Experiments (DoE) datasets using Latin Hypercube Sampling (LHS). - Surrogate Model Construction & Adaptive Infilling: Train Kriging and/or multi-fidelity Co-Kriging models using CFD evaluations, incorporating adaptive sampling criteria (e.g., Expected Improvement) to systematically explore and exploit the design space. - Application & Validation: Case Study 1 (Airfoil): Multi-point drag minimization of a transonic airfoil subject to lift and geometric thickness constraints. Case Study 2 (Air Intake): Multi-objective optimization of an engine air intake duct (or S-duct) to maximize total pressure recovery while minimizing compressor-face flow distortion. - Performance Benchmark: Compare the efficiency, convergence rate, and accuracy of the SBO framework against standard direct (gradient based) optimization baselines. Your profile The project is suitable for one master’s student in Aerospace Engineering, Mechanical Engineering, Computational Mechanics, or Applied Mathematics. You are in the final stage of your education or equivalent and are about to begin a 30 HP thesis project. We are looking for someone with a solid background in optimization algorithms and scientific computing, combined with proficiency in Python and/or Matlab for scripting optimization loops and mesh processing. A background in Fluid Mechanics and Computational Fluid Dynamics (CFD), as well as prior experience with CAD and mesh generation tools, is considered a strong merit. We provide the support and guidance you need to translate your theoretical knowledge into practical solutions. Join us and become a driving force behind Saab's technological advancements! This position requires that you pass a security vetting based on the current regulations around/of security protection. For positions requiring security clearance additional obligations on citizenship may apply. Kindly observe that this is an ongoing recruitment process and that the position might be filled before the closing date of the advertisement. Contact information Nor Al-Mosawi, Manager – Propulsion System, nor.al-mosawi@saabgroup.com Magnus Carlsson. Master Thesis Supervisor – Propulsion System Department, magnus.carlsson1@saabgroup.com Extent: 30 hp. Application URL: https://www.saab.com/career/job-opportunities/master-thesis-30-hp-surrogate-based-optimization-of-high-performance-airfoils-and-air-intake-ducts.
Training Neural Networks for Energy-Efficient Depth and Camera-Pose Estimation
Training Neural Networks for Energy-Efficient Depth and Camera-Pose Estimation Robots need to understand the geometry of their environment and their own position in order to navigate while avoiding obstacles. Event cameras are an appealing sensor for this task due to their very high time resolution and their low power consumption [3]. However, existing methods for extracting depth and ego-motion from a single event camera operate at a fixed frame rate and output depth estimations for every pixel [1], meaning power will be spent on computing even when the robot is immobile and nothing is happening in the environment. In recent years, state-space models [2] have emerged as a viable alternative to both recurrent neural networks and transformers. The aim of this project is to explore the potential of state-space models to enable fast and energy efficient depth and camera-motion estimation. Tasks Explore novel representations of the event camera data and train state-space models to predict the depth of individual events as well as temporally sparse updates to the camera pose. Develop strategies to make the deployment of the resulting network as computationally efficient as possible. Evaluate the accuracy of the predictions and the computational efficiency of the resulting algorithm compared to existing approaches. Process Read existing literature on processing event-camera data [3], as well as the literature on state-space models [2]. Familiarize yourself with existing neural networks for predicting depth and ego-motion from event-cameras [1]. Experiment with different event representations, neural architectures, and training hyperparameters. Evaluate the accuracy and efficiency of the resulting system. Report the relative performance of the system and make recommendations on when it should be used and how it may be improved. Expected Outcome A proof-of-concept state-space model which predicts the depth of individual events and the ego-motion of an event-camera. The student should demonstrate a deep understanding of the contrast-maximization framework for processing event-camera data, as well as a broad knowledge of the different state-space architectures and the techniques for training them. Prerequisites Required: experience training neural networks using PyTorch, JAX, or TensorFlow. Bonus: knowledge of event cameras, state-space models, or depth and motion estimation. KTH Supervisor Eben Kadile, kadile@kth.se Jörg Conradt, conr@kth.se References [1] Jesse Hagenaars, Yilun Wu, Federico Paredes Valles, Stein Stroobants, Guido De Croon, “On-Device Self-Supervised Learning of Low-Latency Monocular Depth from Only Events.” CVPR 2025. HyperLink [2] Aakash Sunil Lahoti, Kevin Li, Berlin Chen, Caitlin Wang, Aviv Bick, Zico Kolter, Tri Dao, Albert Gu, “Mamba-3: Improved Sequence Modeling using State Space Principles.” ICLR 2026. HyperLink [3] Guillermo Gallego; Henri Rebecq; Davide Scaramuzza, “A Unifying Contrast Maximization Framework for Event Cameras, with Applications to Motion, Depth, and Optical Flow Estimation.” CVPR 2018. HyperLink Extent: 30 hp. Application email: kadile@kth.se.
Datacenter Energy Consumption Profiling
Cloud platforms and AI systems execute large and highly variable workloads whose energy consumption depends on hardware utilization, active machines or accelerators, idle power, concurrency, and demand over time. Organizations such as Google and Alibaba have released production workload traces, but these differ substantially in the information they provide, and few contain direct power measurements. The central objective of this thesis is to determine what can—and cannot—be inferred about power and energy consumption from publicly available cloud and AI workload traces. In particular, the thesis will investigate how the available measurements, trace resolution, and assumptions about hardware and idle power affect the resulting energy estimates. Description The student will first survey publicly available traces from Google, Alibaba, and other organizations, documenting the represented systems, available measurements, access requirements, and limitations. Based on this survey, two or three suitable traces, or well-defined subsets, will be selected for detailed analysis. For each trace, the student will develop a reproducible data-processing pipeline and characterize properties relevant to energy consumption, including workload arrivals, resource requests and utilization, CPU/GPU activity, concurrency, burstiness, and idle periods. The analysis will identify important workload patterns and examine whether they remain stable across time, workload classes, or infrastructure components. The thesis will then investigate the relationship between workload activity and energy consumption. Where power measurements are available, these will be used to quantify this relationship and evaluate simple power models. For traces without power measurements, the student will investigate what energy indicators or estimates can reasonably be derived from utilization, active-resource counts, and published hardware characteristics. The expected outcome is a systematic comparison of public cloud and AI traces, together with an assessment of their suitability and limitations for energy-aware systems research. Planned work: - Review previous workload-trace characterization and trace-based energy studies. - Identify and catalogue relevant public traces and select some for detailed analysis and prepare a data dictionary for each. - Characterize temporal demand, workload composition, resource requests, actual utilization, job or query duration, concurrency, burstiness, idle capacity, and task dependencies where available. - Identify interesting patterns, anomalies, correlations, and differences between workload categories or time periods, and formulate hypotheses to explain them. - Construct power or energy profiles where the available data permits, using measured power, simple power models, or clearly identified energy indicators. - Compare results across traces only for variables that can be meaningfully aligned and explain important differences in observability and system design. - Document the datasets, methodological choices, code, experiments, findings, negative results, and limitations continuously throughout the project. Requirements - Good programming skills (Python) - Basic knowledge of algorithms, computer systems, and statistical data analysis - An interest in distributed systems, performance evaluation, simulation, or machine-learning systems - The ability to read research papers and design reproducible experiments - Willingness to document the work continuously throughout the project Suggested Reading: R. Vercellino et al., “Measurement of Generative AI Workload Power Profiles for Whole-Facility Data Center Infrastructure Planning” 2026. S. Li et al., “Heterogeneity at Hyperscale: Characterization and Scheduling of Large Production AI Clusters at Alibaba” USENIX OSDI, 2026. International Energy Agency, Energy and AI, 2025. IEA report Extent: 30 hp. Application email: gyuri@kth.se.
Profiling Bottlenecks in Next-Generation Large Language Models
Not every large language model processes each token in the same way. In a conventional dense model, every token passes through the same model components. A Mixture-of-Experts (MoE) model instead contains several alternative neural-network components, called experts. For each token, a routing mechanism selects only a small subset of these experts to perform the computation. This allows the model to have a large overall capacity without activating the entire model for every token. When a MoE model is deployed across several GPUs, its routing decisions can influence performance. Different tokens may be sent to different experts, and the workload may not be distributed evenly: some experts or GPUs may receive much more work than others. Consequently, two requests containing approximately the same number of tokens may take different amounts of time to process. A request whose tokens are routed disproportionately to experts hosted on the same GPU may create a temporary bottleneck, while another request may distribute its workload more evenly across the available hardware. This means that token count alone may not be sufficient to predict the computational cost or latency of an MoE workload. Publicly available routing traces provide information about which experts are selected for different tokens and make it possible to study this phenomenon without operating a complete large-scale MoE serving system. The goal of this thesis is to investigate why apparently similar AI requests can create very different workloads when processed by a Mixture-of-Experts (MoE) language model. The student will use publicly available MoE routing traces. The first part of the project will therefore be to survey the available traces, determine what information each contains, and select manageable datasets for the study. Using the selected traces, the student will reconstruct or create representative batches and calculate simple characteristics such as the number of tokens, the number of activated experts, the concentration of tokens on popular experts, and the maximum load assigned to one expert or GPU. These characteristics will then be compared using a simple trace-driven performance model or an existing simulator to determine which ones best indicate potential bottlenecks. Planned work: - Review the literature on MoE models, distributed inference, expert routing, and load imbalance and identify and compare available public traces - Develop and validate a pipeline for reading and processing the selected trace. - Define a transparent expert-to-GPU placement and a simple trace-driven performance model. - Compute and compare measures such as expert utilization, load concentration, and maximum device load across batch sizes, layers, and workload types. - Document the methodology, implementation, experiments, design decisions, and limitations throughout the project. Requirements - Good programming skills (Python, C) - Basic knowledge of algorithms, computer systems, and statistical data analysis - An interest in distributed systems, performance evaluation, simulation, or machine-learning systems - The ability to read research papers and design reproducible experiments - Willingness to document the work continuously throughout the project Suggested Readings W. Fedus, B. Zoph, and N. Shazeer, “Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity” Journal of Machine Learning Research, vol. 23, no. 120, pp. 1–39, 2022. Z. Fang, Y. Huang, Z. Hong, et al., “Klotski: Efficient Mixture-of-Expert Inference via Expert-Aware Multi-Batch Pipeline” Proceedings of ASPLOS, 2025. Z. Yu, Y. Guan, Z. Yu, et al., “Patterns behind Chaos: Forecasting Data Movement for Efficient Large-Scale MoE LLM Inference” ISCA, 2026. Extent: 30 hp. Application email: gyuri@kth.se.
Request Scheduling for High-Throughput LLM Serving
Serving Large Language Models (LLMs) like Llama 3 or ChatGPT at scale requires massive GPU compute power. Today's inference engines use continuous batching: instead of processing requests in rigid groups, new requests enter the GPU continuously as finished ones complete. Large language models generate responses one token at a time, and different requests can require very different numbers of output tokens. In continuous batching, the server maintains a changing batch of active requests: completed requests leave the batch, and waiting requests can be admitted whenever computational or KV-cache capacity becomes available. This creates a scheduling decision. For example, a conventional first-come-first-served policy admits the oldest waiting request. A length-aware policy could instead admit the request that is predicted to produce the shortest response. Prioritizing short requests may reduce waiting times and allow the server to complete more requests quickly. However, output length is not known in advance. If the estimates are inaccurate, a request predicted to be short may occupy the batch for much longer than expected, potentially worsening latency and fairness. The goal of this thesis is to determine when length-aware admission is useful in a continuous-batched LLM server and when the simpler first-come-first-served policy is preferable. The student will build or adapt a lightweight simulator and calibrate it using a small number of real-system measurements or published results. The simulator will model request arrivals, prompt and output lengths, token generation, batch capacity, and KV-cache limitations. The questions we are trying to address are: Which are the most common and effective scheduling policies used in this context? Under which conditions of system load, output-length variability, and KV-cache characteristics do these schedulers perform best? How accurate must output-length estimates be before length-aware schedulers improve latency? Can a simple rule based on observed load and prediction confidence switch between different schedulers improve performance? Planned tasks: - Conduct a literature review on continuous batching, LLM inference scheduling, KV-cache management, and output-length prediction. Identify two or three representative scheduling policies and the main performance metrics used in previous work. - Select and implement or extend a lightweight LLM-serving simulator that models request arrivals, prefill and decoding, batch admission, and KV-cache constraints. Implement the selected scheduling policies (including first-come-first-served and at least one length-aware policy) - Calibrate and validate the simulator using a small number of measurements from an available inference engine, such as vLLM, or using traces reported in previous studies. - Design and run experiments that vary system load, request-length variability, KV-cache capacity, and the accuracy of output-length estimates, so to analyse when each scheduler performs best and evaluate a simple rule that switches between schedulers according to observed system conditions and prediction reliability. - Document the methodology and package the simulator, workloads, experiment configurations, and analysis scripts for reproducibility. Requirements - Good programming skills (Python, C) - Basic knowledge of algorithms, computer systems, and statistical data analysis - An interest in distributed systems, performance evaluation, simulation, or machine-learning systems - The ability to read research papers and design reproducible experiments - The ability to document the work continuously throughout the project Literature: G.-I. Yu, J. S. Jeong, G.-W. Kim, S. Kim, and B.-G. Chun. “Orca: A Distributed Serving System for Transformer-Based Generative Models.” 16th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI), 2022. H. Zheng et al. “Scheduling LLM Inference with Uncertainty-Aware Output Length Predictions.” arXiv, 2026. Extent: 30 hp. Application email: gyuri@kth.se.
Robotic Nanofabrication
AI-Guided Laboratory Automation for Exploring Nanofabrication Processes Nanofabrication processes can be highly sensitive to processing time, temperature, sample position, surface conditions, and handling between individual process steps. Manual processing makes some of these parameters difficult to control systematically and can introduce variations between nominally identical experiments. In this project, you will develop and use a robotic platform for controlled nanofabrication experiments. You will integrate programmable motion, robotic gripping, sensors, and custom components to automatically position, transfer, and process samples. You will use modern AI tools throughout the project to assist with hardware development, mechanical design, programming, debugging, data analysis, and experimental design. You do not need to be an expert in robotics or AI at the start of the project; learning how to rapidly develop and integrate unfamiliar technologies will be an important part of the work. You will apply the robotic platform to investigate a real nanofabrication process, such as vapor-phase etching of semiconductor surfaces or mechanically controlled tape stripping of patterned thin films. You will identify relevant process parameters, design systematic experiments, and characterize the resulting micro- or nanostructures using suitable microscopy and other available methods. You will investigate how processing conditions influence the resulting structures and whether robotic processing can improve process control and reproducibility. You will combine nanofabrication, experimental science, robotics, instrumentation, and AI-assisted engineering. By the end of the project, you will have developed a robotic experimental method and used it as a scientific instrument to investigate and better understand a nanoscale fabrication process. Extent: 30 hp. Application email: uvogt@kth.se.
Development of medical L2 language practice with a social robot
Background Swedish healthcare is ever more dependent on personnel born outside Sweden (27% of generalist medical doctors, 37% of specialists, 34% of nurses and 46% of dentists), many of whom (4,000 doctors and over 35,000 nurses and care assistants) have arrived in Sweden during the last ten years. To be certified to work in the medical sector, these persons need to master high school level Swedish, which requires extensive practice. This may be difficult to achieve within language courses focused on second language (L2) learning of Swedish in the medical context (SFM: Swedish for medical personel). In a joint effort between KTH and Karolinska Institutet, we therefore aim to develop realistic practice scenarios for L2 medical Swedish in which a doctor, nurse or dentist can interact with a simulated patient in the form of a social robot. The work builds on previous work on using the social robot Furhat to practice a) L2 Swedish (see https://www.kth.se/profile/engwall) and b) clinical reasoning in meetings with patients (see https://news.ki.se/ai-driven-robot-patient-can-train-medical-students-in-clinical-reasoning). Additional descriptions of the long-term goals and methods of the efforts are available on request. 2. Target The MSc thesis project aims at extending/modifying existing implementations in the social robot to focus on practice of L2 medical Swedish in meetings with a simulated patient, evalaute the effectiveness of the implementation in a field trial and provide suggestions for future development of scenarios and robot implementation. 3. Description of the assignment Tasks to be performed in collaboration with the supervisor and other partners: • Define and implement a set of patient meeting scenarios relevant for practising medical Swedish • Define intended learning outcomes (ILO) of the practice (e.g., vocabulary use) • Define and implement pre- and post-test surveys to assess ILO and investigate influencing factors • Conduct a field-test with the social robot at KI and/or VuX Huddinge with students in collaborating SFM courses • Analyse quantitative learning outcomes and qualitative learner feedback In addition, tasks related to the MSc thesis course (https://canvas.kth.se/courses/61869) are to be performed independently. 4. Education The project is to be performed as a MSc thesis at the EECS school, KTH, signifying that the student should primarily belong to a master program at or affiliated with EECS, including, but not limited to, in Machine Learning, Computer Science, Interactive Media Technology, Systems Control and Robotics, Embedded Systems, ICT Innovation, Industrial Management and Engineering sepcialising in Computer Science. The thesis student should have a strong background in programming and statistics. Relevant courses for the project include: DD2413 Social Robotics, DT2151 Project in Conversational Systems, DD2417 Langauge Engineering , DT2140 Multimodal Interaction and Interfaces, DT2119 Speech and Speaker Recognition, DT2112 Speech Technology, DD2601 Deep Generative Models and Synthesis, DD2380 Artificial Intelligence, and other courses in machine learning and interactive systems. 5. Practicalities Number of students: 1 or 2 Start date for the Thesis project: Flexible Estimated time needed: 20 weeks Note: A parallel project, in which a computer-animated screen-based agent is used as the simulated patient, is also advertised. The projects are closely connected and may collaborate to achieve synergetic effects. Contact person and/or supervisor Olov Engwall, Professor in Speech communication, engwall@kth.se Extent: 30 hp. Application email: engwall@kth.se. Application URL: https://www.kth.se/profile/engwall/page/msc-thesis-proposals.
Development of medical L2 language practice with a virtual patient
Development of medical L2 language practice with a virtual patient Background Swedish healthcare is ever more dependent on personnel born outside Sweden (27% of generalist medical doctors, 37% of specialists, 34% of nurses and 46% of dentists), many of whom (4,000 doctors and over 35,000 nurses and care assistants) have arrived in Sweden during the last ten years. To be certified to work in the medical sector, these persons need to master high school level Swedish, which requires extensive practice. This may be difficult to achieve within language courses focused on second language (L2) learning of Swedish in the medical context (SFM: Swedish for medical personel). In a joint effort between KTH and Karolinska Institutet, we therefore aim to develop realistic practice scenarios for L2 medical Swedish in which a doctor, nurse or dentist can interact with a simulated patient in the form of an animated screen-based agent. The work builds on previous work on using screen-based agents and social robots to practice a) L2 Swedish (see https://www.kth.se/profile/engwall) and b) clinical reasoning in meetings with patients (see https://news.ki.se/ai-driven-robot-patient-can-train-medical-students-in-clinical-reasoning). Additional descriptions of the long-term goals and methods of the efforts are available on request. Target The MSc thesis project aims at modifying existing implementations for a social robot to, firstly, transfer the practice to a virtual agent on screen, and, secondly, focus on practice of L2 medical Swedish in meetings with a simulated patient, evalaute the effectiveness of the implementation in a field trial and provide suggestions for future development of scenarios and agent implementation. Description of the assignment Tasks to be performed in collaboration with the supervisor and other partners: • Define and implement a set of patient meeting scenarios relevant for practising medical Swedish • Define intended learning outcomes (ILO) of the practice (e.g., vocabulary use) • Define and implement pre- and post-test surveys to assess ILO and investigate influencing factors • Conduct a field-test with the virtual agent system at KI and/or VuX Huddinge with students in collaborating SFM courses • Analyse quantitative learning outcomes and qualitative learner feedback In addition, tasks related to the MSc thesis course (https://canvas.kth.se/courses/61869) are to be performed independently. Education The project is to be performed as a MSc thesis at the EECS school, KTH, signifying that the student should primarily belong to a master program at or affiliated with EECS, including, but not limited to, in Machine Learning, Computer Science, Interactive Media Technology, Systems Control and Robotics, Embedded Systems, ICT Innovation, Industrial Management and Engineering sepcialising in Computer Science. The thesis student should have a strong background in programming and statistics. Relevant courses for the project include: DD2413 Social Robotics, DT2151 Project in Conversational Systems, DD2417 Langauge Engineering , DT2140 Multimodal Interaction and Interfaces, DT2119 Speech and Speaker Recognition, DT2112 Speech Technology, DD2601 Deep Generative Models and Synthesis, DD2380 Artificial Intelligence, and other courses in machine learning and interactive systems. Number of students: 1 or 2 Start date for the Thesis project: Flexible Estimated time needed: 20 weeks Note: A parallel project, in which a social robot is used as the simulated patient, is also advertised. The projects are closely connected and may collaborate to achieve synergetic effects. Contact person and/or supervisor Olov Engwall, Professor in Speech communication, engwall@kth.se Application email: engwall@kth.se. Application URL: https://www.kth.se/profile/engwall/page/msc-thesis-proposals.
Deep Learning based Breast Ultrasound Video Tumor Detection
Breast cancer is one of the leading causes of cancer-related deaths worldwide. Early and accurate detection is crucial for improving patient outcomes. Ultrasound imaging is a widely used, non-invasive modality for breast tumor screening, especially for women with dense breast tissue. However, interpreting ultrasound videos remains a challenging task due to noise, variability in image quality, and operator dependency. Deep learning-based approaches have shown promising results in automated medical image analysis, including tumor detection. This research aims to develop a novel deep learning-based framework for detecting tumors in breast ultrasound videos, enhancing diagnostic accuracy and reducing the workload for radiologists. 2. Problem Statement Existing computer-aided diagnosis (CAD) systems primarily focus on static ultrasound images rather than full ultrasound video sequences. However, ultrasound videos contain richer temporal and spatial information that can improve tumor detection accuracy. Current deep learning models for breast ultrasound analysis lack the capability to fully exploit temporal relationships in ultrasound video frames. This study proposes the development of a robust deep learning model that can effectively process and analyze breast ultrasound videos to detect tumors in real-time. 3. Objectives The main objectives of this research are: To develop a deep learning-based model for real-time tumor detection in breast ultrasound videos. To explore the integration of temporal features in ultrasound video analysis using advanced neural network architectures such as SlowFast and Transformer-based models. To evaluate the model’s performance against existing state-of-the-art methods on publicly available and clinical datasets. To optimize the model for deployment in a clinical setting, ensuring high sensitivity and specificity. 4. Methodology 4.1 Data Collection Breast ultrasound video datasets will be collected from publicly available sources and through collaborations with medical institutions, including UBFC hospital. The dataset will be preprocessed to remove noise and standardize video frames. 4.2 Model Development Backbone Selection: A comparative analysis of existing deep learning architectures (e.g., SlowFast, ConvLSTM, Vision Transformers) will be conducted to identify the most suitable model. Feature Extraction: Spatial and temporal features will be extracted to capture tumor characteristics across video frames. Classification & Detection: A hybrid deep learning framework combining convolutional neural networks (CNNs) and recurrent architectures (e.g., LSTMs or Transformers) will be implemented for robust tumor detection. Training & Optimization: The model will be trained using transfer learning and fine-tuned with medical expert annotations. 4.3 Evaluation Metrics Sensitivity and specificity Area under the ROC curve (AUC-ROC) Mean Average Precision (mAP) Frame-wise and video-wise classification accuracy FROC 4.4 Deployment & Validation A prototype system will be developed for real-time inference on clinical ultrasound video streams. The system will be validated with radiologists to assess its practical usability and effectiveness. 5. Expected Contributions A novel deep learning framework for breast ultrasound video tumor detection. A comparative study on the effectiveness of different deep learning architectures for ultrasound video analysis. Extent: 30 hp. Application email: zhikai@kth.se.
Microfluidic/Sensor/Biomaterial Platforms for Biomedical Research (Organs-on-Chips)
Our goal: Leverage microsystems engineering to provide innovative approaches – from materials and fabrication to sensors and integration – to support cell culture & analysis for biomedical research. We are seeking an enthusiastic student (ERASMUS+/B.Sc./M.Sc. - degree project or program internship, adjustable 15 or 30 hp/ECTS) from biomedical/electrical/mechanical engineering, physics, materials science, chemistry, or related disciplines with high motivation and interest in interdisciplinary work as part of a dynamic project team. No prior biological knowledge is required, though interest is appreciated. Background: Organs-on-Chips are microfluidic cell culture systems that strive to better recapitulate human physiological function for conducting experiments with human cells outside the human body (better, as compared with standard petri-dish-style cell culture). While the basic concept is now well-established, there is a wide range of opportunities to improve these Organs-on-Chips to help further our scientific understanding of disease, and to advance real-life impact in medical and therapeutic development. Specific project possibilities: * How to fabricate "invisible" porous membranes that can support cells but not interfere with optical imaging? * How to integrate sensors for continuous monitoring of biological function alongside organs-on-chips? * How to reliably create spider silk-based membranes that can support cells inside microfluidic systems? ... with specific assignment dependent on your expertise and interest. Your role will depend on the specific project, but will entail a combination of the following, with a high degree of freedom and independence: * literature research regarding your specific project challenge * formulation of an experimental plan * design and fabrication of components * validation in lab experiments (potentially also some initial simulation) * data analysis and evaluation * research documentation and presentation Interviews will be conducted on a rolling basis, so send your application today! Extent: 15-30 hp. Application email: winklert@kth.se.
Radiative Cooling Materials for Boosting Thermoelectric Generator Performance
Thermoelectric generators (TEGs) can directly convert temperature gradients into electrical energy, offering an attractive route for harvesting low-grade waste heat and ambient energy. However, their performance strongly depends on maintaining a sufficient temperature difference between the hot and cold sides of the device. In many practical situations, inefficient heat dissipation at the cold side limits this temperature gradient and consequently reduces the electrical power that can be generated. Passive radiative cooling offers an exciting strategy to overcome this limitation by dissipating heat to the surroundings, and ultimately to outer space, without requiring any additional energy input. The aim of this master’s thesis is to develop radiative cooling materials and investigate their integration into thermoelectric generators to enhance device performance. Particular attention will be given to polymer-based materials combining high solar reflectance with strong thermal emission within the atmospheric transparency window (8–13 μm). Nanoporous polymer films will be explored as a promising approach, where parameters such as pore size, porosity, composition, and film thickness can be tailored to optimize their optical and thermal properties. The student will prepare and characterize different radiative cooling materials using techniques such as UV–Vis–NIR spectroscopy, FTIR, XRD, and electron microscopy to establish relationships between material structure and cooling performance. The most promising materials will then be tested under controlled illumination and outdoor conditions to quantify their ability to reduce surface temperature below ambient conditions. In the final stage of the project, optimized radiative cooling materials will be integrated onto the cold side of thermoelectric generators. Their effect on heat dissipation, temperature gradient, output voltage, and generated electrical power will be systematically evaluated. This approach will allow us to determine whether passive radiative cooling can provide an effective thermal-management strategy for improving TEG performance under realistic operating conditions. This thesis offers the opportunity to work at the intersection of materials synthesis, thermal management, and energy harvesting. The student will gain hands-on experience in nanomaterial and polymer processing, optical and thermal characterization, and thermoelectric device testing while contributing to the development of new strategies for improving next-generation energy-harvesting technologies. If you are interested in designing smart materials that can cool themselves while simultaneously helping generate electricity, this thesis provides an exciting challenge. Extent: 15-30 hp. Application email: jserrano@kth.se.
Understanding Contact Resistance in Ionic Thermoelectric Generators: From Interfaces to Device Performance
Ionic thermoelectric generators (iTEGs) are emerging as a promising technology for converting low-grade heat into electrical energy. Unlike conventional thermoelectric materials, ionic thermoelectrics exploit the thermally driven redistribution of ions to generate large thermovoltages, making them particularly attractive for wearable electronics and low-temperature waste-heat harvesting. However, translating their excellent intrinsic properties into efficient devices remains challenging, as performance can be strongly limited by the interfaces between the ionic thermoelectric material and the electrodes. In particular, electrical contact resistance can significantly increase the internal resistance of the device and reduce the extractable power. The aim of this master’s thesis is to investigate the influence of contact resistance on iTEG performance using finite element modeling with COMSOL Multiphysics. The student will develop a numerical model coupling thermal and electrical transport and implement resistive interfaces between the thermoelectric material and the electrodes. Contact resistance will then be systematically varied to evaluate its influence on internal resistance, voltage, current distribution, and maximum power output. The model will subsequently be used to determine when interfacial losses become the dominant limitation on device performance and how they interact with parameters such as material properties, device geometry, electrode configuration, and external load resistance. This will help establish whether improving the intrinsic properties of an ionic thermoelectric material necessarily leads to better device performance or whether interface engineering becomes increasingly important. Finally, different device and interface configurations will be explored to establish design guidelines for minimizing resistive losses and maximizing power extraction. When possible, simulations will be compared with experimental data to evaluate the predictive capability of the model. This thesis offers the opportunity to work at the intersection of ionic thermoelectrics, interface science, and multiphysics modeling. The student will gain hands-on experience with COMSOL Multiphysics while developing a device-level understanding of the factors limiting ionic thermoelectric generators and contributing to the design of more efficient iTEG architectures. If you are interested in combining materials science, numerical simulations, and energy-device engineering to understand what really limits thermoelectric performance, this thesis provides an exciting challenge. Extent: 15-30 hp. Application email: jserrano@kth.se.
3D Printing the Future of Wearable Thermoelectric Generators
Additive manufacturing, particularly 3D printing, has revolutionized the way we design and fabricate functional devices across various disciplines. Bringing this approach into the field of thermoelectrics is especially promising, as it enables the fabrication of custom-designed thermoelectric generators (TEGs) with complex geometries, lightweight architectures, and enhanced integration into wearable or portable systems. The combination of advanced nanomaterials with 3D printing technology opens the door to creating flexible, scalable, and efficient energy-harvesting devices. This thesis aims to explore the potential of 3D printing for the development of thermoelectric materials and devices, encompassing the entire process from synthesis to prototyping. The first stage will involve the synthesis of nanostructured thermoelectric materials, primarily based on chalcogenides, which are renowned for their high performance and tunable electronic properties. These materials will then be carefully characterized in terms of structure, composition, and transport properties to establish a reliable baseline for their integration into printable formulations. The next step will involve formulating hybrid inks suitable for 3D printing. These inks will be designed to incorporate synthesized nanomaterials into polymer matrices, both with and without the addition of conductive polymers, to investigate the impact of the polymeric matrix on printability, mechanical stability, and electrical performance. Particular attention will be given to optimizing rheological properties to ensure smooth extrusion during printing, as well as to maintaining the functional properties of the thermoelectric components. Once the inks are optimized, 3D printing experiments will be performed to fabricate simple structures and assess the resolution, reproducibility, and scalability of the method. If feasible, the work will culminate in the fabrication of a small thermoelectric generator prototype directly via 3D printing, providing a first proof of concept for this innovative approach. Such a prototype will not only allow for the evaluation of the printing process but also enable an estimation of the device’s performance under practical conditions. This project provides a unique opportunity to work at the cutting edge of materials science, additive manufacturing, and energy research. The student will gain experience in nanomaterial synthesis, ink formulation, 3D printing, and thermoelectric characterization, while contributing to a research direction that has the potential to redefine the fabrication of thermoelectric devices. We believe that a motivated and creative student can make a significant contribution to this emerging field. If you are eager to combine materials chemistry, engineering, and advanced fabrication to build the future of energy devices, this thesis is the right challenge for you. Extent: 15-30 hp. Application email: jserrano@kth.se.
AI-Assisted Thermoelectric Material Characterization: Automating the Future
The use of artificial intelligence (AI) is rapidly transforming the way we analyze and characterize materials. By enabling the processing of large amounts of experimental data, identifying subtle patterns, and improving reproducibility, AI provides powerful tools for materials science. In the context of characterization, it has the potential to minimize experimental variability, accelerate measurements, and create more reliable and comparable datasets. Thermoelectric materials, which can directly convert temperature gradients into electrical power and vice versa, are of great interest for applications such as energy harvesting and thermal management. Their performance depends strongly on parameters such as the Seebeck coefficient and the electrical conductivity, which must be measured with high precision to enable further progress in this field. The aim of this master thesis is to develop an AI-assisted system for the standardized and automated characterization of thermoelectric materials. The project will begin with the definition of reference geometries to ensure reproducibility. Currently, we work with two configurations: thin films (0.5 × 1.5 cm) and pellets (0.5 × 1 cm). We plan to establish additional standardized substrates to maintain a constant distance between the hot and cold regions. The application of silver electrodes will also be standardized, since their thickness and coverage can influence contact resistance in two-probe measurements. Once the geometry and preparation steps are standardized, the next goal is to automate the entire measurement process. This includes starting the temperature controller and reader, synchronizing it with the Keithley multimeter, and ensuring that heating stops automatically once the temperature reader detects a determined thermal gradient. The results will then be automatically exported, processed, and stored in a data library, allowing comparison with previous measurements and the training of AI models. Electrical conductivity, measured by the four-probe method, is expected to be simpler to automate, as it requires only one instrument and can be directly integrated into the automated workflow and data library. This project stands at the intersection of artificial intelligence, experimental instrumentation, and materials science. It offers the opportunity to contribute to a more efficient, reproducible, and modern way of characterizing thermoelectric materials, with direct impact on the development of sustainable technologies. We trust that the selected student will be able to take this project forward with initiative and creativity, making a valuable contribution to both methodology and application. If you are motivated by innovation and eager to engage in cutting-edge research, this thesis will provide you with a challenging and rewarding experience. Extent: 15-30 hp. Application email: jserrano@kth.se.
Designing Photothermal Materials for Boosting Thermoelectric Device Performance
Wearable thermoelectric generators (TEGs) are emerging as a promising technology for harvesting body heat and converting it into electricity to power low-energy devices. However, suboptimal thermal management and heat transfer often limit their efficiency, requiring innovative approaches to enhance heat absorption and dissipation. Photothermal materials, capable of converting light into heat, represent a transformative solution for boosting the temperature gradient in TEGs, improving their overall performance. Developing such materials involves synthesizing advanced nanostructures with tailored optical, thermal, and structural properties.[1,2] These materials can significantly enhance energy conversion efficiency while ensuring compatibility with wearable applications, where flexibility, safety, and low weight are critical. This thesis aims to develop and characterize novel photothermal materials for integration into wearable thermoelectric generators, thereby enhancing their performance. The project will focus on designing materials that optimize light-to-heat conversion, improving the thermal gradient and management in TEG systems. We have previously reported the photothermal effect of silver nanoparticles embedded in a polymer matrix, achieving a thermal gradient of 7 K under exposure to a solar simulator.[3] Additionally, we have a proven track record of synthesizing semiconductors through microwave (MW)-assisted synthesis, which can produce 2-3 grams of high-quality nanoscale material within very short timeframes (5 minutes).[4–6] Therefore, this project will include synthesizing photothermal materials (Ag and Au NP, MoS2, WS2, Cu2S) using MW synthesis through green chemistry solution techniques and investigating the different nanostructures for effective photothermal conversion. Employ a range of analytical techniques, including UV-Vis, FT-IR, DLS, zeta-potential, TEM, and XRD, to evaluate the synthesized materials' optical, thermal, and structural properties. Optimal materials will be incorporated into flexible, lightweight matrices suitable for wearable applications, and the photothermal performance effect will be tested in a solar simulator setup. The student should have knowledge and understanding of solution-chemical synthetic techniques, a keen interest in nanomaterials and their applications in energy technologies, and a motivation to work at the intersection of chemistry, physics, and materials science. The student will receive hands-on training in material synthesis, characterization, and integration techniques, working closely with an interdisciplinary team of researchers. The project scope can be adjusted to align with the student’s interests and background. If you are interested in exploring the exciting intersection of nanomaterials and wearable energy harvesting technologies, we encourage you to apply! Reading suggestions [1] Xiong et al. Nanoscale, 2012, 4, 4416–4420 [2] Liu et al. Desalination 2022, 527, 115532 [3] Serrano-Claumarchirant et al. Small 2024, 20, 2400345 [4] Lalegani et al. Optical Materials 2020, 108, 110381 [5] Hamawandi et al. Nanomaterials 2021, 11(8), 2053 [6] Serrano-Claumarchirant et al. ACS Applied Materials & Interfaces 2022, 14(17), 19295-19303 Extent: 15-30 hp. Application email: jserrano@kth.se.
Photothermal Materials for Shaping Thermal Gradients: Materials Design and COMSOL Simulations
Photothermal materials can convert light into heat with high efficiency, making them attractive candidates for next-generation energy technologies. In particular, their integration into wearable thermoelectric generators (TEGs) represents a promising strategy for harvesting solar energy or ambient light to produce electricity in a flexible and sustainable manner. Materials such as plasmonic nanostructures and chalcogenides exhibit strong photothermal responses, and their optimization is key to enhancing thermal gradients and power output in miniaturized devices. The goal of this master thesis is to explore the potential of different photothermal materials for TEG applications through a combined approach of experimental synthesis and computational modeling. The first part of the work will focus on the preparation of materials using microwave-assisted synthesis methods, which offer rapid, energy-efficient, and reproducible routes to obtaining well-defined nanostructures. The synthesized materials will be tested under a solar simulator to measure the temperature rise induced by controlled light exposure, allowing a direct assessment of their photothermal conversion efficiency. In the second part of the thesis, COMSOL Multiphysics will be employed to simulate the integration of these photothermal materials into thermoelectric devices. By modeling the interaction of light-induced heating with the geometry and thermal properties of the TEG, the student will analyze the achievable thermal gradients under realistic illumination conditions and estimate the corresponding power output. The simulations will not only reproduce experimental conditions but will also allow the exploration of different device morphologies and material arrangements, providing insights into the design principles that maximize performance. Special attention will be given to comparing the impact of various material classes, as well as the influence of layer thickness, surface structuring, and thermal contact quality. This thesis offers an exciting opportunity to work at the interface of nanomaterial synthesis, photothermal energy conversion, and finite element modeling. The student will acquire hands-on experience with both laboratory synthesis and advanced simulation techniques, developing a skill set highly valuable for future careers in energy materials research. We are confident that a motivated and creative student will make a meaningful contribution to this innovative project. If you are curious about combining experiments and simulations to design smarter energy solutions, this thesis is the right choice for you. Extent: 15-30 hp. Application email: jserrano@kth.se.
CFD modelling of the particle sampling efficiency from a heavy duty vehicle driving on a test track
Vill du bidra till renare luft och framtidens hållbara transporter? I takt med att fordonens avgasutsläpp minskar blir så kallade icke-avgasrelaterade utsläpp (non-exhaust emissions) en allt större utmaning för luftkvaliteten i våra städer. Partiklar från broms-, och däckslitage regleras nu för första gången inom EU:s nya Euro 7-lagstiftning, vilket gör området till ett av de mest aktuella forskningsfälten inom transport- och miljöteknik. IVL Svenska Miljöinstitutet söker nu en engagerad masterstudent som vill bidra till utvecklingen av framtidens metoder för mätning av dessa emissioner från tunga fordon (HDV) under verkliga körförhållanden. Om projektet Du kommer att ingå i ett pågående forskningsprojekt där vi karakteriserar icke-avgasrelaterade emissioner från enskilda tunga fordon genom avancerade fältmätningar och partikelanalyser. Som en del av projektet ska du använda Computational Fluid Dynamics (CFD) för att studera luftflöden och partikeltransport kring fordonet. Syftet är att optimera placeringen av provtagningsinlopp och utvärdera hur olika positioner påverkar uppsamlingseffektiviteten. Arbetet kommer att bidra till utvecklingen av nya mätmetoder som kan användas i framtida forskning och regulatoriska sammanhang kopplade till Euro 7. Arbetsuppgifter • Genomföra CFD-simuleringar av luftflöden kring tunga fordon. • Analysera partikeltransport och dispersion. • Utvärdera olika placeringar av provtagningsinlopp. • Bedöma hur provtagningspositioner påverkar mät- och uppsamlingseffektivitet. • Bidra till validering och vidareutveckling av en innovativ provtagningsmetod. Vi söker dig som • Läser en masterutbildning inom exempelvis maskinteknik, teknisk fysik, energi och miljö, farkostteknik eller liknande. • Har intresse för CFD, strömningsmekanik och numerisk modellering. • Har erfarenhet av eller intresse för program som ANSYS Fluent, STAR-CCM+, OpenFOAM eller motsvarande. • Är analytisk, nyfiken och vill arbeta med forskning som kan bidra till mer hållbara transportsystem. • Språk, både engelska och svenska fungerar bra Vad erbjuder vi? • Ett examensarbete inom ett snabbt växande forskningsområde med hög samhällsrelevans. • Möjlighet att arbeta med frågor kopplade till Euro 7, luftkvalitet och hållbara transporter. • Tillgång till IVL:s kontor i Stockholm. • Nära samarbete med forskare i gruppen Transport och Mobilitet. • Handledning av experter inom emissionsmätningar, partikelkarakterisering och transportforskning. • Möjlighet att arbeta med verkliga mätdata från pågående fältförsök. Tidsplan Arbetet kan påbörjas omgående eller under vårterminen 2027. Resultat förväntas finnas tillgängliga senast sommaren 2027. Mer information om projekten finns här: https://www.ivl.se/press/nyheter/2025-06-03-utslapp-fran-tunga-fordon-i-fokus-for-ny-matkampanj.html https://www.ivl.se/press/nyheter/2026-02-18-utslapp-fran-tunga-fordon-i-fokus-for-ny-forskning.html https://www.vti.se/arkiv/nyhetsarkiv/nyheter/2026-03-09-nytt-forskningsprojekt-om-utslapp-fran-tunga-fordon Intresserad? Skicka CV, kort personligt brev och gärna betygsutdrag till: Yingying Cha IVL Svenska Miljöinstitutet yingying.cha@ivl.se Extent: 30 hp. Application email: yingying.cha@ivl.se.
Thermally Tuned Cellulose-Based Membranes for Nanoparticle Transport and Filtration
Nanocellulose-based membranes are promising sustainable alternatives to conventional fossil-based filtration materials due to their renewable origin, water compatibility, mechanical robustness, and tunable nanonetwork structure. Depending on fibril morphology, membrane processing, and post-treatment, cellulose fibril networks can display different swelling, permeability, and molecular or nanoparticle transport behavior. This master’s thesis project aims to investigate how post-treated nanocellulose-based membranes can be used to regulate the transport of nanoscale carbon-based particles in aqueous systems. The project will focus on the relationships among membrane structure, swelling behavior, ionic strength, and particle permeation or retention. This is relevant to the development of sustainable membranes for filtration, separation, and functional-material applications. In the project, cellulose-based membrane sheets will be prepared or selected and then modified using controlled post-treatment conditions. These treatments are expected to influence the final swelling of the membranes in water or buffer solutions, thereby affecting their effective pore size and transport pathways. The membrane response will be evaluated using swelling-related measurements and complementary structural or transport characterization methods. The treated membranes will then be tested using fluorescent carbon-based nanoparticles as model permeating species. Their transport through the membranes will be studied using suitable optical or analytical methods. By comparing membranes with different post-treatment histories, the project will evaluate how membrane swelling and internal network structure influence nanoparticle passage, retention, and overall filtration behavior. Where feasible, the membrane pore structure and transport-relevant properties will also be characterized using advanced porometry and permeability-based methods. These measurements will help connect membrane preparation, wet-state structure, and nanoparticle transport performance. The central research questions are: 1. How do post-treatment conditions influence the swelling and dimensional stability of cellulose-based membranes in aqueous environments? 2. How are swelling behavior and membrane structure connected to effective transport pathways? 3. How does the membrane structure affect the permeation or retention of nanoscale carbon-based particles? 4. Can porometry and transport measurements provide a consistent picture of membrane selectivity and permeability? The expected outcome of the project is a better understanding of how cellulose-based membranes can be tuned for nanoparticle filtration and functional separation applications. The work will provide practical insight into the link between membrane processing, water-induced swelling, pore accessibility, and nanoparticle transport. Main experimental tasks • Preparation or selection of cellulose-based membrane sheets. • Controlled post-treatment of membranes to modify swelling and transport behavior. • Characterization of membrane swelling and dimensional stability in aqueous conditions. • Filtration or permeation experiments using fluorescent carbon-based nanoparticles. • Analysis of nanoparticle passage or retention using suitable optical/analytical methods. • Characterization of membrane pore structure and permeability, where feasible. • Correlation of membrane treatment, swelling, pore accessibility, and nanoparticle transport. Supervisors: Kerem Veral and Tobias Benselfelt Examiner: Tobias Bensefelt Contact: bense@kth.se or keremv@kth.se Extent: 30 hp. Application email: bense@kth.se.
Data-Driven Modeling and Control of Industrial Systems
Data-Driven Modeling and Control of Complex Industrial Systems * Background Modern industrial systems generate increasing amounts of operational data through sensors, control platforms, simulations, and connected devices. Turning these heterogeneous data into reliable models remains challenging, particularly when systems differ across installations or their operating conditions change over time. ABB Corporate Research Center investigates methods for modeling, monitoring, identification, optimization, and control of industrial systems. Relevant applications may include electric drives and motors, distributed devices, industrial assets, and energy or motion systems. The thesis will examine how data-driven, statistical, and physics-informed methods can complement established engineering knowledge. The precise research question will be defined jointly with the selected student. * Target The objective is to develop and evaluate a method that supports improved modeling, prediction, parameter identification, monitoring, optimization, or control of an industrial system. The work should produce a validated and reproducible result, such as a prototype, simulation framework, comparative study, or methodological contribution. * Description of the assignment - Depending on the selected research direction, the assignment may include: - Conducting a literature review and establishing the scientific basis of the work. - Formulating a specific research question and suitable evaluation criteria. - Preparing data obtained from simulations, experiments, or industrial systems. - Establishing statistical, physical, or conventional machine-learning baselines. - Investigating one or more relevant methodologies. - Implementing and testing the selected approach. - Comparing alternative methods in terms of accuracy, robustness, interpretability, computational requirements, or generalization. - Studying the effects of limited, distributed, or heterogeneous data. - Evaluating performance under changing operating conditions, including spatial or temporal drift. - Validating results using simulations, experimental measurements, or industrial data. - Documenting the methodology, results, limitations, and conclusions in a thesis report. - Preparing a research publication when the results and scope permit. Possible methodological areas include: - Graph neural networks and Fourier neural operators. - Federated and distributed learning, including FedAvg and personalization. - Physics-informed neural networks, neural ODEs, and KAN-based models. - Statistical and Bayesian modeling. - Time-series analysis and uncertainty quantification. - Parameter and system identification. - State estimation, observation, and control optimization. These methods are examples rather than a fixed list. The final selection will depend on the research question, available data, and the student’s background. * Skills Experience in Python, MATLAB, C++, scientific computing, or version-control tools such as Git is beneficial. Knowledge of electric drives, electrical machines, control, multiphysics modeling, statistics, or machine learning is advantageous but not required in every area. Candidates should be comfortable with open-ended technical problems, independent work, interdisciplinary learning, and regular technical feedback. * Other information The thesis will be conducted in collaboration with ABB Corporate Research Center in Västerås. Hybrid work may be possible, although some on-site presence may be required depending on access to equipment, experiments, or industrial data. The student may work with simulations, experimental setups, industrial datasets, and high-performance computing resources where relevant. Practical arrangements, including any stipend or support for travel and accommodation, will be confirmed during recruitment. Number of students: Each student will work independently Start date: Flexible and agreed during recruitment Time needed: 6 months Extent: 30 hp. Application email: panagiotis.kakosimos@se.abb.com.
Exploring clinical phase-contrast X-ray imaging
This ad is for a master thesis project for Spring 2027. We'd love to hear from you, reach out if you are interested! X-ray imaging is a key part of medical imaging, but the traditional method based on X-ray attenuation has its limitations. For instance, it is difficult to visualize small airways, which are affected in diseases such as asthma and COPD. Phase-contrast X-ray imaging is excellent for air/tissue contrast and could change this — but it has not yet made it into the clinic. We have already demonstrated that our simulation approach works (see here: https://doi.org/10.1073/pnas.2210214120), and we are currently using it to work out what a clinical implementation would actually require. The picture emerging is that the technology requirements are very demanding: the X-ray source and detector need to go well beyond what a standard clinical X-ray system offers today. Making clinical phase-contrast imaging possible therefore means either pushing those component requirements hard, or finding a smarter way around them. Two potential computational thesis projects follow from this, and you would take on one of them. Both are early-stage suggestions that we are happy to reshape around your interests and strengths: - New X-ray optics: Design a concept based on Bragg demagnification (see https://doi.org/10.1103/pkmv-x47f) that could make phase-contrast imaging compatible with existing clinical X-ray technology. The work is conceptual and theoretical, developed in close collaboration with the supervisors: wave-propagation simulations of the X-ray transport process in Matlab or Python, with the option of using the supercomputer at KTH (PDC). - Neural networks for image analysis: Train a network to extract clinically relevant features — such as airway wall thickness and obstruction — directly from phase-contrast chest images. Training data comes from our simulation framework, where the ground truth is known, so the project spans both dataset generation and model design and evaluation. We are looking for a self-motivated physics, bio-/medical or computer science student who wants a computational thesis project in an interdisciplinary Applied Physics environment. Get in touch and we can discuss what would suit you best. Supervisors: Samuel Emtell (PhD student) and Kian Shaker (Researcher), KTH Applied Physics. Extent: 30 hp. Application email: kiansd@kth.se.
Protein biomarker development projects (MASTER THESIS or Internship)
Proteomics tools as antibodies and protein quantification platforms are being increasingly used for analysis of body fluids, aiming to identify biomarkers for diagnosis, prognosis, or surveillance of the most common disorders. This is also crucial for a range of incurable muscular dystrophies like Duchenne, Becker Muscular Dystrophy and Limb-Girdle muscular dystrophy. Patients suffer from progressive muscle weakness that leads to loss of walking ability and if untreated, has fatal consequences for the patient. Serum is a complex mixture of proteins, metabolites, hormones, etc., with a concentration dynamic range that varies over several orders of magnitude, making it challenging to quantify low-abundant proteins. Detection and quantification of protein biomarkers is therefore dependent on the limit of detection. The sensitivity of protein quantification methods impacts the discovery of biomarkers, thus favouring identification of more abundant biomarkers at the expense of less abundant biomarkers. The aim of this project is to develop biomarker quantification assays for a panel of biomarkers using antibody-based proteomics methods. The project will also explore if complexity of the sample can be reduced to improve detection and quantification of proteins while minimising artefacts and background noise. Different depletion strategies will be employed to exclude the most abundant proteins as well as other contaminants. Sample pre-treatment offers the possibility to increase the sensitivity and selectivity of the immunoassay. The master thesis will consist of the following parts: 1. Literature study focusing on proteomics methods used for detection and quantification of protein biomarkers in serum and plasma and biomarker development for rare diseases. 2. Identification of suitable strategies for reduction of sample complexity based on scientific publications and manufacturers' information. 3. Test strategies for reduction of sample complexity and analyse the outcomes. 4. Report writing and final presentation. Development of immunoassays is done at KTH, the AlbaNova campus and in collaboration with Newcastle University and Leiden University Medical Center. Ideal applicants are highly motivated MSc-level students from the field of biotechnology, bioengineering or similar. Experience and/or knowledge of high-throughput antibody-based proteomics is advantageous. Main supervisor: Prof. Cristina AL-Khalili Szigyarto. Start date to be decided together with the applicant. Application email: caks@kth.se.
Artificial Intelligence for Improved Sensitivity in Preclinical X-ray Fluorescence Imaging
BACKGROUND X-ray fluorescence imaging (XFI) is a promising technique for element-specific preclinical imaging with applications in biomedical research and nanomedicine. A key limitation of XFI is sensitivity, especially under low-count photon conditions where fluorescence signals are weak and noisy. Improving sensitivity is important for more accurate detection and quantification of low-concentration elements. This thesis project addresses that challenge by exploring artificial intelligence-based methods for improved XFI data analysis. TARGET To contribute to the method development of preclinical X-ray fluorescence imaging by investigating how AI-based methods can improve sensitivity in pencil-beam XFI. DESCRIPTION OF THE ASSIGNMENT The student will work with computational analysis of XFI data acquired using a liquid-metal-jet X-ray source. The project may include simulated and experimental datasets, such as phantom and possibly in vivo measurements. Examples of tasks include: - Review relevant literature in XFI and AI-based data analysis - Organize and preprocess spectral datasets - Investigate AI-based methods for denoising, signal enhancement, and weak-signal detection - Compare developed methods with conventional analysis approaches - Evaluate performance using metrics such as signal-to-noise ratio, sensitivity, and quantitative accuracy - Interpret results and write the MSc thesis report LITERATURE REFERENCES - G. M. Saladino, C. Vogt, B. Brodin, K. Shaker, N. I. Kilic, K. Andersson, M. Arsenian-Henriksson, M. S. Toprak, and H. M. Hertz. XFCT–MRI hybrid multimodal contrast agents for complementary imaging. Nanoscale 15(5), 2214–2222 (2023). - G. M. Saladino, B. Brodin, R. Kakadiya, M. S. Toprak, and H. M. Hertz. Iterative Nanoparticle Bioengineering Enabled by X-Ray Fluorescence Imaging. Science Advances 10(12), eadl2267 (2024). - H. Chen, Q. Li, L. Zhou, and F. Li. Deep learning-based algorithms for low-dose CT imaging: A review. European Journal of Radiology 172, 111355 (2024). - A. Kaphle, S. Jayarathna, and S. H. Cho. Deep learning based rapid X-ray fluorescence signal extraction and image reconstruction for preclinical benchtop X-ray fluorescence computed tomography applications. Scientific Reports 15(1), 19588 (2025). EDUCATION Suitable for students in, for example, biomedical engineering, engineering physics, applied physics, medical imaging, computer science, or data science. DESIRABLE QUALIFICATIONS Programming skills, preferably in MATLAB Knowledge of machine learning or deep learning Interest in biomedical imaging and quantitative data analysis Ability to work independently with scientific literature and experimental data NUMBER OF STUDENTS 1 student START DATE FOR THE THESIS PROJECT Flexible, but no earlier than September 15. ESTIMATED TIME NEEDED 20 weeks OTHER RELEVANT INFORMATION The project will be carried out in a multidisciplinary academic research environment with access to imaging setup, computational tools, and scientific supervision. The student is expected to participate regularly on-site during the thesis period. CONTACT PERSON AND SUPERVISOR Giovanni Marco Saladino, PhD Bio-Opto-Nano Physics Division Department of Applied Physics KTH Royal Institute of Technology Email: saladino@kth.se Extent: 30 hp. Application email: saladino@kth.se.
Biopolymer Foam Filters for Greywater Treatment
Title: Porous Biopolymer Materials as Sustainable Filter Media for Greywater Treatment Subject area: Chemical Science and Engineering / Environmental Engineering Type: Degree project (Examensarbete), 30 hp Location: KTH Royal Institute of Technology (Stockholm) Background Greywater (wastewater from sinks, showers, and laundry) accounts for the majority of domestic water use and represents a significant opportunity for reuse if treated effectively. Porous filter media play a central role in greywater treatment, removing suspended solids, surfactants, and organic matter through a combination of physical filtration, adsorption, and biological activity. Conventional filter materials such as sand, activated carbon, and synthetic polymer foams have well-known limitations in terms of sustainability, cost, and adaptability. Biopolymer-based porous foams, with their tunable pore architecture, hydrophilicity, and biodegradability, are a compelling candidate as next-generation filter media, but their filtration efficiency, hydraulic behaviour, and service lifetime in greywater streams have yet to be established. Project Description This project investigates porous biopolymer foams developed at the BioRESorb group as filter media for greywater treatment. The student will characterise the hydraulic properties of the foam materials (permeability, pressure drop, flow uniformity) and evaluate their filtration performance against relevant greywater parameters including turbidity, chemical oxygen demand (COD), surfactant removal, and microbiological load. Material stability under prolonged wet conditions and the potential for biofouling or clogging will also be assessed. The project is carried out in close collaboration with Asst. Prof. Frederico Penha (Division of Resource Recovery, Dept. of Chemical Engineering, KTH), whose expertise in separation processes and water reuse will guide the filtration design and evaluation framework. Supervisors Dr. Antonio J. Capezza, BioRESorb Group, Department of Fibre and Polymer Technology, CBH School, KTH Dr. Frederico Marques Penha, Dept. of Chemical Engineering, CBH School, KTH We Are Looking For A student with background in chemical engineering or environmental engineering, with interest in water treatment and sustainable materials. Familiarity with water quality analysis methods is a plus. Extent: 30 hp. Application email: fremp@kth.se.
Porous Biopolymer-Based Substrates for Hydroponic Cultivation: Stability, Design, and Performance
Background Porous biopolymer-based foams derived from industrial biomass have shown promise as agricultural growing substrates, offering biodegradability and tunable pore structure as key advantages over conventional mineral wool and peat-based alternatives. However, hydroponic systems impose specific and demanding conditions on substrate materials: continuous water saturation, nutrient solution exposure, mechanical compression during root growth, and long operational cycles. Whether biopolymer foams can maintain structural integrity, water retention, and aeration balance under these conditions, and how their formulation can be tailored to improve hydroponic durability, remains an open question. Project Description This project evaluates porous biopolymer foams, developed at the BioRESorb group at KTH, as substrates for hydroponic cultivation. Starting from materials previously characterized as soil-based agricultural substrates, the student will systematically expose them to hydroponic conditions (continuous wetting, nutrient solution cycling, and mechanical loading) and assess their performance and degradation over time. The student will also investigate how material design parameters (crosslink density, pore size distribution, surface chemistry) can be modified to enhance resistance to hydroponic conditions, and evaluate nutrient uptake and release behavior of the substrate. The project is a collaboration between the BioRESorb group (FPT) with Dept. of Chemical Engineering-CBH, SEED-ABE and IVL Swedish Environmental Research Institute. Background Porous biopolymer-based foams derived from industrial biomass have shown promise as agricultural growing substrates, offering biodegradability and tunable pore structure as key advantages over conventional mineral wool and peat-based alternatives. However, hydroponic systems impose specific and demanding conditions on substrate materials: continuous water saturation, nutrient solution exposure, mechanical compression during root growth, and long operational cycles. Whether biopolymer foams can maintain structural integrity, water retention, and aeration balance under these conditions, and how their formulation can be tailored to improve hydroponic durability, remains an open question. Project Description This project evaluates porous biopolymer foams, developed at the BioRESorb group at KTH, as substrates for hydroponic cultivation. Starting from materials previously characterized as soil-based agricultural substrates, the student will systematically expose them to hydroponic conditions (continuous wetting, nutrient solution cycling, and mechanical loading) and assess their performance and degradation over time. The student will also investigate how material design parameters (crosslink density, pore size distribution, surface chemistry) can be modified to enhance resistance to hydroponic conditions, and evaluate nutrient uptake and release behavior of the substrate. The project is a collaboration between the BioRESorb group (FPT) with Dept. of Chemical Engineering-CBH, SEED-ABE and IVL Swedish Environmental Research Institute. Extent: 30 hp. Application email: fremp@kth.se.
MSc Thesis Opportunity: Development of imaging phantoms for evaluation of photon-counting CT technology
MSc Thesis Opportunity: Development of imaging phantoms for evaluation of photon-counting CT technology Photon-counting computed tomography (CT) is revolutionizing medical imaging by delivering three-dimensional x-ray images with unprecedented clarity. Unlike conventional solid-state detectors used since the 1980s, photon-counting detectors offer superior spatial resolution, eliminate electronic noise, and provide energy-resolved (spectral) information to better characterize human tissues and other substances in the body. At the Department of Physics at KTH, in collaboration with GE HealthCare, we have developed a silicon-based photon-counting detector. Several prototype CT scanners with this technology are currently being evaluated by scanning human volunteers in clinical institutions in the US, as well as at Karolinska University Hospital in Stockholm. To take this technology to the next level, we are seeking motivated MSc students with good academic records, a strong interest in physics, and a passion for developing technologies that address major health challenges such as stroke and cancer. Project Scope The focus of this MSc thesis project is on the development of physical imaging phantoms, i.e. test objects, for evaluating photon-counting CT technology. The work will include designing, fabricating, and characterizing phantoms that mimic relevant anatomical structures and material properties, with emphasis on the energy-dependent attenuation, which is particularly important for photon-counting CT. The project will include selection and characterization of suitable phantom materials, assembly of the phantoms, and CT imaging experiments to assess how well the phantoms can be used to evaluate photon-counting CT performance. Depending on the direction of the project, the work may also involve comparisons between phantom measurements, simulations, and reference data. Why join? This project offers a unique opportunity to work at the intersection of academia, the medtech industry, and healthcare, contributing to a life-saving technology. There are extensive possibilities for collaboration with our partners. The project is suitable for a student interested in physics, medical imaging, experimental methods, and quantitative evaluation of advanced imaging systems. How to Apply If you're excited about cutting-edge physics research and want to make a real-world impact, please send your grade transcript and a brief CV to fberg@kth.se. Application email: fberg@kth.se.
Lignin Nanoparticles as Functional Fillers in Porous Biopolymer Extrudates
Background. Lignin is one of the most abundant and underexploited biopolymers from the pulp and paper industry. Beyond its use as a bulk material, lignin can be shaped into colloidally stable nanoparticles through miniemulsion techniques, giving access to biobased, biodegradable, and enzyme-responsive carriers, a concept already demonstrated for the targeted delivery of agrochemicals in living plants. At the same time, porous biopolymer materials produced by reactive extrusion offer a scalable, solvent-free route to lightweight structures for absorbent, agricultural, and environmental applications. Combining the two remains largely unexplored: incorporating lignin nanoparticles into a porous biopolymer matrix could act simultaneously on foam morphology, on the surface chemistry of the pore walls, and on the functional response of the final material. 2. Project description. This master's thesis bridges nanoparticle synthesis and melt processing. The student will first prepare lignin nanoparticles following an established miniemulsion protocol, varying the surfactant system used for their stabilisation. These particles will then be incorporated as functional fillers into biopolymer formulations processed by reactive extrusion at KTH to produce porous extrudates. The central question is how the surfactant chemistry carried by the nanoparticles influences the resulting porous architecture (cell size, cell density, expansion, and pore wall structure) since surfactants are known to act as nucleating and stabilising agents during foaming. Characterisation will include microscopy, density and porosity measurements, thermal analysis, and structural spectroscopy. Depending on the progress and interest of the student, the work may be extended to selected functional properties of the porous material, such as liquid uptake, controlled release behaviour, or thermal and mechanical performance. The project is carried out in collaboration with the Sustainable Polymer Chemistry (SPC) group of Prof. Frederik R. Wurm at the University of Twente, a leading group in biobased and biodegradable polymers and in lignin-based nanocarriers for agricultural applications. 3. Erasmus mobility. The nanoparticle synthesis part of the project is planned to take place at the University of Twente. Students who successfully apply for an Erasmus+ mobility grant will be supported in doing so, offering a unique opportunity to combine colloid chemistry and polymer processing in two complementary international research environments. Supervisors at KTH: Antonio Capezza and Huisi Li, BioRESorb Group, Department of Fibre and Polymer Technology. Collaborating supervisor: Prof. Frederik R. Wurm, Sustainable Polymer Chemistry Group, Department of Molecules and Materials, University of Twente. We are looking for: A student with a strong interest in sustainable materials, curious about working across both wet chemistry and polymer processing. Background in polymer chemistry, materials science, or chemical engineering. Laboratory experience is essential; previous exposure to colloids, extrusion, or materials characterisation is a plus. Extent: 30 hp. Application email: ajcv@kth.se.
From Biomass to Barriers: Engineering Biopolymer-Based Porous Materials for Flood Remediation
Background. Flood events are increasing in frequency and severity worldwide, creating urgent demand for effective, deployable protection and remediation technologies. Current flood barriers rely predominantly on conventional plastics and synthetic materials, which present end-of-life challenges and limited biodegradability. At the same time, industrial biomass side streams, including protein-rich fractions from starch processing and polysaccharide-rich agricultural residues, represent largely underutilized yet abundant sources of functional biopolymers. When engineered into porous architectures through reactive thermal processing, these biopolymers can yield lightweight, high-absorption structures with tunable swelling and mechanical properties. Integrating such materials into flood remediation products offers a compelling opportunity to merge bioeconomy principles with climate adaptation technology. 2. Project description. This project investigates the design, fabrication, and characterization of porous biopolymer-based materials derived from biomass side streams, targeting properties relevant to flood remediation applications. Developed in collaboration with NOAQ Flood Protection AB (a Swedish company renowned for its innovative mobile flood barrier systems), the project aims to explore how biobased porous materials can complement or enhance flood response technology. The student will work with selected biopolymer fractions (e.g., proteins and/or polysaccharides from industrial side streams), process them into porous structures via reactive thermal processing under varied conditions, and characterize the resulting materials structurally and functionally, evaluating pore architecture, water uptake kinetics, dimensional stability, and mechanical performance under wet conditions. The student will work closely with NOAQ to understand product requirements and constraints, translating material performance into relevant application scenarios. Depending on project development, the student may have the opportunity to visit NOAQ's facilities to test the developed materials at small-scale, gaining direct exposure to industrial product development and validation workflows. The project is part of the BioRESorb/PATOS group's ongoing effort to develop porous biobased materials for functional product applications, connecting fundamental materials science with real-world industrial needs in sustainability and climate resilience. 3. Supervisor at KTH. Antonio Capezza, BioRESorb Group, Department of Fibre and Polymer Technology. Examiner at KTH. Frederico Penha, PATOS Group, Department of Chemical Engineering. Collaborating supervisor. Sigurd Melin, Founder and CEO of NOAQ. 4. We are looking for. A student with a strong interest in sustainable materials and climate-smart technologies, with a background in polymer chemistry, materials science, chemical engineering, or a related field. Experience with materials characterization techniques and an interest in biobased or functional materials are a plus. Curiosity about applied product development and industry collaboration is highly valued. Extent: 30 hp. Application email: ajcv@kth.se.
Porous Biopolymer Materials from Industrial Biomass for Thermal Insulation
Background. Porous polymer materials with low thermal conductivity are central to building insulation, packaging, and lightweight structural components, yet the dominant technologies still rely on fossil-based foams such as polystyrene and polyurethane. Biopolymers derived from industrial biomass, including cellulose, hemicellulose, lignin, and protein-rich fractions from the food and forestry sectors, are promising sustainable alternatives, but their processability into well-controlled porous structures remains a key challenge. Reactive extrusion offers a scalable, solvent-free route to introduce chain branching, crosslinking, or compatibilization in-line during foam processing, enabling the production of lightweight biopolymer foams with tailored cell morphology and insulation performance. Project description. This master's thesis investigates the production of porous biopolymer-based materials via reactive extrusion, using biopolymer feedstocks upcycled from industrial biomass waste streams. The student will process biopolymer blends and composites through reactive twin-screw extrusion, modifying melt rheology and cell nucleation through chemical reactions in the melt, and produce foamed specimens for systematic thermal and structural characterization. Working in collaboration with the group of Prof. Miguel Ángel Sánchez-Soto at UPC Barcelona, the student will evaluate insulation-relevant properties, including thermal conductivity (λ), heat diffusivity, and specific heat capacity, as well as cellular morphology by SEM, mechanical integrity of the foam structure, and dimensional stability under thermal cycling. The project is carried out in collaboration with the Ecologic and Biodegradable Polymers and Composites (eb-Policom, https://futur.upc.edu/eb-POLICOM?locale=en group) of Prof. Miguel Ángel Sánchez-Soto, Department of Material Science, a group with recognized expertise in polymer foaming, microcellular materials, and thermal characterization of porous systems. Erasmus mobility. A part of the material characterization is planned to take place at UPC Barcelona. Students who apply successfully for an Erasmus+ mobility grant will be supported in doing so, offering a unique opportunity to conduct research in an international environment while fulfilling the KTH degree project requirements. Supervisor at KTH: Antonio Capezza (Docent), BioRESorb Group, Department of Fiber and Polymer Technology. Co-supervisor at UPC: Prof. Miguel Ángel Sánchez-Soto, UPC Barcelona. We are looking for: A student with a strong interest in sustainable materials and polymer processing, with a background in chemical engineering, materials science, or polymer chemistry. Laboratory experience is essential; prior exposure to extrusion, thermal analysis (DSC, TGA, hot-disk), or foam characterization is a plus. Extent: 30 hp. Application email: ajcv@kth.se.
Climate-Resilient Cooling of Critical Buildings under Future Heatwaves
Background Future heatwaves may increase overheating risks in buildings, particularly where occupants are more sensitive to high indoor temperatures. Many existing buildings have limited cooling capacity, while conventional cooling solutions can increase electricity use, peak demand, and operating costs. This Master’s thesis will investigate how passive and active cooling strategies can improve thermal comfort and climate resilience without causing excessive energy use. The work will combine building simulation, scenario analysis, and suitable machine-learning or AI methods. The final building, available data, and detailed project scope will be agreed with the selected student. Target The aim is to identify energy-efficient and cost-effective strategies for reducing overheating and maintaining acceptable indoor conditions during present and future heatwaves. The project will also assess how different design and operating choices influence cooling demand, energy use, peak electricity demand, cost, and thermal comfort. Description of the assignment The student will: 1. develop or adapt a simulation model for the selected building; 2. assess overheating and indoor thermal conditions under current and future heatwave scenarios; 3. compare a limited number of passive and active cooling strategies; and 4. apply a suitable optimization, machine-learning, or AI method to identify promising solutions. Possible scenarios may include: a) solar shading and improved control of solar gains; b) natural or night ventilation; c) changes in temperature setpoints and operating schedules; d) free cooling or mechanical cooling; e) improvements to the building envelope or thermal mass; f) thermal energy storage; and g) combinations of passive and active measures. The analysis may consider indoor temperature, overheating hours, cooling demand, electricity use, peak demand, operating cost, and thermal comfort. The project may use IDA ICE, EnergyPlus, TRNSYS, Python, MATLAB, or another suitable tool. Advanced knowledge of machine learning, AI, or optimization is not required. The methods and software will be adapted to the student’s background, and guidance will be provided throughout the project. Education and desirable skills The project is relevant to students in Sustainable Energy Engineering, Energy in Buildings and Cities, Civil and Architectural Engineering, Building Services, Decentralized Smart Energy Systems, Sustainable Technology, Machine Design, Engineering Mechanics, or a related programme. Applicants should preferably have: a) basic knowledge of thermodynamics, heat transfer, HVAC, or building energy systems; b) an interest in thermal comfort, cooling, climate resilience, and sustainable buildings; c) some experience with simulation, programming, or data analysis; and d) good written and spoken English. Experience with IDA ICE, EnergyPlus, TRNSYS, Python, MATLAB, machine learning, or optimization is helpful but not required. Practical information Number of students: One student, or two students working together Start date: Flexible Duration: 20 weeks Credits: 30 ECTS Location: KTH Royal Institute of Technology, Stockholm Application Please send your CV, academic transcript, and a short motivation letter to abehzadi@kth.se. Email subject: Application: Master’s Thesis on Climate-Resilient Cooling Contact Supervisor: Dr. Amirmohammad Behzadi Examiner: Associate Professor Dr. Sasan Sadrizadeh Extent: 30 hp. Application email: abehzadi@kth.se.
Optimal Design of Integrated Renewable Energy and Storage Systems for Low-Carbon Buildings
Background Buildings can combine renewable energy generation with different forms of energy storage to reduce purchased energy, operating costs, peak demand, and carbon emissions. However, the best solution depends on the building load, local climate, energy prices, available space, and selected technologies. This Master’s thesis will investigate an integrated energy system for a building or a small group of buildings. The system may combine solar photovoltaic or photovoltaic-thermal panels with heat pumps, thermal energy storage, batteries, hydrogen, or other suitable technologies. The final case, system boundaries, and technologies will be agreed with the selected student based on data availability and research interests. Target The aim is to identify a technically suitable and cost-effective combination of renewable energy and storage technologies for the selected case. The project will compare alternative system designs and assess their energy, economic, environmental, and flexibility performance. Description of the assignment The student will: 1. develop or adapt an energy-system model for the selected case; 2. define and compare a limited number of technology and sizing scenarios; 3. evaluate energy use, operating cost, peak demand, renewable-energy utilization, and carbon emissions; and 4. recommend a suitable system design based on the results. Possible scenarios may include different solar-system sizes, heat-pump capacities, storage technologies, storage sizes, energy prices, weather conditions, and building-load profiles. Hydrogen or Power-to-X options may be included when relevant, but they are not required in every case. The project may use TRNSYS, EnergyPlus, MATLAB, Python, or another suitable tool. A simple optimization or machine-learning method may support system sizing or rapid scenario analysis. Advanced knowledge of optimization or artificial intelligence is not required. Education and desirable skills The project is relevant to students in Sustainable Energy Engineering, Decentralized Smart Energy Systems, Sustainable Energy Systems, Process Technology, Civil and Architectural Engineering, Machine Design, Sustainable Technology, or a related programme. Applicants should preferably have: a) basic knowledge of thermodynamics, renewable energy, or energy-system analysis; b) an interest in solar energy, heat pumps, energy storage, hydrogen, or low-carbon buildings; c) some experience with simulation, programming, or data analysis; and d) good written and spoken English. Experience with TRNSYS, EnergyPlus, EES, Python, MATLAB, optimization, or techno-economic analysis is helpful but not required. Guidance will be provided during the project. Practical information Number of students: One student, or two students working together Start date: Flexible Duration: 20 weeks Credits: 30 ECTS Location: KTH Royal Institute of Technology, Stockholm Application Please send your CV, academic transcript, and a short motivation letter to abehzadi@kth.se. Email subject: Application: Master’s Thesis on Renewable Energy and Storage Systems Contact Supervisor: Dr. Amirmohammad Behzadi Examiner: Associate Professor Sasan Sadrizadeh Extent: 30 hp. Application email: abehzadi@kth.se.
Smart Operation of Heat Pumps and Thermal Energy Storage for Flexible and Energy-Efficient Buildings
Background Heat pumps and thermal energy storage can reduce energy use, operating costs, and peak electricity demand in buildings. Their performance depends on system design, storage size, building demand, energy prices, weather, and operating strategy. This Master’s thesis will investigate a building energy system combining a heat pump with thermal energy storage. The storage may be a hot-water tank, borehole storage, or another suitable solution. Possible case studies include KTH Live-In Lab, Vasakronan, Akademiska Hus, or Statens fastighetsverk (SFV). The final building and system configuration will be agreed with the selected student based on data availability and research interests. Target The aim is to study how heat pumps and thermal energy storage can be designed and integrated to improve energy efficiency, flexibility, and economic performance in buildings. Description of the assignment The student will: 1. develop or adapt a simulation model for the selected building; 2. define and compare a small number of design and operating scenarios; 3. evaluate energy use, operating cost, peak demand, storage performance, and thermal comfort; and 4. provide practical recommendations for the selected case. Possible scenarios may include different heat-pump capacities, storage sizes, energy prices, weather conditions, and building loads. The project may use TRNSYS, IDA ICE, EnergyPlus, MATLAB, Python, or another suitable tool. The choice will be adapted to the student’s background. Advanced knowledge of control or optimization is not required. Education and desirable skills The project is relevant to students in Sustainable Energy Engineering, Energy in Buildings and Cities, Civil and Architectural Engineering, Buliding Services, Decentralized Smart Energy Systems, Process Technology, Sustainable Technology, Machine Design, Engineering Mechanics, or a related programme. Applicants should preferably have: a) basic knowledge of thermodynamics, heat transfer, HVAC, or building energy systems; b) an interest in heat pumps, thermal storage, and energy-efficient buildings; c) some experience with simulation, programming, or data analysis; and d) good written and spoken English. Experience with IDA ICE, TRNSYS, EnergyPlus, Python, or MATLAB is helpful but not required. Guidance will be provided during the project. Practical information Number of students: One student, or two students working together Start date: Flexible Duration: 20 weeks Credits: 30 ECTS Location: KTH Royal Institute of Technology, Stockholm Application Please send your CV, academic transcript, and a short motivation letter to abehzadi@kth.se. Email subject: Application: Master’s Thesis on Heat Pumps and Thermal Energy Storage Contact Supervisor: Dr. Amirmohammad Behzadi Examiner: Associate professor Dr. Sasan Sadrizadeh Extent: 30 hp. Application email: abehzadi@kth.se.
Using histopathology images and deep learning to characterize stromal collagen in cancer
Background: Collagen fibers form much of the supporting tissue around a tumor. How these fibers are arranged relates to tumor behavior and patient outcome, which has been shown across several cancer types (Drifka et al., 2016 \url{https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27776346/}). There are many ways to analyze collagen in tumors, from high resolution imaging to faster screening methods. Most of these approaches do not work on routinely fixed and processed clinical samples, need specialized hardware and trained operators, or only cover tiny fields of view that may not represent the whole tissue. Picrosirius red is a standard stain used to visualize collagen on brightfield microscopy during routine histopathology. The same stain can be imaged with circular polarized light microscopy, often called cPOL, which reveals extra information about fiber organization, packing, and orientation that can improve risk prediction and guide therapies. cPOL is not yet part of clinical routine. Project Summary: We will build a deep learning model that takes picrosirius red brightfield whole-slide images as input and predicts collagen organization features that are typically visible only with cPOL. The work includes curating paired brightfield and cPOL images, tiling gigapixel whole-slide images, training convolutional or transformer-based models for image-to-image prediction or feature regression, and validating performance at both patch and slide level on held-out patients. Attention and attribution methods will be used to make outputs interpretable for pathologists, and stain normalization, self-supervised pretraining, and multiple instance learning can be explored to improve generalization. The end goal is a model that runs on routine slides without extra equipment and produces robust, clinically relevant collagen descriptors that scale to real-world pathology workflows. What You Will Do: • Study CNNs and vision transformers for image-based regression • Collect and annotate pathology images • Implement and compare CNNs vs. vision transformers • Design new CNN architectures to improve characterization of stromall collagen in histopathological images. • Run experiments and compare the results with cohort study data from Karolinska Institute. Who We Are Looking For? • Experience with machine learning and deep learning • Strong Python programming skills • (Optional) Knowledge of PyTorch • Highly motivated to help us predict diagnosis from histopathology images! Why Join? • Hands-on work with cutting-edge computer vision tools • Learn about digital pathology • You will contribute to characterize stromal collagen in cancer • Access to state-of-the-art GPU servers Details: Start: To be decided with applicant Location: KTH, Division of Biomedical Engineering and Health Systems Supervisors: Francisco J. Peña (KTH), Tania Costa (Karolinska Institute) and Fahim Ebrahimi (University Hospital Basel) How to Apply Send your CV, copy of academic transcripts, and a brief motivation letter to frape@kth.se. Start date can be earlier than Spring semester. Extent: 30 hp. Application email: frape@kth.se.
Using satellite images and deep learning to detect water hidden under the trees
Background Wetlands are a vital part of our ecosystem. They sequestrate carbon dioxide, act as natural barriers to prevent floods, purify the water humans consume, and are home to many flora and fauna. Wetlands are composed of both open water and vegetated water areas, and their area size changes constantly depending on the season of the year or weather conditions. Sadly, 70% of the wetlands worldwide have disappeared since the 20th century and continue to do so, despite conservation efforts such as the Ramsar convention for wetland protection. If we want to preserve our wetlands, first, we must know (i) Where are they located? (ii) What is their water extent? (iii) How has their water extent changed over time? This is key to identifying which of our wetlands are rapidly degrading and taking countermeasures before they disappear. What is this project about? In this project, we will develop a deep learning model to monitor water extent changes in wetlands by integrating multiple data sources from satellite images, radars, and other space sensors. What would you do? • Perform a background study on convolutional neural networks (CNNs) for semantic segmentation of images. • Collect and annotate satellite imagery. • Implement state-of-the-art CNNs and document their performance. • Design new CNN architectures to improve the detection of water under vegetation, combining optical and radar sensors. • Run experiments and integrate the results into Google Earth Engine for visualization. What are we looking for? We are looking for someone with the following characteristics: • Experience in machine learning and deep learning. • Experience with Python programming. • It is not required but a plus if you know PyTorch. • Highly motivated to stop global warming! Why would you want to participate in this project? • You will learn and apply state-of-the-art computer vision techniques. This project combines research with hands-on work. • You will learn about cool satellite technology. • You will contribute to the protection of wetlands. • You will have access to a state-of-the-art GPU server. Any more details? • Project start: To be decided with applicant. • Supervisor: Francisco J. Peña, KTH. • Location: KTH, Division of Biomedical Engineering and Health Systems. How to Apply Send your CV, copy of academic transcripts, and a brief motivation letter to frape@kth.se. Start date can be earlier than Spring semester. Extent: 30 hp. Application email: frape@kth.se.
Master Project in enzyme-responsive lipid nanoparticles
The Barriga group is looking for a motivated master student who wants to learn advanced drug delivery technology and characterization for triggered drug release. About us Our group is located at the Division of Nanobiotechnology, KTH at SciLifeLab. SciLifeLab is a vibrant scientific environment where the three main universities of Stockholm meet to work on the biological and chemical applications of scientific themes. Specifically, the Barriga group is interested in engineering novel lipid nanoparticle formulations for personalized medicine and characterizing the nanoparticles via a plethora of complementary techniques. The project The focus of the project would be devoted to formulating novel lipid nanoparticles (namely cubosomes, hexosomes, micellar cubosomes, vesicles and clinically relevant nanoparticles) for cancer therapy, specifically liver and breast cancer. These cell lines may overexpress an enzyme, phospholipase D, which can convert phosphatidylcholine lipids to free choline and fatty acids. Such a conversion can be exploited to trigger changes in the lipid nanoparticles (e.g., to release their cargo on demand) that contain the substrate, depending on the microenvironment. Previous studies of the group showed that PLD interact with different lipid nanoparticles (containing the substrate) suitable for drug delivery, but the cargo release triggered by PLD activity is yet to be fully understood. The masters student will be trained in the preparation of clinically relevant and novel lipid nanoparticles (via conventional tip sonication and microfluidics) using different lipid compositions. In addition, biophysical characterization such as scattering (small angle X-ray scattering, dynamic light scattering, electrophoretic light scattering) and single particle methods (nanoparticle tracking analysis, nanoparticle flow analysis) methods will be performed on the loaded and empty lipid nanoparticles. The release of drugs will be studied via fluorescence and UV-spectroscopy and the correlated changes on the lipid nanoparticles via triggered release will be evaluated. The thesis work may also be focused on some biological characterization (e.g., cytotoxicity, localization) of the lipid nanoparticles within relevant cell lines, such as liver and breast cancer, in order to understand the biological performance of the nanoparticles. Any scientific background (biology, physics, chemistry, nanotechnology, chemical engineering) is accepted, but candidates with strong lab skills will be preferred. The student would be mainly supervised by Dr. Marco Fornasier, a postdoctoral researcher in the group, and co-supervised by Assoc. Prof. Hanna Barriga, PI of the group. Weekly supervision meeting (with both supervisors) and weekly lab meetings (with all group members) will be used to assess the work performed by the candidate and include the candidate in the professional environment. If interested, please send your CV and a cover letter to marcofo@kth.se . Candidates will be screened and then interviewed based on the assessment. Contact us if you would like to have further information on the project or our group. Extent: 15-30 hp. Application email: marcofo@kth.se.
MS Thesis project: Subgrid-Scale Models in Large Eddy Simulation in GPU-accelerated Spectral Element Method Solver Neko
Introduction: As we push the boundaries of computational fluid dynamics (CFD) toward exascale horizons, the demand for high-fidelity simulations of complex, turbulent flows has never been greater. This Master’s thesis project offers an exciting opportunity to work at the intersection of advanced turbulence modelling and high-performance computing. You will contribute to the investigation of Subgrid-Scale (SGS) models within Neko, a state-of-the-art framework designed for massive parallelism and high-order accuracy. This project is ideal for students looking to master Large-Eddy Simulation (LES) techniques while gaining hands-on experience with cutting-edge open-source solvers. Background: Predicting turbulent flow behaviour is essential for the studies for many real-world scenarios from a butterfly’s wings flapping to planetary circulations. While Direct Numerical Simulation (DNS) resolves all scales of motion, it remains computationally prohibitive for even industrial Reynolds numbers. LES provides a powerful alternative by resolving the large, energy-containing scales and modelling the effect of the smaller, universal scales using a SGS model. On the other hand, the Spectral Element Method (SEM) combines the geometric flexibility of finite elements with the "spectral" accuracy of global methods. However, high-order methods like those used in Neko present unique challenges for SGS modelling; traditional eddy-viscosity models developed for low-order codes can sometimes interfere with the inherent low-dissipation properties of the solver. In Neko—which leverages the portable framework to achieve peak performance on GPUs—there is a critical need to evaluate and implement robust SGS that can handle complex flow characteristics (such as complex geometries or shear-buoyancy interactions) without sacrificing the efficiency and accuracy of the underlying spectral operators. Objectives: - Establish a flow simulation case with Neko and manipulate user setups. - Run high-fidelity simulation on GPU clusters and compare the results against reference data. - Evaluate the computational efficiency of LES in Neko. Qualifications - Master student in Engineering Mechanics or Computational Science. - Experience with basic programming. - Foundation of turbulence and CFD. - Communication in English Extent: 30 hp. Application email: shiyud@kth.se.
Constitutive Artificial Neural Networks for Brain Biomechanical Simulations
Background: Accurate constitutive models of brain tissue are essential for finite element (FE) simulations of traumatic brain injury and other biomechanical applications. Brain tissue exhibits complex mechanical behavior, including nonlinearity, strain-rate dependence, tension–compression asymmetry, and regional heterogeneity. Selecting an appropriate constitutive model and identifying its material parameters therefore remain important challenges in computational brain biomechanics. Traditionally, researchers select a constitutive model in advance and subsequently calibrate its parameters against experimental data. Constitutive Artificial Neural Networks (CANNs) provide an alternative approach by embedding fundamental principles of continuum mechanics directly into the neural network architecture and enabling automated discovery of constitutive models from experimental data. Recent studies have demonstrated the application of CANNs to human brain tissue and shown that principal-stretch-based networks can identify Ogden-type constitutive models capable of describing experimental tension, compression, and shear data. Open-source implementations of CANNs have been released by the Living Matter Laboratory at Stanford University. This provides an opportunity to explore, evaluate, and extend these methods for computational brain biomechanics and finite element simulations of head impacts. Task The overall objective of this M.Sc. thesis project is to apply Constitutive Artificial Neural Networks to characterize the mechanical behavior of brain tissue and investigate their application in finite element simulations of traumatic brain injury. The student will: • Study the theoretical foundations of CANNs and understand how principles of continuum mechanics are incorporated into their architecture. • Learn and reproduce the published CANN framework using the open-source implementation provided by the Living Matter Laboratory. • Collect and organize experimental mechanical data for brain tissue from published studies and/or datasets available within the research group. • Train and evaluate CANN models using experimental brain tissue data under different loading conditions, such as tension, compression, and shear. • Investigate the constitutive models identified by CANNs and compare their performance with commonly used constitutive models for brain tissue. • Implement selected CANN-discovered constitutive models in an FE solver, such as LS-DYNA, through a user-defined material model. • Verify the numerical implementation using single-element and benchmark simulations. • Apply the implemented constitutive model in FE simulations of head impacts and investigate its influence on predicted brain deformation and injury-related biomechanical metrics. The exact scope of the project will be refined based on the student's background, progress, and scientific interests. Depending on the scientific findings and progress of the project, the results may provide the basis for a peer-reviewed scientific publication. Education: • The project is suitable for M.Sc. students in Solid Mechanics, Mechanical Engineering, Applied Mathematics, or related disciplines. • A solid background in solid mechanics and continuum mechanics is desirable. Experience with programming using Python, MATLAB, Fortran, or similar languages is an advantage. Knowledge of constitutive modelling is required. Reference Linka, K. and Kuhl, E. A new family of Constitutive Artificial Neural Networks towards automated model discovery. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 403, 115731 (2023). St. Pierre, S.R., Linka, K., and Kuhl, E. Principal-stretch-based constitutive neural networks autonomously discover a subclass of Ogden models for human brain tissue. Brain Multiphysics, 4, 100066 (2023). Extent: 30 hp. Application email: zhouz@kth.se.
Magnetoresponsive X-Ray Fluorescent Nanoclusters for Theranostics
BACKGROUND The development of multifunctional nanomaterials is an important area in materials chemistry and nanomedicine. In particular, nanoclusters that combine imaging and therapeutic properties offer new opportunities for biomedical applications. X-ray fluorescence imaging (XFI) is an emerging technique for element-specific and quantitative imaging, while magnetic nanomaterials are of strong interest for applications such as magnetic hyperthermia. This thesis project focuses on the design and development of magnetoresponsive nanocluster contrast agents with tailored physicochemical and functional properties. By combining X-ray fluorescent and magnetic components within the same nanomaterial, the project aims to support the development of advanced theranostics (therapy + diagnostics). TARGET To contribute to the development of magnetoresponsive X-ray fluorescent nanoclusters for theranostic applications through synthesis, materials characterization, and functional evaluation. DESCRIPTION OF THE ASSIGNMENT The student will work with the preparation and characterization of multifunctional nanoclusters designed for both imaging and therapeutic applications. The project will have a strong focus on nanomaterial synthesis, structural and physicochemical characterization, and evaluation of functional performance. Examples of tasks include: • Review relevant literature in nanocluster synthesis, magnetic nanomaterials, and X-ray fluorescence imaging • Synthesize and optimize magnetoresponsive nanoclusters • Characterize nanoclusters with respect to size, morphology, elemental composition, colloidal properties • Investigate how material composition and structure influence magnetic vs. imaging performance • Interpret results and write the MSc thesis report LITERATURE REFERENCES 1. G. M. Saladino, C. Vogt, B. Brodin, K. Shaker, N. I. Kilic, K. Andersson, M. Arsenian-Henriksson, M. S. Toprak, and H. M. Hertz. XFCT–MRI hybrid multimodal contrast agents for complementary imaging. Nanoscale 15(5), 2214–2222 (2023). 2. G. M. Saladino, R. Kakadiya, S. R. Ansari, A. Teleki, and M. S. Toprak. Magnetoresponsive fluorescent core-shell nanoclusters for biomedical applications. Nanoscale Advances 5(5), 1323–1330 (2023). 3. G. M. Saladino, B. Brodin, R. Kakadiya, M. S. Toprak, and H. M. Hertz. Iterative Nanoparticle Bioengineering Enabled by X-Ray Fluorescence Imaging. Science Advances 10(12), eadl2267 (2024). EDUCATION Suitable for students in, for example, chemistry, materials science, nanotechnology, chemical engineering, engineering physics, or applied physics. DESIRABLE QUALIFICATIONS • Interest in nanomaterials, colloids, and functional material design • Experience in wet-lab work, nanoparticle synthesis, or materials characterization • Basic knowledge of inorganic chemistry, nanochemistry, or materials chemistry • Ability to work independently with scientific literature and experimental data NUMBER OF STUDENTS 1 student START DATE FOR THE THESIS PROJECT Flexible, but no earlier than September 15. ESTIMATED TIME NEEDED 20 weeks OTHER RELEVANT INFORMATION The project will be carried out in a multidisciplinary academic research environment with access to relevant laboratory infrastructure, materials characterization tools, imaging instrumentation, and scientific supervision. The student is expected to participate regularly on site during the thesis period. CONTACT PERSON AND SUPERVISOR Giovanni Marco Saladino, PhD Bio-Opto-Nano Physics Division Department of Applied Physics KTH Royal Institute of Technology Email: saladino@kth.se Extent: 30 hp. Application email: saladino@kth.se.
Biomedical Image Analysis of Decompressive Neurosurgery in Stroke and Traumatic Brain Injury
This master thesis project is for students with a particular interest in applying engineering knowledge to clinical problem. The project is part of a collaboration between KTH and a neurosurgical team in Denmark. We study patients with severe stroke or traumatic brain injury (TBI) who undergo surgery to relieve brain swelling. Two surgical techniques are compared: hinge craniotomy (HC), where the bone flap is partly preserved, and decompressive craniectomy (DC), where the bone flap is removed. Both techniques can save patients lives, but they may affect brain deformation and edema in different ways, which are then linked to patients outcome. The key question is: Can CT/MRI-based image analysis reveal which surgical technique leads to lower brain strain and less edema, and help explain the clinical differences between the two surgeries? What you will do You will help develop and apply an image-based analysis pipeline using clinical CT/MRI data. The work may include: - image segmentation and registration of pre- and post-operative brain scans; - quantification of brain tissue deformation, i.e. brain strain - estimation of tissue water content as an imaging marker of edema; - comparison of HC and DC patient groups; - documentation of a reproducible pipeline for future clinical research. Who this project suits The project is suitable for a master student in Biomedical Engineering, Medical Engineering, Engineering Physics, Computer Science, or a related field. Useful background includes (not a must but a merit): - programming in Python or MATLAB; - interest in medical imaging, biomechanics, neurosurgery, or clinical translation; - experience with 3D Slicer, ITK-SNAP, image registration, or segmentation is a plus. interest in clinical neuroscience When? Ideally Autumn 2026, alternatively Jan 2027 Supervision The thesis will be supervised by Xiaogai Li at KTH in collaboration with Dr. Christian Baastrup Søndergaard neurosurgeron in Denmark. Keywords Biomedical Engineering · Biomechanics· CT/MRI segmentation; Image Analysis · Neurosurgery · Stroke · TBI · CT · MRI · Image Registration · Segmentation · Brain Edema · Water Content · Biomechanics · HC vs. DC · Pipeline Analysis Interested? Please contact: Xiaogai Li, KTH Email: xiaogai@kth.se Extent: 30 hp. Application email: xiaogai@kth.se.
[Master thesis or Internship] Experimental Validation of Vision-Based Formation Control for Underwater Robots
Keywords: Underwater robots, Multi-Robot Systems, Vision-based control. Supervisors: Nicola De Carli, ndc@kth.se, Victor Nan Fernandez-Ayala, vnfa@kth.se Examiners: Dimos Dimarogonas, dimos@kth.se Context & Motivation: KTH has recently built a new underwater robotics testing facility, featuring a dedicated water tank and three BlueROV2 underwater vehicles. This setup opens the door to experimental research in cooperative multi-robot systems in underwater environments, where traditional communication and sensing modalities are highly constrained. Research problem: The goal of this thesis is to design and test a vision-based formation control strategy for underwater robots, using RGBD cameras to estimate their relative positions. Because underwater communication is limited, the robots will rely only on local sensing, without direct communication between them. The control approach can build on recent methods that use Barrier Lyapunov Functions (BLFs) to ensure safe operation: avoiding collisions, maintaining sensing links, and achieving the desired formation even when sensing is not fully bidirectional. As a possible extension, the thesis may also investigate formation control using only RGB cameras, where robots perceive directions but not distances. This case is more challenging, as it requires estimating missing information and ensuring that the system remains observable and stable. If the final results are promising, they can potentially be turned into a publication. ## Your profile Requirements: - Enrolled in a Master's course related to either: Automation and control, electrical engineering, (applied) mathematics, computer science - Interest in control theory and robotics engineering - Coding experience - Proficiency in English Nice to have (not strictly required): - Background in nonlinear control - Coding experience in Python and with ROS2 - Experience working with hardware - Experience with Git and/or GitHub ## How to apply Please send the documents requested in "Application Documents" via email to Nicola De Carli (ndc@kth.se) and Victor Nan Fernandez-Ayala (vnfa@kth.se). A full description of the thesis is available at: https://nicdeca.github.io/open-positions/ Extent: 30 hp. Application email: ndc@kth.se.
[Mater Thesis] Experimental Implementation of Open Multi-Robot Systems with Crazyflie UAVs
Keywords: Open Multi-Agent Systems, Multi-Robot Systems, Aerial Vehicles. Supervisors: Pelin Sekercioglu, pelinse@kth.se, Nicola De Carli, ndc@kth.se, Examiners: Dimos Dimarogonas, dimos@kth.se Multi-robot systems are increasingly applied to tasks such as exploration, transportation, and surveillance. While most experimental platforms assume fixed teams, many real-world scenarios require open systems, where robots can join or leave dynamically. The Crazyflie nano-quadrotor platform offers a safe, flexible, and scalable testbed to study such settings. This thesis will implement and validate open multi-agent coordination strategies on Crazyflies, bridging the gap between theory and practice. Open multi-agent systems (OMAS) are networks where agents and edges can dynamically be added to or removed from the system. They naturally arise in applications such as social networks, where the graph size changes with participant arrivals and departures, and in sensor-based robotic systems, where topology adapts based on inter-agent distances. In this project, we experimentally validate the theoretical results on formation control of UAVs in an open-system setting. We use the tools of graph theory and switched systems to model the MAS and, Lyapunov theory for the stability analysis. If the final results are promising, they can potentially be turned into a publication. Requirements: - Enrolled in a Master's course related to either: Automation and control, electrical engineering, (applied) mathematics, computer science - Interest in control theory and robotics engineering - Coding experience - Proficiency in English Nice to have (not strictly required): - Background in nonlinear control - Coding experience in Python and with ROS2 - Experience working with hardware - Experience with Git and/or GitHub ## How to apply Please send the documents requested in "Application Documents" via email to Pelin Sekercioglu (pelinse@kth.se) and Nicola De Carli (ndc@kth.se). For a full description, visit: https://nicdeca.github.io/open-positions/ Extent: 30 hp. Application email: ndc@kth.se.
Evaluating Magnetic Resonance Imaging features of normal pressure hydrocephalus using finite element modeling
Description of the project ---------------------------- Normal pressure hydrocephalus (NPH) is a neurological disorder characterized by enlargement of the cerebral ventricles and cognitive decline. The condition can be treated with placement of a shunt between the ventricles and the abdomen, but diagnosis is challenging because its clinical presentation and imaging features are often similar to those of other neurological disorders. Magnetic resonance elastography (MRE) enables measurement of brain stiffness in vivo and has shown altered properties in patients with NPH compared to healthy volunteers. Therefore, MRE has been proposed as a tool for both NPH diagnosis and prediction of treatment outcomes. The main problem is that we don’t really know the origin of these changes in stiffness. Several radiological markers have been proposed for the diagnosis of NPH including measures for detecting the enlarged size of the ventricles, changes in the callosal angle and signal changes, but reliable non-invasive markers remain lacking. Project Objective ------------------- The objective of this master thesis is to quantify the relation between fluid buildup in the ventricles and MR elastography measurements through development of a finite element models of the healthy and hydrocephalic brain. The student will set up these models in the finite element software COMSOL Multiphysics. What you will do ------------------- - Review of MRE studies to identify the typical stiffness patterns in NPH compared to healthy volunteers - Creating (simplified) poroelastic models of the brain with fluid-filled ventricles - Parameter study evaluating the impact of hydrocephalus features on shear wave propagation (as in MRE acquisition) in the modeled brain. Who we are looking for -------------------------- - Master student in engineering, biomedical engineering, physics, or related field - Basic understanding of finite element modeling and continuum mechanics - Experience with MATLAB or Python for data analysis - Experience with numerical software such as COMSOL Multiphysics is a plus, but not required When? ------- Flexible starting date (Autumn 2026 or Winter/spring 2027) Interested in applying? ------------------------- Contact: Sarah Vandenbulcke (sarahva@kth.se) Extent: 30 hp. Application email: sarahva@kth.se.
Optimisation and Validation of Lipid Nanoparticle (LNP) Purification to Analyse Protein Corona
The Barriga group is looking for a motivated master student who wants to learn advanced drug delivery technology and characterization. Our group is located at the Division of Nanobiotechnology, KTH at SciLifeLab. SciLifeLab is a vibrant scientific environment where the three main universities of Stockholm meet to work on the biological and chemical applications of scientific themes. Specifically, the Barriga group is interested in engineering novel lipid nanoparticle formulations for personalized medicine and characterizing the nanoparticles via a plethora of complementary techniques. This project focuses on the development and validation of robust methods to separate lipid nanoparticles (LNPs) and their associated protein corona from unbound serum proteins. Understanding the corona is vital, as it is a layer of proteins that adsorbs to the LNP surface in vivo dictating its biological fate, safety, and targeting efficiency. The experimental approach will evaluate various separation techniques, potentially including ultracentrifugation, immunoprecipitation, and different modes of chromatography. The student will gain hands-on experience in the full lifecycle of nanomedicine development: Formulation: Learning to synthesize clinically relevant LNPs using state-of-the-art techniques. Quality Control: Performing critical characterisation of particles. Advanced Analysis: Correlating protein separation data with structural insights obtained previously from Cryo-EM and Small-Angle X-ray/Neutron Scattering (SAXS/SANS). www.barrigalab.com If interested, please send your CV and a motivation letter to hanna.barriga@scilifelab.se. Candidates will be screened and then interviewed based on the assessment. Contact us if you would like to have further information. We also accept projects for longer than 30 credits if this is an option at your university. Extent: 30 hp. Application email: hanna.barriga@scilifelab.se.
Separation of sub cellular compartments to understand drug delivery
The Barriga group is looking for a motivated master student who wants to learn about disease model systems and drug delivery. Our group is located at the Division of Nanobiotechnology, KTH at SciLifeLab. SciLifeLab is a vibrant scientific environment where the three main universities of Stockholm meet to work on the biological and chemical applications of scientific themes. Specifically, the Barriga group is interested in engineering novel lipid nanoparticle formulations for personalized medicine in breast and liver cancer and characterizing the nanoparticles via a plethora of complementary techniques. Lipid nanoparticles are thought to be taken up by cells through the endosomal pathway, but only limited amounts of the particle cargo are released to the cytosol and most of the particles ends up being degraded in the lysosome or recycled out from the cell. In this project the student will work with two different disease models, triple negative breast cancer and non-tumorigenic breast cancer. The student will prepare whole cell lysate to be sent for proteomic and lipidomic mass spectrometry. Further the student will separate early and late endosomes from the different cell lines using density gradient separation and analyze the organelle structure and content using microscopy and mass spectrometry. The master student will be trained in cell culture (BSL-2), tissue homogenization and characterization, density ultracentrifugation, nanoparticle tracking analysis and sample preparation for mass spectrometry. A scientific background in biomedicine, pharmacology or chemistry is preferred. Experience working with cell culture, ultracentrifugation, mass spectrometry and western blot is merited. The student would be working closely with Elin Palm, a PhD student in the group, and will be supervised by her and Assoc. Prof. Hanna Barriga. If interested, please send your CV and a motivation letter to hanna.barriga@scilifelab.se and elin.palm@scilifelab.se. Candidates will be screened and then interviewed based on the assessment. Contact us if you would like to have further information. We also accept applications for longer projects if this is an opportunity at your university. Extent: 30 hp. Application email: hanna.barriga@scilifelab.se.
Master’s Thesis, 30-45 HP: Scientific Machine Learning for Physics-Informed Inverse Problems in SAR imaging
Master’s Thesis, 30-45 HP: Scientific Machine Learning for Physics-Informed Inverse Problems in SAR imaging Are you a student eager to apply your theoretical knowledge and fresh perspectives to real-world challenges? At Saab, we believe that innovation thrives on new ideas, and your master thesis project could be the spark that ignites our next technological breakthrough. Your role We recognize the immense value that students bring to our company. Your academic rigor, combined with your enthusiasm for cutting-edge technology, allows you to approach problems with a unique and insightful lens. At Saab, you'll have the opportunity to collaborate with experienced engineers and specialists, gaining invaluable practical experience while making a tangible contribution to our growth and development. Background Scientific machine learning (SciML) is an emerging discipline that integrates learned algorithms with physical laws and domain knowledge, enabled through multiple core areas within scientific computing. SciML tackles several well-known issues in ML related to, e.g., model accuracy, efficiency, and interpretability. SciML is fundamentally connected to inverse problems that naturally arise in synthetic aperture radar (SAR) imaging, where many key challenges are related to the notion of ill-posedness. SAR systems generate high-resolution imagery, by emitting microwave pulses by processing the returned echoes. To reconstruct an image from observed raw data (complex phase histories) is a highly ill-posed inverse problem. Description of the master thesis In this project, you will develop high-performance computing (HPC) simulation tools from SciML, in the context of electromagnetic wave scattering problems that arise in SAR imaging. Radar wave imaging is of critical importance to, e.g., situational awareness and threat detection. It amounts to solving an inverse problem, where, given some output observations (e.g., raw sensor data), one tries to uncover the latent (hidden) signals (e.g., image) that produced that data. The corresponding forward model is a simulation method, typically based on a mathematical representation (e.g., partial differential equation) that, given a set of inputs, produces or predicts observations. Inverse problems are typically ill-posed, i.e., their solutions are highly unstable with respect to small changes in the observed data. Addressing ill-posedness is key for the development of robust inverse reconstruction methods that form the backbone in many applications, such as SAR imaging. The main challenge is to develop reconstruction methods that have significantly better performance while being computationally feasible, bearing in mind the time-critical nature of common radar applications. In this work, the focus is to develop various frameworks to facilitate large scale forward simulations. Throughout the project, you will use modern tools drawing from high-performance computing, numerical analysis, and machine learning. You will aid in a larger effort aimed at developing novel methods for large-scale data-driven inverse problems based on SciML. We are seeking highly motivated students with a strong foundation in any of the following areas: computer science, machine learning, applied mathematics, statistics, physics or any related field. You should have strong programming skills and be familiar with common machine learning frameworks, such as PyTorch and/or JAX. Familiarity with GPU programming is highly advantageous. You are able to communicate efficiently both orally and in writing. In addition, you are able to work independently and as part of a dynamic team. For more information, see https://www.saab.com/career/job-opportunities/masters-thesis-30-45-hp-scientific-machine-learning-for-physics-informed-inverse-problems-in-sar-imaging Extent: 30 hp. Application URL: https://www.saab.com/career/job-opportunities/masters-thesis-30-45-hp-scientific-machine-learning-for-physics-informed-inverse-problems-in-sar-imaging.
Build a micro-scale arena, drop a parasite in the middle, and film a snail's immune system fight back, to help crack a 200-million-person disease
Build a micro-scale arena, drop a parasite in the middle, and film a snail's immune system fight back, to help crack a 200-million-person disease A parasite you may already know. If you have swum in a Swedish lake in summer, you might have caught badklåda, "swimmer's itch": itchy welts that show up hours after a swim (https://www.sverigesradio.se/artikel/6481986). It is caused by the larvae of a schistosome flatworm that normally infects waterbirds. They enter human skin by mistake, get only a millimeter deep, and die fast because we are the wrong host. Harmless. In Africa, the human-adapted cousins would not die in your skin. They migrate through the skin, reach the bloodstream, and cause chronic infection lasting decades. They cause blood in the urine so routinely that for centuries it was believed to be normal for men to menstruate(!). Now people know it is a parasite, but schistosomiasis still affects over 200 million people across 78 countries, mostly children in poor communities exposed through everyday contact with freshwater. It all runs through a snail. Both parasites share a hidden step: before they can infect anyone, they must pass through a freshwater snail. The larvae grow inside the snail and are released into the water, ready to find a host. But not every snail releases parasites. Some get infected and become living parasite factories. In others, the snail's immune system destroys the invading larva before it can develop, so that snail never releases anything dangerous. Why some snails are vulnerable while others resist is one of the biggest open questions in the field. In the long run, understanding what makes a snail's immune system win could point toward blocking transmission at the snail stage, before any human is exposed, a more sustainable alternative to the chemicals currently used to kill snails in infected waters. A wide-open scientific frontier. Because this is a disease of poverty, very little research has been done, and no one has ever actually watched the snail immune system fight the parasite. The standard experiment mixes immune cells and parasites in a dish and counts survivors two days later: how many died, but nothing about how, or why some snails win and others lose. There is a lot here to discover. What you would build. You extract immune cells from a snail and build a micro-scale arena. You place a single parasite in the center, let the immune cells in, and film what happens in real time under the microscope. Do resistant snails react faster? Attack harder? Recruit more cells? Right now, nobody knows. A collaboration between two labs. This project is a collaboration with Dr. Ryo Morimoto, Group Leader at the Laboratory for Molecular Infection Medicine Sweden (MIMS), Department of Molecular Biology, Umeå University. His group studies the molecular identity of snail immune cells. Your side gives the functional picture: what the cells do when they meet the parasite. Where and when. Hannebelle Lab, Department of Applied Physics, KTH, on the SciLifeLab campus in Solna. You can start any time. We study the biophysics of infectious diseases with a strongly interdisciplinary approach, and we welcome people from both life science and engineering backgrounds. Lab website: https://sites.google.com/scilifelab.se/hannebelle-lab/home Who we are looking for. Experience with microfluidics, microscopy, or image analysis is a plus, but not required. What matters is curiosity, drive, and wanting to work on something that could matter for hundreds of millions of people. Format. Designed as a master thesis, but flexible. If this excites you, get in touch and we will see how we can shape it around your profile and timeline. Application email: melanieh@kth.se.
Build a skin-on-chip, watch a parasite invade it, and help crack a 200-million-person disease
A parasite you may already know. If you have swum in a Swedish lake in summer, you might have caught badklåda, "swimmer's itch": itchy welts that show up hours after a swim (https://www.sverigesradio.se/artikel/6481986). It is caused by the larvae of a schistosome flatworm that normally infects waterbirds. They enter human skin by mistake, get only a millimeter deep, and die fast because we are the wrong host. Harmless. In Africa, the human-adapted cousins of this parasite would not die in your skin. They would migrate through the skin, reach the bloodstream, and cause chronic infection lasting decades. They cause blood in the urine so routinely that for centuries it was believed that it was normal for men to menstruate(!). Now people know it is because of a parasite, but schistosomiasis still affects over 200 million people across 78 countries, mostly children in poor communities exposed through everyday contact with freshwater. A wide-open scientific frontier. Because this is a disease of poverty, very little research has been done, and huge questions remain unanswered. One of the biggest gaps is the skin stage. After the parasite enters, it spends up to 72 hours migrating through the skin before slipping into a blood vessel. This is its most exposed and vulnerable moment, the best window we have to stop infection, and yet no one has filmed it live since the 1980s. We still do not know how it moves, how it crosses tissue barriers, or how it finds a blood vessel. There is a lot here to discover, and what you find could, in the future, help shape vaccines and prevention. What you would build. A microfluidic "skin-on-chip": a small engineered device reproducing the layers of human skin, from the surface down through the dermis to a blood vessel, designed so we can watch a parasite cross it in real time. Where and When. Hannebelle Lab, Department of Applied Physics, KTH, on the SciLifeLab campus in Solna. You can start any time. We study the biophysics of infectious diseases with a strongly interdisciplinary approach, and we welcome people from both life science and engineering backgrounds. Lab website: https://sites.google.com/scilifelab.se/hannebelle-lab/home Who we are looking for. Experience with cell culture, organ-on-chip, or organoids is a plus, but not required. What matters is curiosity, drive, and wanting to work on something that could matter for hundreds of millions of people. Format. Designed as a master thesis, but flexible. If this excites you, get in touch and we will see how we can shape it around your profile and timeline. Application email: melanieh@kth.se.
Using histopathology images and deep learning to diagnose fatty liver disease
Background Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) or as it has been formerly known as non- alcoholic fatty liver disease, is the leading cause of chronic liver disease worldwide and has become the leading cause for liver cancer. People with MASLD have excess fat in their liver and one or more metabolic risk factors. Although the prevalence of the condition is very high, only 1 in 4 have a more advanced form with liver inflammation called metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH), which may lead to progressive scarring of the liver which is called liver fibrosis. In up to 1 in 5 it may even progress towards the final stage of liver fibrosis, which is called cirrhosis, which is a strong risk factor for liver failure or liver cancer. To date, it is still unknown how to identify individuals who will experience progression of the disease as compared to those with stable disease or even regression. To identify predictive factors, studies on the natural history of MASLD with liver histology are needed, to better (i) quantify fibrosis, (ii) assess the extent of liver inflammation, and (iii) identify predictors of progression or regression. This is key to identifying which of our patients are at great risk and taking countermeasures to help them. What is this project about? In this project, we will develop a deep learning model to discover predictors from clinical data and histopatho- logical image analysis. What would you do? • Perform a background study on convolutional neural networks (CNNs) and vision transformers for image- based regression models. • Collect and annotate digital pathology images. • Implement state-of-the-art CNNs and document their performance against pre-trained vision transformers. • Design new CNN architectures to improve diagnosis of fatty liver disease using liver histopathological images. • Run experiments and compare the results with cohort study data from University Hospital Basel, Switzer- land. What are we looking for? We are looking for someone with the following characteristics. 1 • Experience in machine learning and deep learning. • Experience with Python programming. • It is not required but a plus if you know PyTorch. • Highly motivated to stop the pandemic of chronic liver disease! Why would you want to participate in this project? • You will learn and apply state-of-the-art computer vision techniques. This project combines research with hands-on work. • You will learn about digital pathology. • You will contribute to improving the diagnosis of liver cancer. • You will have access to a state-of-the-art GPU server. Any more details? • Project start: Decided together with applicant. • Supervisors: Francisco J. Peña, KTH & Fahim Ebrahimi, University Hospital Basel. • Location: Division of Biomedical Engineering and Health Systems (MTH), KTH. How do I apply? Send an email to frape@kth.se with your CV and a short description of why this project interests you and why it suits your background. The thesis project could be started earlier than the usually planned Spring semester. Extent: 30 hp. Application email: frape@kth.se.
Novel strength additives for improved mechanical performance of Holmen’s TMP-based liner product
Mechanical pulp (TMP and CTMP) has traditionally mainly been used for printing papers and paperboard. For those applications, the goal has usually been to attain the highest possible brightness and, for most products, also a high bulk. Holmen has launched a lightweight paper product for corrugated paperboard (liner and fluting) based on 100% TMP. It is important to have a high pulp yield for this product, since that contributes to a more efficient use of our wood resources. The demands on paper used in corrugated board differ from those of traditional printing papers. Corrugated packaging consists of multiple layers that work together to provide strength, stability, and protection while keeping the material light and cost-efficient. The customers want the paper to be strong, with a focus on tensile- and burst strength, as well as short-span compression (SCT). The purpose of this study is to evaluate various strength additives for improved mechanical performance of Holmen’s TMP-based liner product. The components/additives might be commercial or non-commercial. In brief, you will work with a two-component system, i.e. cationic starch, in combination with other novel strength additives, to improve the mechanical properties of handsheets made of TMP. The handsheets will be characterized in detail with respect to mechanical properties, formation, and bulk. An additional potential benefit of adding strength additives might be a crosslinking mechanism that prevents mechanosorptive creep, i.e., the accelerated deformation of paper under varying humidity. The thesis work is preferably performed on-site at Holmen Braviken mill. KTH might also be an option, depending on the candidate. The ideal candidate should have attended courses in fiber technology, pulp and paper processes, or similar subjects. However, the most important thing is a genuine interest in the pulp, paper, and packaging industries. Contacts Christian Aulin, PhD Holmen Christian.aulin@holmen.com Tobias Benselfelt KTH, Assistant professor bense@kth.se Extent: 30 hp. Application email: bense@kth.se.
Biopolymer-Based Hydrogels from Industrial Biomass for Energy Applications
Background. Hydrogels engineered from biopolymers offer a compelling combination of sustainability, tunable mechanical properties, and functional versatility, with demonstrated potential as electrolyte membranes and active components in energy storage and conversion devices such as supercapacitors and solar-driven evaporators. A largely untapped resource for such biopolymers is industrial biomass waste, lignocellulosic residues from the forestry and pulp sector (cellulose, hemicellulose, lignin) and protein-rich by-products from the food and dairy industries (whey proteins, keratin), which represent abundant, low-cost feedstocks that are currently underutilized. Upcycling these streams into functional hydrogel materials would close a loop in the bioeconomy while delivering materials with tailored properties for energy applications. Project description. This master's thesis investigates the preparation and characterization of hydrogels derived from biopolymers upcycled from industrial biomass, targeting properties relevant to energy storage and green electricity generation. The student will use biopolymer fractions from selected industrial by-product streams, formulate hydrogels through chemical or physical crosslinking, and characterize them structurally, mechanically, and functionally, evaluating, e.g., ionic conductivity, electrochemical stability, or solar-driven water evaporation efficiency. The project is carried out in collaboration with the group of Prof. Elaine Armelin Diggroc at the Innovation in Materials and Molecular Engineering (IMEM) group, Department of Chemical Engineering, UPC Barcelona, a leading group in conducting polymer hydrogels and biopolymer-based functional materials. Erasmus mobility. A part of the experimental work is planned to take place at UPC Barcelona. Students who apply successfully for an Erasmus+ mobility grant will be supported in doing so, offering a unique opportunity to conduct research in an international environment while fulfilling the KTH degree project requirements. Supervisor at KTH: Antonio Capezza, BioRESorb Group, Department of Fiber and Polymer Technology. Supervisor at UPC: Prof. Elaine Armelin Diggroc, IMEM Group, Dept. of Chemical Engineering. We are looking for: A student with a strong interest in sustainable materials and green chemistry, with a background in polymer chemistry, materials characterization, or chemical engineering. Extent: 30 hp. Application email: ajcv@kth.se.
Performance model for hydrofoiling drone
Master’s Thesis Project: Flight Mechanics of Hydrofoiling Drones Are you passionate about autonomous systems, fluid dynamics, and high-performance maritime vehicles? This master’s thesis project offers a unique opportunity to explore the flight mechanics of hydrofoiling craft, particularly unmanned drones designed for operations above water. Hydrofoils enable vessels to lift out of the water at speed, reducing drag significantly and allowing for greater efficiency, speed, and range. As interest in hydrofoiling drones grows—for applications in research, surveillance, environmental monitoring, and beyond—there is a pressing need for accurate models that can predict their dynamic behavior and performance. The goal of this thesis is to develop a computational model that can estimate the fundamental performance of hydrofoiling drones under varying conditions. The model should consider differences in: Forward velocity Craft size, mass, and inertia Hydrofoil geometry, area, and placement Propulsor arrangement and thrust characteristics You will work to predict critical operational aspects such as take-off speed and angle, stable cruise configurations, drag and lift forces, as well as maximum speed limits. The model will serve both as a design support tool and as a basis for advanced control strategies in autonomous systems. You’ll collaborate with an active research team in maritime robotics, with access to simulation tools, experimental data, and possibly even prototype testing. This thesis is suitable for students with a background in mechanics, control, naval architecture, or aerospace. For more information or to express your interest, please contact us via phone or email. We look forward to hearing from you! Jakob Kuttenkeuler Extent: 30 hp. Application email: jakob@kth.se.
Master Thesis: Industrial Design
About this opportunity: We have an excellent opportunity for a master’s student in Industrial Design to join our ID team in Business Area Networks and conduct their thesis project in collaboration with our experts. Our team works at the forefront of innovation within Ericsson’s Radio Access Network portfolio (RAN), shaping how advanced network technology connects people and businesses worldwide. This is a unique chance to gain hands-on experience in a global tech company, working with experts in both ID and telecom, ensuring the outcome reflects a high-quality user experience and real-world relevance, while contributing fresh perspectives that can shape the future of RAN. What you will do: - We are looking for a candidate with a curious and analytical mindset who wants to explore their own ideas within the context of the telecom industry. Ericsson will provide the platform, access, and expertise to support the work, while the student defines and drives the research direction. Depending on the chosen focus, the thesis work may involve creating user-centered and sustainable Industrial Design deliverables ranging from solutions for the people who handle our products daily to new user scenarios and the role of Information and Communications Technology (ICT) infrastructure for the inhabitants of our future society. The skills you bring: - Currently pursuing a Master's degree in Industrial Design. - Strong interest in Human Centered Design as a means of shaping technology into solutions fit for people. - Proficiency in English, both spoken and written. - Curiosity, problem-solving mindset, and collaborative approach. Why join Ericsson?At Ericsson, you´ll have an outstanding opportunity. The chance to use your skills and imagination to push the boundaries of what´s possible. To build solutions never seen before to some of the world’s toughest problems. You´ll be challenged, but you won’t be alone. You´ll be joining a team of diverse innovators, all driven to go beyond the status quo to craft what comes next. What happens once you apply?Click Here to find all you need to know about what our typical hiring process looks like.Encouraging a diverse and inclusive organization is core to our values at Ericsson, that's why we champion it in everything we do. We truly believe that by collaborating with people with different experiences we drive innovation, which is essential for our future growth. We encourage people from all backgrounds to apply and realize their full potential as part of our Ericsson team. Ericsson is proud to be an Equal Opportunity Employer. learn more. Primary country and city: Sweden (SE) || Stockholm Req ID: 789880 Liknande jobb Master Thesis: Design and Optimization of a Dynamic Reduced-Order Model for Performance - Radio Unit Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för en månad sedan Master Thesis: Test Data Analytics and Data Platform Engineering Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 2 timmar sedan Master Thesis: AI-assisted Early Analysis of Power-Saving Features on Ericsson Radios Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 19 dagar sedan Master Thesis: Understanding Power Consumption Through Frequency-Time Grid Visualization Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 19 dagar sedan Master Thesis: Non-Terrestrial network evolution Lund,Skåne,Sweden Technology & Research Publicerad för 6 dagar sedan Master Thesis: AI-Driven RF Production Test Intelligence Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 14 dagar sedan Master Thesis: Bringing Silicon to Life - Writing the First Code That Talks to Next-Gen Chips Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 10 dagar sedan Master Thesis: Chasing Nanoseconds - Packet Timing and Data Flow Inside 5G/6G Silicon Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 11 dagar sedan Master thesis: Secure and Scalable AI Agents for Enterprise Cybersecurity Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 5 dagar sedan Master Thesis: RIB-TM Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 3 dagar sedan Bild 1 av 10
Master Thesis: Bringing Silicon to Life - Writing the First Code That Talks to Next-Gen Chips
About this opportunity: Are you curious about what happens at the moment a brand-new chip powers on for the very first time, and would you like to write the low-level code that makes it work, then see it run on both real silicon and a virtual model of a chip that does not yet exist? Every Ericsson radio and baseband ASIC needs to boot and store data, and that responsibility falls to the eMMC storage interface. Before engineers can trust it, test content must be developed that exercises the interface thoroughly. Creating that test content is the focus of this thesis. You will develop bare-metal code, that is software that communicates directly with the hardware without an operating system in between, to drive the eMMC storage interface on an ARM-based processor. You will first prove it on existing project hardware, then run the same code on the SVP (System Virtual Platform), a software model of chips that are still under development. The result is a reusable validation asset that helps bring future Ericsson silicon to life. You will be supported throughout by an experienced validation team, and building familiarity with the parts you have not encountered before is an expected and welcome part of the thesis. What you will do: Study the eMMC storage interface and the ARM-based processor at the heart of Ericsson ASICs. Develop bare-metal code that drives the storage interface in its different speed modes (SDR and DDR). Implement DMA-based transfers, allowing the hardware to move data independently, and verify that the data arrives intact. Bring up and validate the test content on existing project hardware as a proof of concept. Port it to the SVP virtual platform, targeting chips that are still under development. Measure performance, characterize error behavior, and document a reusable methodology for the team. What you will gain: Hands-on experience with real silicon bring-up, an opportunity few engineers have early in their careers. Firmware and embedded skills that are in demand across the industry. A concrete contribution that will be used in future Ericsson chips. Insight into how a global company designs and validates the hardware behind 5G and 6G. The skills you bring: Master´s student in electrical/computer engineering, embedded systems, or a related field. Enjoy programming in C and are curious about what happens close to the hardware. Have an interest in understanding how a system behaves at a low level. Good to have knowledge in (but no reqirement): Bare-metal and firmware programming, including some assembly. Storage interfaces such as eMMC and SD. DMA and memory concepts. Test automation using scripting languages such as Python. Hardware validation workflows. Why join Ericsson? At Ericsson, you´ll have an outstanding opportunity. The chance to use your skills and imagination to push the boundaries of what´s possible. To build solutions never seen before to some of the world’s toughest problems. You´ll be challenged, but you won’t be alone. You´ll be joining a team of diverse innovators, all driven to go beyond the status quo to craft what comes next. What happens once you apply? Click Here to find all you need to know about what our typical hiring process looks like.Encouraging a diverse and inclusive organization is core to our values at Ericsson, that's why we champion it in everything we do. We truly believe that by collaborating with people with different experiences we drive innovation, which is essential for our future growth. We encourage people from all backgrounds to apply and realize their full potential as part of our Ericsson team. Ericsson is proud to be an Equal Opportunity Employer. learn more. Primary country and city: Sweden (SE) || Stockholm Req ID: 790610 Liknande jobb Master Thesis: Chasing Nanoseconds - Packet Timing and Data Flow Inside 5G/6G Silicon Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 11 dagar sedan Master thesis: Secure and Scalable AI Agents for Enterprise Cybersecurity Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 5 dagar sedan Master Thesis: RIB-TM Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 3 dagar sedan Master Thesis: Semantic Guardrails for Autonomous Networks - Verification of Constraint Preservation Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 12 dagar sedan Master Thesis: Machine Learning classification in Integrated Sensing and Communication Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad…
Junior Cloud RAN Layer 1 SW Developer
About this opportunity Are you about to graduate, or have you recently completed your university studies in Computer Science, Electrical Engineering, Engineering Physics, Embedded Systems, Telecommunications, or a related field? Join Ericsson's Cloud RAN Layer 1 organization and help build the technology that powers next-generation mobile networks. Our teams develop performance-critical software at the heart of 5G and future radio systems. As a Junior Software Engineer, you will work alongside experienced developers and technical experts to learn how advanced wireless communication systems are designed, implemented, tested, and optimized. This is an excellent opportunity for someone who is curious, eager to learn, and excited about solving challenging technical problems in a collaborative environment. What you will do Develop and maintain software in Ericsson's Cloud RAN Layer 1 platform. Use AI-assisted engineering workflows to support activities such as developing code, test creation, debugging, documentation, and code review. Work with modern C++ and performance-critical software components. Learn how 5G/6G radio systems and physical layer processing work. Participate in feature development, debugging, testing, code reviews, and continuous integration activities. Collaborate with software developers, architects, system engineers, and testers across global teams. Contribute to software quality, test coverage, maintainability, and continuous improvement. Explore and contribute to AI/ML-enabled features that may be implemented in the product, including prototyping, integration, testing, and evaluation together with experienced engineers. Grow your technical skills through mentorship, feedback, and hands-on experience. The skills you bring Programming experience in C/C++, Python, Julia. Foundational understanding of AI and machine learning concepts. Practical experience using Python for data processing, experimentation, or machine learning through university coursework, thesis work, or personal projects. Experience with Linux development environments, Git, unit testing, CI/CD, or cloud-native technologies. Basic understanding of 5G, mobile networks, physical layer processing, or 3GPP concepts. Ability to use AI-assisted development tools critically and responsibly. Strong analytical and problem-solving skills. Interest in software engineering, high-performance systems, and telecommunications. Good communication skills in English. Curiosity, collaboration, ownership, and a strong willingness to learn. You do not need previous professional telecom or Layer 1 experience. We are looking for strong engineering fundamentals, learning agility, and the motivation to grow. Please send your CV in English. Why join Ericsson?At Ericsson, you´ll have an outstanding opportunity. The chance to use your skills and imagination to push the boundaries of what´s possible. To build solutions never seen before to some of the world’s toughest problems. You´ll be challenged, but you won’t be alone. You´ll be joining a team of diverse innovators, all driven to go beyond the status quo to craft what comes next. What happens once you apply?Click Here to find all you need to know about what our typical hiring process looks like.Encouraging a diverse and inclusive organization is core to our values at Ericsson, that's why we champion it in everything we do. We truly believe that by collaborating with people with different experiences we drive innovation, which is essential for our future growth. We encourage people from all backgrounds to apply and realize their full potential as part of our Ericsson team. Ericsson is proud to be an Equal Opportunity Employer. learn more. Primary country and city: Sweden (SE) || Stockholm Req ID: 790693 Liknande jobb 2027 New Graduates - Embedded SW Developer - Transport Beijing,Beijing,China Product Development Publicerad för 2 månader sedan Junior L1 Software Developer Ottawa,Ontario,Canada Product Development Publicerad för en månad sedan BB CI Flow Support Ottawa,Ontario,Canada Product Development Publicerad för en månad sedan Baseband L1 Developer Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Hybrid Publicerad för 4 dagar sedan Senior SW Developer - SCP Seoul,Seoul,Korea, Republic Of Product Development Publicerad för 4 dagar sedan Junior SW Developer Madrid,Comunidad de Madrid,Spain Product Development Publicerad för en månad sedan 5G Software Developer Co-oP Ottawa,Ontario,Canada Product Development…
Master Thesis: RIB-TM
About this opportunity: Radio Interface Based Time Monitoring is a recently developed Ericsson feature, with which it is possible to calculate the time alignment error between 5G base stations. To calculate the time alignment error, two-way measurements derived from the time of arrival of a reference signal transmitted over-the-air are needed. To be able to receive these measurements, both base stations need to be able to hear each other. There are limits on how much transmission power a base station can have, so this means that other solutions need to be investigated to ensure adequate signal quality for RIB-TM. The work in this master thesis involves working with advanced 5G simulator software to gain a further understanding of how the signal quality of the RIB-TM channel can be optimized, develop solutions and measure the performance impact. You will drive the master thesis work with the support of an experienced mentor and in collaboration with driven and knowledgeable developers. We are looking for people with a passion for software development, problem solving and who do not hesitate to try all possible ways to solve the task at hand. So, take this opportunity to contribute and impact how the networks of tomorrow will be designed! What you will do: Investigate and develop methods to improve the RIB-TM signal quality Verify the improvements by modifying an existing RIB-TM simulator and cross verify the performance with and without your modifications Document and present results and conclusions The skills you bring: MSc in Computer, Electrical or Telecommunication Science, Engineering Physics or Mathematics Background in signal processing is required. Programming interest and skills are essential, as the algorithm simulator is written in C++. MATLAB, Python or similar will be used for visualization of simulation results. Good communication skills and fluency in English, both oral and written Why join Ericsson?At Ericsson, you´ll have an outstanding opportunity. The chance to use your skills and imagination to push the boundaries of what´s possible. To build solutions never seen before to some of the world’s toughest problems. You´ll be challenged, but you won’t be alone. You´ll be joining a team of diverse innovators, all driven to go beyond the status quo to craft what comes next. What happens once you apply?Click Here to find all you need to know about what our typical hiring process looks like.Encouraging a diverse and inclusive organization is core to our values at Ericsson, that's why we champion it in everything we do. We truly believe that by collaborating with people with different experiences we drive innovation, which is essential for our future growth. We encourage people from all backgrounds to apply and realize their full potential as part of our Ericsson team. Ericsson is proud to be an Equal Opportunity Employer. learn more. Primary country and city: Sweden (SE) || Stockholm Req ID: 792198 Liknande jobb Master Thesis: Bringing Silicon to Life - Writing the First Code That Talks to Next-Gen Chips Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 10 dagar sedan Master Thesis: Chasing Nanoseconds - Packet Timing and Data Flow Inside 5G/6G Silicon Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 11 dagar sedan Master thesis: Secure and Scalable AI Agents for Enterprise Cybersecurity Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 5 dagar sedan Master Thesis: Semantic Guardrails for Autonomous Networks - Verification of Constraint Preservation Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 12 dagar sedan Master Thesis: Machine Learning classification in Integrated Sensing and Communication Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 4 dagar sedan Master Thesis: Lab Resource Orchestration and Platform Engineering Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 2 timmar sedan Master Thesis: Aggregated ML Models in Radio Networks Linköping,Östergötland,Sweden Product Development Publicerad för 8 dagar sedan Master Thesis: Neural Network Models in Radio Networks Linköping,Östergötland,Sweden Product Development Publicerad för 8 dagar sedan Master Thesis: Strategies for Missing ML Data Labels Linköping,Östergötland,Sweden Product Development Publicerad för 8 dagar sedan Master Thesis: Nix in Telecom Software Development Linköping,Östergötland,Sweden Product Development Publicerad för 11 dagar sedan Bild 1 av 10
Master thesis: Secure and Scalable AI Agents for Enterprise Cybersecurity
About this opportunity: Artificial Intelligence is transforming the way organizations develop software, operate infrastructure, and defend against cyber threats. As AI agents become increasingly embedded in enterprise environments, new challenges emerge around security, governance, identity management, observability, and risk control. This Master's thesis offers a unique opportunity to explore how AI agents can be securely deployed, governed, and scaled within large organizations. Working within Ericsson's Production System Security team, you will investigate real-world challenges at the intersection of AI, cybersecurity, and secure digital transformation while contributing to the future of enterprise AI adoption. What you will do: As part of this thesis, you will research and analyze security challenges and opportunities related to AI-driven environments. Depending on your interests, you may focus on areas such as AI-orchestrated attack detection and response, security guardrails for autonomous agents, identity and authorization models, monitoring agent behavior, vulnerability detection and remediation, predictive cybersecurity, or Zero Trust architectures for AI-enabled ecosystems. You will evaluate emerging technologies, investigate industry best practices, and develop recommendations for secure and scalable AI adoption in enterprise settings. The skills you bring: We are looking for Master's students with a strong interest in cybersecurity, artificial intelligence, and enterprise technology Student pursuing a degree in Computer Science, Cybersecurity, Software Engineering, Artificial Intelligence/Machine Learning, Information Security, Distributed Systems, or a related field Solid understanding of security principles Excitement for exploring complex technical challenges through research and analysis Curiosity, critical thinking, and a passion for emerging technologies will help you succeed in this thesis and contribute valuable insights to the evolving field of secure AI Why join Ericsson?At Ericsson, you´ll have an outstanding opportunity. The chance to use your skills and imagination to push the boundaries of what´s possible. To build solutions never seen before to some of the world’s toughest problems. You´ll be challenged, but you won’t be alone. You´ll be joining a team of diverse innovators, all driven to go beyond the status quo to craft what comes next. What happens once you apply?Click Here to find all you need to know about what our typical hiring process looks like.Encouraging a diverse and inclusive organization is core to our values at Ericsson, that's why we champion it in everything we do. We truly believe that by collaborating with people with different experiences we drive innovation, which is essential for our future growth. We encourage people from all backgrounds to apply and realize their full potential as part of our Ericsson team. Ericsson is proud to be an Equal Opportunity Employer. learn more. Primary country and city: Sweden (SE) || Stockholm Req ID: 792001 Liknande jobb Master Thesis: Latency-Aware AI-Assisted Codebook MU-MIMO Pairing Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 10 dagar sedan Master Thesis: AI-Assisted Verification of Production Test Results Kumla,Örebro,Sweden Product Development Publicerad för 5 dagar sedan Master Thesis: Generative AI Test Chain Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 6 dagar sedan Data and AI engineer | Early Career Program Beijing,Beijing,China Product Development Hybrid Publicerad för 3 dagar sedan Senior AI Architect Athlone,Westmeath,Ireland + 2 more Product Development Publicerad för 14 dagar sedan AI Intern Beijing,Beijing,China Product Development Publicerad för 6 dagar sedan AI Intern Beijing,Beijing,China Product Development Publicerad för 6 dagar sedan Master Thesis: Bringing Silicon to Life - Writing the First Code That Talks to Next-Gen Chips Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 10 dagar sedan Master Thesis: Chasing Nanoseconds - Packet Timing and Data Flow Inside 5G/6G Silicon Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 11 dagar sedan Master Thesis: RIB-TM Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 3 dagar sedan Bild 1 av 10
Master Thesis: Design and Optimization of a Dynamic Reduced-Order Model for Performance - Radio Unit
About this opportunity Ericsson is offering a Master thesis opportunity within Thermal System Performance in Lund, Sweden. The work focuses on developing and validating a computationally efficient thermal digital twin for fast prediction of transient temperature behaviour in telecom radio units under realistic traffic scenarios. As mobile communication traffic becomes increasingly dynamic and energy-saving features are introduced, understanding temperature evolution over time is becoming more important. High-fidelity commercial electronics-cooling simulations can describe this behaviour, but they often require significant computational effort and are not always practical for repeated or near real-time analysis. In this thesis, you will develop a dynamic reduced-order thermal model that can be implemented in MATLAB, Simulink, Python, or an equivalent environment for rapid analysis of the time-dependent thermal behaviour of a telecom radio unit. You will use available simulation models and commercial simulation software to generate input and reference data, then calibrate and validate the reduced-order model against high-fidelity simulation results. The work includes investigating the trade-off between model fidelity and computational performance, with the aim of enabling fast or near real-time thermal prediction of complex telecom radio units. Possible modelling approaches include RC-network representations, state-space formulations, system-identification methods, Proper Orthogonal Decomposition, or hybrid physics-informed data-driven methods. You will select and justify the final approach based on accuracy, interpretability, implementation complexity, and suitability for dynamic thermal prediction. You will also assess how modelling assumptions, model structure, parameter selection, and numerical stability influence the ability to reproduce transient thermal behaviour, including the balance between computational speed, prediction accuracy, and physical relevance. What you will do Perform a literature study covering transient thermal modelling, reduced-order modelling, and relevant digital-twin approaches. Develop, implement, calibrate, and validate a dynamic reduced-order thermal model. Compare the model with high-fidelity simulation data using relevant accuracy, stability, and performance metrics. Analyse sensitivity, robustness, assumptions, limitations, and validity range under different operating conditions. Document the results and provide recommendations for how the model can be further developed or applied. The skills you bring You are a Master’s student in Mechanical Engineering, Engineering Physics, Applied Physics, or a related field. Knowledge of heat transfer, fluid mechanics, numerical methods, system modelling, or control theory is beneficial. Experience with MATLAB, Simulink, Python, or equivalent tools is an advantage, together with a strong interest in thermal modelling, simulation, and applied product development. Liknande jobb Master Thesis: AI-assisted Early Analysis of Power-Saving Features on Ericsson Radios Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 19 dagar sedan Master Thesis: Understanding Power Consumption Through Frequency-Time Grid Visualization Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 19 dagar sedan Master Thesis: Non-Terrestrial network evolution Lund,Skåne,Sweden Technology & Research Publicerad för 6 dagar sedan Master Thesis: Predictive Hybrid Pre-Charge & Current-Injection Control for Reducing Output-voltage Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 10 dagar sedan Master Thesis: AI-Driven RF Production Test Intelligence Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 14 dagar sedan Master Thesis: Security and Performance Aspects of Using WebAssembly (WASM) in Embedded Systems Linköping,Östergötland,Sweden Product Development Publicerad för 11 dagar sedan Radio Unit Design Lead Yokohama,Yokohama,Japan Product Development Publicerad för 2 månader sedan Performance and Transformation Intern Plano,Texas,United States Performance & Transformation Hybrid Publicerad för 19 dagar sedan Entry Level: Software Developer - C++ and 5G Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 14 dagar sedan FPGA Developer Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 13 dagar sedan Bild 1 av 10
Master Thesis: Test Data Analytics and Data Platform Engineering
About this opportunity: AVQL is Ericsson's strategic test data analytics and quality intelligence platform, enabling engineering organizations across R&D to collect, process, analyze and visualize large-scale verification data. What you will do: - Analyze large-scale verification and test data generated from Ericsson product validation activities. - Work with data pipelines, analytics platforms and quality assessment systems. - Investigate AI and Machine Learning techniques to extract insights from test execution data. - Explore automated quality assessment, anomaly detection and release confidence estimation. - Develop and evaluate data-driven approaches supporting engineering decision-making. - Contribute to scalable data platform solutions handling millions of test results and measurements. - Design, prototype and validate analytical models and cloud-native software solutions. - Present findings and recommendations. The skills you bring: - You are pursuing a Master's degree in Computer Science. - You have a solid experience of Python programming language.' - You have a strong understanding of AI, ML, Cloud-native architecture. - You are analytical, structured, systematic and able to work in team or independently. - This thesis is suitable for 2 students Why join Ericsson?At Ericsson, you´ll have an outstanding opportunity. The chance to use your skills and imagination to push the boundaries of what´s possible. To build solutions never seen before to some of the world’s toughest problems. You´ll be challenged, but you won’t be alone. You´ll be joining a team of diverse innovators, all driven to go beyond the status quo to craft what comes next. What happens once you apply?Click Here to find all you need to know about what our typical hiring process looks like.Encouraging a diverse and inclusive organization is core to our values at Ericsson, that's why we champion it in everything we do. We truly believe that by collaborating with people with different experiences we drive innovation, which is essential for our future growth. We encourage people from all backgrounds to apply and realize their full potential as part of our Ericsson team. Ericsson is proud to be an Equal Opportunity Employer. learn more. Primary country and city: Sweden (SE) || Stockholm Req ID: 792106 Liknande jobb Data Scientist Kolkata,West Bengal,India Service Delivery Publicerad för 11 dagar sedan Data Platform Developer Ottawa,Ontario,Canada + 1 more Product Development Hybrid Publicerad för 19 dagar sedan Master Thesis: Lab Resource Orchestration and Platform Engineering Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 2 timmar sedan Developer: Job Rotation Program Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 7 dagar sedan Data and AI engineer | Early Career Program Beijing,Beijing,China Product Development Hybrid Publicerad för 3 dagar sedan Master Thesis: AI-Driven RF Production Test Intelligence Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 14 dagar sedan 5G Software Developer Co-oP Ottawa,Ontario,Canada Product Development Hybrid Flexibel plats Publicerad för 6 dagar sedan People Analytics and AI Intern Plano,Texas,United States HR Hybrid Publicerad för 19 dagar sedan Master Thesis: Chasing Nanoseconds - Packet Timing and Data Flow Inside 5G/6G Silicon Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 11 dagar sedan Master Thesis: AI-Assisted Verification of Production Test Results Kumla,Örebro,Sweden Product Development Publicerad för 5 dagar sedan Bild 1 av 10
Master Thesis: AI-assisted Early Analysis of Power-Saving Features on Ericsson Radios
About this opportunity How can artificial intelligence help us build more energy-efficient mobile networks? Reducing energy consumption is one of the most important challenges in modern telecommunications. Ericsson continuously develops power-saving features that enable 4G and 5G networks to reduce energy usage while maintaining high performance. As the number and complexity of these features increase, understanding their behavior and identifying potential issues early becomes increasingly challenging. In this thesis, you will explore how Large Language Models (LLMs) and AI techniques can be used to understand, recognize, and analyze power-saving features in Ericsson radios. By combining knowledge of radio systems, Energy Performance features, and AI, you will investigate how early assessments can be automated and enhanced. The results can help engineers identify problems sooner, accelerate feature development, and contribute to more sustainable mobile networks with lower environmental impact. What you will do You will study Energy Performance and power-saving features used in Ericsson radios and investigate how AI can support their analysis. The work will focus on developing concepts and methods that enable earlier understanding of radio behavior and faster identification of potential issues. You will have freedom to define areas of exploration within the project. These could include, but are not limited to: Understanding the fundamentals of Energy Performance and power-saving features in 4G and 5G networks. Investigating how radio behavior reflects the operation of different power-saving features. Exploring how Large Language Models and other AI techniques can be applied to engineering analysis. Developing methods to train or guide AI models to recognize and reason about multiple power-saving features. Analyzing radio data and feature behavior to identify anomalies or potential issues at an early stage. Evaluating how AI-assisted analysis can improve current ways of working. Proposing new workflows and methodologies that leverage AI to accelerate Energy Performance feature assessment and development. The skills you bring Knowledge in Computer Science, Electrical Engineering, Telecommunications, Data Science, or a related field. Experience in at least one programming language. Interest in artificial intelligence, machine learning, and data analysis. Curiosity about wireless communication systems and sustainable technology. Eagerness to learn how modern mobile networks can reduce energy consumption while maintaining performance. Bonus: knowledge of 4G/5G systems, Large Language Models, machine learning, data analytics, or software development. Liknande jobb Master Thesis: Understanding Power Consumption Through Frequency-Time Grid Visualization Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 19 dagar sedan Master Thesis: Latency-Aware AI-Assisted Codebook MU-MIMO Pairing Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 10 dagar sedan Master Thesis: AI-Assisted Verification of Production Test Results Kumla,Örebro,Sweden Product Development Publicerad för 5 dagar sedan Master Thesis: AI-Assisted Identification of Critical Data Elements Using Agentic AI Stockholm,Stockholm,Sweden + 1 more Supply & Logistics Publicerad för 10 dagar sedan Master Thesis: Design and Optimization of a Dynamic Reduced-Order Model for Performance - Radio Unit Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för en månad sedan Master Thesis: Non-Terrestrial network evolution Lund,Skåne,Sweden Technology & Research Publicerad för 6 dagar sedan Master Thesis: AI-Driven RF Production Test Intelligence Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 14 dagar sedan Master/ Bachelor Thesis - Human-in-the-Loop Calibrated Agent Harness Karlskrona,Blekinge,Sweden Product Development Publicerad för 14 dagar sedan FPGA Developer Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 13 dagar sedan Entry Level: Software Developer - C++ and 5G Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 14 dagar sedan Bild 1 av 10
Master Thesis: Understanding Power Consumption Through Frequency-Time Grid Visualization
About this opportunity How can we make future mobile networks more energy efficient and sustainable? Energy consumption is one of the key challenges for 4G and 5G networks, and will continue to be critical as networks evolve towards 6G. At Ericsson, extensive work is ongoing to develop intelligent power-saving features that reduce energy usage while maintaining network performance. However, many of these features operate in a highly dynamic frequency-time domain that can be difficult to understand and visualize. In this thesis, you will explore how radio resources are allocated across frequency and time, how this relates to power consumption, and how power-saving features influence network behavior. By developing intuitive visualizations, you will help transform complex and abstract concepts into something that can be analyzed, explained, and demonstrated. The results can support the development of more energy-efficient networks and contribute to reducing the environmental footprint of mobile communications. What you will do You will investigate the frequency-time domain in 4G and 5G systems and study how scheduling decisions and resource allocations affect power consumption. The work will focus on making Energy Performance features more understandable and actionable through visualization and analysis. You will have freedom to define areas of exploration within the project. These could include, but are not limited to: Understanding the fundamentals of Energy Performance and power-saving features in 4G and 5G networks. Investigating how scheduling features utilize the frequency-time grid. Visualizing the allocation of Physical Resource Blocks (PRBs) across frequency and time. Connecting resource allocation patterns to power consumption. Developing visualization concepts that make complex Energy Performance features easier to understand and demonstrate. Identifying opportunities to improve existing frequency-time power features. Exploring how these visualizations can support future feature development and sustainability initiatives. The skills you bring Knowledge in Computer Science, Electrical Engineering, Telecommunications, Physics, or a related field. Experience in at least one programming language. Interest in data analysis, visualization, and problem solving. Curiosity about wireless communication systems and sustainable technology. Eagerness to learn how modern mobile networks can reduce energy consumption while maintaining performance. Bonus: knowledge of 4G/5G systems, signal processing, data visualization, or machine learning. Bonus: experience in machine learning. Liknande jobb Master Thesis: AI-assisted Early Analysis of Power-Saving Features on Ericsson Radios Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 19 dagar sedan Master Thesis: Design and Optimization of a Dynamic Reduced-Order Model for Performance - Radio Unit Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för en månad sedan Master Thesis: Understanding quality aspects of cloud gaming and remote controlled vehicles Luleå,Norrbotten,Sweden Technology & Research Distansarbete Publicerad för 13 dagar sedan Master Thesis: Non-Terrestrial network evolution Lund,Skåne,Sweden Technology & Research Publicerad för 6 dagar sedan Master Thesis: AI-Driven RF Production Test Intelligence Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 14 dagar sedan Master/ Bachelor Thesis - Human-in-the-Loop Calibrated Agent Harness Karlskrona,Blekinge,Sweden Product Development Publicerad för 14 dagar sedan FPGA Developer Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 13 dagar sedan Entry Level: Software Developer - C++ and 5G Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 14 dagar sedan Entry Level: Test Developer - Integrated Sensing & Communication Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 10 dagar sedan Master Thesis: Implementing a Python-Based Verification Framework for Ethernet Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 18 dagar sedan Bild 1 av 10
Master Thesis: Non-Terrestrial network evolution
About this opportunity At the device communication research organization within Ericsson we develop new concepts and solutions based on 5G and its evolution towards 6G. We are looking for students with an interest in communication technology to contribute to research on future device modem capabilities. The master thesis project will study how Non-Terrestrial Networks (NTNs) can be applied for RF sensing, including the use of satellite signals to detect objects on or near the ground. What you will do The following steps are envisioned as part of the thesis work: Conduct a literature study covering RF sensing using non-terrestrial network signals, with focus on bistatic and multistatic sensing concepts. Define a representative LEO satellite constellation scenario where one or more NTN satellites act as illuminators and one or more NTN devices act as receivers. Develop a simulation model for NTN-based RF sensing of objects on or near the ground, including low-altitude flying objects such as drones. Analyze bistatic sensing performance when multiple satellites form a virtual transmitter aperture and a single NTN device acts as receiver. Extend the analysis to multistatic sensing with multiple NTN devices as receivers, and study how satellite geometry, receiver placement, target position, and signal assumptions affect sensing performance. Summarize the feasibility, main limitations, and potential future research directions for using NTN signals in device-based RF sensing. The skills you bring Final year master's student in Electrical Engineering, Engineering Physics or similar with background in electromagnetics. Genuine interest in wireless communication technologies. Experience in simulation tools such as MATLAB Eager to learn, ambitious, having an innovative mentality as well as being a true standout colleague. Fluent in English, both verbal and written communication. Please attach your transcripts and coursework with your application Extent Assumed 2 students Location Lund Why join Ericsson?At Ericsson, you´ll have an outstanding opportunity. The chance to use your skills and imagination to push the boundaries of what´s possible. To build solutions never seen before to some of the world’s toughest problems. You´ll be challenged, but you won’t be alone. You´ll be joining a team of diverse innovators, all driven to go beyond the status quo to craft what comes next. What happens once you apply?Click Here to find all you need to know about what our typical hiring process looks like.Encouraging a diverse and inclusive organization is core to our values at Ericsson, that's why we champion it in everything we do. We truly believe that by collaborating with people with different experiences we drive innovation, which is essential for our future growth. We encourage people from all backgrounds to apply and realize their full potential as part of our Ericsson team. Ericsson is proud to be an Equal Opportunity Employer. learn more. Primary country and city: Sweden (SE) || Lund Req ID: 791127 Liknande jobb Master Thesis: AI-Driven RF Production Test Intelligence Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 14 dagar sedan Master Thesis: Design and Optimization of a Dynamic Reduced-Order Model for Performance - Radio Unit Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för en månad sedan Master Thesis: AI-assisted Early Analysis of Power-Saving Features on Ericsson Radios Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 19 dagar sedan Master Thesis: Understanding Power Consumption Through Frequency-Time Grid Visualization Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 19 dagar sedan Master Thesis: Carrier Selection and Resource Allocation in 6G Luleå,Norrbotten,Sweden Technology & Research Publicerad för 14 dagar sedan Master Thesis: Adaptive Indoor - Outdoor Positioning Luleå,Norrbotten,Sweden Technology & Research Publicerad för 14 dagar sedan Master Thesis: Radio Measurement Analysis for 6G Luleå,Norrbotten,Sweden Technology & Research Publicerad för 14 dagar sedan Master Thesis: Networked Robot Control over 5G/6G Networks Luleå,Norrbotten,Sweden Technology & Research Publicerad för 14 dagar sedan Entry Level: Test Developer - Integrated Sensing & Communication Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 10 dagar sedan Master Thesis: Predictive Hybrid Pre-Charge & Current-Injection Control for Reducing Output-voltage Lund,Skåne,Sweden Product Development Publicerad för 10 dagar sedan Bild 1 av 10
Master Thesis: AI-Driven RF Production Test Intelligence
About this opportunity This master-thesis will explore how AI and machine learning can transform large-scale RF production test data into actionable engineering insights. By correlating RF performance metrics with more factors, it aims to detect anomalies, support RCA, flag quality risks, and identify opportunities to optimize test coverage and time - helping engineers resolve issues faster and get higher quality products. What you will do This Master Thesis investigates the application of Artificial Intelligence and Machine Learning techniques on RF production test data from Ericsson radio products. You will have the opportunity to explore multiple aspects of data-driven production intelligence and define areas of focus together with supervisors. Possible areas of investigation include, but are not limited to: Production Data Understanding and Feature Engineering Analyze large-scale RF production test datasets. Identify key RF performance indicators and manufacturing parameters. Develop methods for data cleansing, normalization, and feature extraction. AI-Based Anomaly Detection Investigate machine learning approaches for detecting abnormal test behavior. Identify outlier devices and unusual production trends. Compare conventional statistical methods with modern AI techniques. Root Cause Analysis Support Correlate RF test results with manufacturing information, component lots, test stations, environmental conditions, and other available factors. Explore how AI can assist engineers in narrowing down potential root causes. Develop explainable analysis methods to improve engineering confidence. Production Quality Risk Prediction Investigate predictive models for identifying potential quality risks before products leave manufacturing. Study early indicators of future failures or yield degradation. Evaluate model performance using historical production data. Test Coverage Optimization Analyze relationships between different production test steps. Identify redundant measurements and opportunities to streamline testing. Evaluate potential reductions in test time while maintaining product quality and fault coverage. Data Visualization and Engineering Insights Develop intuitive visualizations and dashboards for production data exploration. Present AI-generated insights in a way that supports engineering decision-making. Investigate techniques for explainable AI within a production environment. Proof-of-Concept Implementation Build and evaluate a proof-of-concept AI solution using real production data. Demonstrate the ability to detect anomalies, provide engineering insights, and support production optimization activities. Assess deployment opportunities and future industrial applications. The skills you bring Knowledge in Computer Science, Electrical Engineering, or a related field. Knowledge of data visualization and statistical analysis. Familiarity with RF systems, wireless communication, electronics, or manufacturing processes. Experience in at least one programming language (Python not mandatory). Eagerness to learn and explore new concepts. Bonus: experience in machine learning. Why join Ericsson?At Ericsson, you´ll have an outstanding opportunity. The chance to use your skills and imagination to push the boundaries of what´s possible. To build solutions never seen before to some of the world’s toughest problems. You´ll be challenged, but you won’t be alone. You´ll be joining a team of diverse innovators, all driven to go beyond the status quo to craft what comes next. What happens once you apply?Click Here to find all you need to know about what our typical hiring process looks like.Encouraging a diverse and inclusive organization is core to our values at Ericsson, that's why we champion it in everything we do. We truly believe that by collaborating with people with different experiences we drive innovation, which is essential for our future growth. We encourage people from all backgrounds to apply and realize their full potential as part of our Ericsson team. Ericsson is proud to be an Equal Opportunity Employer. learn more. Primary country and city: Sweden (SE) || Lund Req ID: 790711 Liknande jobb Master thesis: Secure and Scalable AI Agents for Enterprise Cybersecurity Stockholm,Stockholm,Sweden Product Development Publicerad för 5 dagar sedan Master Thesis: Non-Terrestrial network evolution Lund,Skåne,Sweden Technology & Research Publicerad för 6 dagar sedan Master Thesis: AI-assisted Early Analysis of…
Master Thesis: Chasing Nanoseconds - Packet Timing and Data Flow Inside 5G/6G Silicon
About this opportunity: Have you ever wondered how data moves through a chip fast enough to power a 5G network, and how every packet is timestamped with nanosecond precision? This thesis offers the opportunity to explore and validate exactly that, from inside the silicon. Ericsson ASICs move large volumes of data between different engines on the chip, through dedicated DMA components that transfer data independently, out through the Ethernet interface, and to and from memory. For the chip to be trusted, the timing must remain correct even when these data paths are driven to their limits. Developing the test content that proves this is the focus of the thesis. You will develop test content that sends packets from the on-chip engines, such as the Ericsson Many Core Architecture (EMCA) and the DMA components, out through the Ethernet physical interface (PHY). The central idea is to run the data paths at their maximum throughput, representing the worst-case load, and to verify that synchronization and timestamping remain accurate under that stress. You will exercise the different DMA components and the data paths between the engines, Ethernet, DDR, and internal RAM, first on existing project hardware and later on the SVP (System Virtual Platform), a software model of chips still under development. You will be supported throughout by an experienced validation team, and building familiarity with the parts you have not encountered before is an expected and welcome part of the thesis. What you will do: Study the Ethernet interface, the on-chip data engines (such as the EMCA and the DMA components), and the paths that data takes through the chip. Develop test content that sends and receives packets through the Ethernet physical interface (PHY). Drive the data paths at their maximum throughput to create a worst-case stress condition on the chip. Verify that synchronization and timestamping remain accurate, to nanosecond precision, under this maximum load. Exercise the different DMA components to move data between the engines, Ethernet, DDR, and internal RAM at full rate. Bring up and validate the test content on existing project hardware as a proof of concept. Port it to the SVP virtual platform, targeting chips that are still under development. Measure timing accuracy, latency, and throughput, and document a reusable methodology for the team. What you will gain: Hands-on experience with real silicon bring-up, an opportunity few engineers have early in their careers. Skills in high-speed networking, timing, and embedded testing that are valued across the industry. A concrete contribution that will be used in future Ericsson silicon bring-up. Experience working alongside engineers who design world-class hardware. The skills you bring: Master’s student in electrical/computer engineering, embedded systems, or a related field. Enjoy programming (particularly in C) and are curious about how hardware and networks operate. Have an interest in understanding how a system behaves at a low level. Good to have (but no requirement): Knowledge of Ethernet and packet-based networking. Familiarity with DMA, memory, and on-chip data paths. Experience with bare-metal or firmware programming. Knowledge of synchronization and timestamping, such as IEEE 1588/PTP. Experience with scripting, such as Python, for test automation and analysis. Why join Ericsson? At Ericsson, you´ll have an outstanding opportunity. The chance to use your skills and imagination to push the boundaries of what´s possible. To build solutions never seen before to some of the world’s toughest problems. You´ll be challenged, but you won’t be alone. You´ll be joining a team of diverse innovators, all driven to go beyond the status quo to craft what comes next. What happens once you apply? Click Here to find all you need to know about what our typical hiring process looks like.Encouraging a diverse and inclusive organization is core to our values at Ericsson, that's why we champion it in everything we do. We truly believe that by collaborating with people with different experiences we drive innovation, which is essential for our future growth. We encourage people from all backgrounds to apply and realize their full potential as part of our Ericsson team. Ericsson is proud to be an Equal Opportunity Employer. learn more. Primary country and city: Sweden (SE) || Stockholm Req ID: 790609 Liknande jobb Master Thesis: Bringing Silicon to Life - Writing the First Code That Talks to…
Junior mjukvaruutvecklare inom stridsflygsimulering
Är du en mjukvaruutvecklare som vill arbeta i en helt unik simulatormiljö och samtidigt göra verklig skillnad för Sveriges säkerhet? Vill du bidra att utveckla framtidens luftstridsimulator? Då kan FOI vara din nya arbetsplats! Vi erbjuder ett arbetsliv i balans, en utvecklande arbetsmiljö och ett samhällsviktigt arbete! Om tjänsten Som mjukvaruutvecklare inom stridsflygsimulering kommer du att ingå i ett team som utvecklar och underhåller mjukvaran för Flygvapnets luftstridssimuleringscentrum, FLSC, som är en världsledande simuleringsanläggning för bemannad luftstrid, många-mot-många. Simulatorn består av en komplex och distribuerad mjukvara där olika luftstridsstridscenarier med flygsystemet JAS Gripen kan simuleras. Du kommer att få arbeta både med egenutvecklad mjukvara såväl som med integration av externa modeller och verktyg. Du kommer att ingå i ett eller flera mindre team som ansvarar för de olika delarna av simulatorn som tex radarsystem, vapensystem, datorgenererade aktörer, grafisk visualisering, flygtekniska förmågor eller scenarieplanering. Utvecklingen sker huvudsakligen i modern C++ och Python. Som mjukvaruutvecklare kan du även få arbeta med prototyputveckling i forskning- och utvecklingsprojekt eller att utvärdera nya tekniker inom simuleringsområdet. Då verksamheten täcker ett brett område från distribuerad mjukvara till matematiska modeller finns det stora möjligheter till utveckling och omväxlande arbetsuppgifter. Om enheten Du kommer att ingå i enheten Simulatorutveckling som tillhör avdelningen Försvarsteknik På enheten ansvar vi för mjukvaruutvecklingen för FLSC och arbetar med att utveckla luftstridsimuleringsförmåga utifrån Försvarsmaktens behov. Vi bedriver även protyputveckling och omvärldsbevakning inom området simulering och modellering. Vårt arbete sker i nära samarbete med övriga enheter inom verksamhetsområdet Simulatorteknik samt med övriga närliggande enheter inom FOI. Läs gärna mer om simuleringsanläggningen FLSC. Har du den kompetensprofil vi behöver? Krav Vi söker dig som har: Högskoleexamen på kandidat- eller masternivå inom datateknik, spelutveckling, flygteknik eller motsvarande som vi bedömer som relevant. Några års erfarenhet av professionell mjukvaruutveckling i C++. Erfarenhet av utveckling i Unreal Engine, Unity eller motsvarande. Goda kunskaper i svenska och engelska. Som person är du självgående och arbetar mot uppsatta mål och resultat. Du har god samarbetsförmåga och kommunicerar väl med dina kollegor såväl som samarbetsparter och uppdragsgivare. Du har en god analysförmåga och är en kreativ problemlösare. Vi lägger stor vikt vid dina personliga egenskaper. Meriterande Det är meriterande om du har erfarenhet av: Modellering och simulering. Simulatorverktyg. Spelutveckling. 3D-visualisering. Praktisk användning av AI/maskininlärning. Vad erbjuder vi dig? Totalförsvarets forskningsinstitut (FOI) är en statlig myndighet som bedriver världsledande forskning inom försvar och säkerhet till stöd för Sveriges militära och civila försvar. Vi erbjuder en unik arbetsplats där du får möjlighet att arbeta med det som är viktigt för totalförsvaret och hela samhället. Forskningen tillämpas både inom försvarsmyndigheter och hos civila aktörer och spelar en avgörande roll i att bygga en relevant och effektiv försvarsförmåga. Vi arbetar medvetet för en god arbetsmiljö med en bra balans mellan arbete och privatliv. Utöver detta erbjuder vi en rad förmåner. Läs mer om hur det är att jobba hos oss: https://www.foi.se/jobba-hos-oss.html Tjänsten är en tillsvidareanställning som kan komma att inledas med sex månaders provanställning. Vill du vara med och söka svaren för en säkrare värld? Välkommen med din ansökan i form av CV och personligt brev via ansökningsknappen senast den 28 oktober 2026. För mer information om tjänsten är du välkommen att kontakta Jin Moen. Fackliga företrädare är Staffan Lindgren (Saco-S) och Magnus Lindström (OFR/S – ST). Samtliga nås på 08-555 030 00. Då anställningen är placerad i säkerhetsklass krävs svenskt medborgarskap. Säkerhetsprövning med registerkontroll kommer att genomföras före anställning enligt säkerhetsskyddslagen (2018:585). Inför säkerhetsprövning efterfrågas vidimerade kopior på de utbildningar och tjänstgöringsintyg som är relevanta för tjänsten. FOI är en myndighet varmed inlämnade ansökningshandlingar blir allmän handling som på begäran kan lämnas ut till utomstående enligt offentlighets- och sekretesslagen. Erbjudanden från…
Thesis Work, 45/60 Credits - Targeted intestinal advanced drug delivery development
Are you passionate about drug delivery and interested in advancing targeted delivery technologies for inflammatory bowel disease? Join our team in Gothenburg and investigate how mesoporous silica nanoparticles could enhance drug delivery to inflamed colonic tissue. About AstraZeneca: AstraZeneca is a global, science-led, patient-centred biopharmaceutical company focusing on discovering, developing, and commercialising prescription medicines for some of the world’s most serious diseases. But we’re more than a global leading pharmaceutical company. At AstraZeneca, we're dedicated to being a Great Place to Work and empowering employees to push the boundaries of science and fuel their entrepreneurial spirit. About the Opportunity: As a Thesis Worker at AstraZeneca, you’ll find an environment that’s full of unique opportunities and exciting challenges. Here, you’ll have the opportunity to pursue your areas of interest whilst equally developing a broad skillset and knowledge base to get the best out of your experience. You’ll be working on meaningful projects to make an impact and deliver real value for our patients and our business. Thesis work description: Inflammatory bowel disease (IBD), including Crohn’s disease and ulcerative colitis, is a chronic condition with increasing incidence worldwide. Current treatments often require lifelong administration and may be associated with adverse effects, steroid dependence, and limited efficacy. In addition, the complex biology of IBD and the variability in treatment response create significant challenges in developing effective therapies for all patients. Advanced drug delivery systems that enable targeted and controlled release of therapeutic agents at diseased tissues could support more effective and precise treatment strategies. In this project, you will investigate the use of mesoporous silica nanoparticles (MSNs) to enhance drug delivery to inflamed colonic tissue, with the overall aim of developing a targeted oral drug delivery system for the local treatment of IBD. We are looking for a motivated master’s thesis student to join a drug delivery project within AstraZeneca’s Small Molecule Product Discovery and Development, Pharmaceutical Sciences organisation in Gothenburg. The project is part of an industrial PhD collaboration with the Department of Pharmacy at Uppsala University. The project will be primarily laboratory-based and will focus on in vitro studies. You will produce mesoporous silica nanoparticles using a sol–gel method and investigate their suitability for drug delivery. The work will include nanoparticle characterisation, drug loading, and evaluation of drug release using relevant in vitro assays. You will also analyse and interpret experimental data in the context of developing precision treatments for inflammatory bowel disease. What you will gain: Hands-on experience in advanced drug delivery: Learn about oral drug delivery systems and approaches for targeted treatment of gastrointestinal diseases. Nanoparticle synthesis and characterisation: Develop practical experience in producing and characterising mesoporous silica nanoparticles. Drug loading and release studies: Gain experience with loading therapeutic compounds into nanoparticles and evaluating their release profiles. In vitro experimental skills: Plan and perform laboratory experiments using relevant analytical and assay techniques. Data analysis and interpretation: Learn how to analyse experimental results and draw scientifically sound conclusions. Insight into drug development: Understand how drug delivery technologies can support the discovery and development of novel therapies. Translational research experience: Explore how academic research can be translated into potential therapeutic applications. Scientific communication: Present your work to multidisciplinary scientific teams and gain experience working in a collaborative industrial research environment. Placement: This is an on-site position at AstraZeneca Gothenburg. Please note, AstraZeneca does not support with accommodations for this role Structure: Duration: Start Spring 2027 Credits: 45/60 Essential Requirements: Enrolled in a master's program within Pharmaceutics, Drug Discovery and Development, Chemical or Biochemical Engineering, Biomedicine, Biotechnology or a related field Excellent English communication skills, including speaking, presenting and scientific writing. Ability to work independently and an interest in experimental…
Examensarbete, 30 hp - Alternativ för flygfraktförberedelser av färdiga produkter vid SBC
Vill du bidra till att utvärdera framtidens lösningar för flygfrakt av färdiga läkemedel? Vi söker dig som är analytisk och intresserad av logistik, verksamhetsutveckling och beslutsunderlag – och som vill jämföra olika alternativ med hänsyn till kostnad, ledtid, kvalitet och hållbarhet. Om oss: På Campus AstraZeneca Södertälje, en av världens största tillverkningsenheter för läkemedel, omvandlas nyskapande idéer till färdiga produkter, varje minut. Sweden Operations och Sweden Biologics står för högteknologisk produktion av traditionella och biologiska läkemedel och tillsammans med vårt nordiskt-baltiska marknadsbolag står vi för en kompetens lika bred som djup. Generell industrikunskap mixas med Life Science-expertis i en internationell miljö med stödjande ledarskap. Vi samarbetar för att tjäna ett gemensamt syfte: att förändra liv genom att skapa framtidens läkemedel. Examensarbete, beskrivning: Bakgrund och syfte Färdiga produkter som skickas med flyg och båt från SBC till kunder utanför Europa genomgår i dag fraktförberedelser hos en extern leverantör. Detta upplägg innebär en viss ledtid och kostnad. Examensarbetet ska utvärdera om den nuvarande modellen bör behållas eller ersättas med en lösning på campus, samtidigt som den kvalitet som krävs i alla relevanta processer upprätthålls. Alternativ att utvärdera Nuläge: Förberedelser hos den externa leverantör som anlitas av Global Logistics Function. Alternativ 1: Förberedelser i befintliga eller anpassade lokaler inom SBC. Alternativ 2: Förberedelser i en annan lagerlokal på AstraZenecas campus i Gärtuna, belägen utanför SBC:s huvudsakliga verksamhetsområde. Huvudsakliga mål och förväntade leveranser Kartlägga den nuvarande end-to-end-processen, gränssnitten och baslinjeprestandan för fraktförberedelser av färdiga produkter för flygfrakt, inklusive ledtider och kostnadsdrivare. Definiera ett transparent utvärderingsramverk och de operativa krav som alternativen måste uppfylla utifrån kvalitet, regulatoriska krav, säkerhet, hållbarhet och kapacitet. Jämföra de tre alternativen utifrån totalkostnad, ledtid, flexibilitet, hållbarhet och förmåga att upprätthålla kvaliteten i relevanta processer. Bedöma genomförbarhet, beroenden, risker och nödvändiga förändringar för varje alternativ. Ta fram en faktabaserad rekommendation för den föredragna vägen framåt, inklusive centrala antaganden, känslighetsanalys och en övergripande implementeringsplan. Föreslagna avgränsningar Ingår: Förberedelseaktiviteter och gränssnitt från det att färdiga produkter frisläpps för leverans till dess att de överlämnas till flygtransportkedjan. Ingår: Relevanta fysiska flöden (produkter, lastbärare och avfall), informationsflöden, roller, krav på lokalens utformning, utrustning, processkontroller och intressentgränssnitt. Ingår inte, om inget annat särskilt överenskoms: Detaljerad anläggningsprojektering, förhandlingar om leverantörsavtal, formellt investeringsgodkännande och implementering av den rekommenderade lösningen. Placering: Examensarbetet utförs på vår anläggning i Södertälje med möjlighet till handledning från erfarna specialister. Struktur: Examensarbetet utförs under vårterminen 2027 30 högskolepoäng En student Kvalifikationer: Pågående utbildning på masternivå inom industriell ekonomi, supply chain management, logistik, operations management, produktionsteknik eller närliggande område. En kombination av logistikanalys och utveckling av beslutsunderlag för affärsfall är särskilt relevant. Förmåga att strukturera och analysera komplexa logistik- och verksamhetsprocesser med både kvantitativa och kvalitativa metoder. Förmåga att ta fram en trovärdig jämförelse av totalkostnad och ledtid, identifiera antaganden och genomföra känslighetsanalys. Förståelse för försörjningskedjor, lagerhållning, transportlogistik och processförbättring. Förmåga att beakta krav på kvalitet, regelefterlevnad, säkerhet och hållbarhet vid sidan av operativa och ekonomiska kriterier. God kommunikationsförmåga på engelska och svenska. Förmåga att arbeta självständigt, samarbeta med tvärfunktionella intressenter och tillbringa tid på plats i Gärtuna. Villighet att hantera företagsinformation konfidentiellt och följa gällande krav på plats och säkerhet. Vad händer nu? Vi välkomnar din ansökan så snart som möjligt, men senast den sista ansökningsdagen den 8e november 2026. Om vi identifierar lämpliga kandidater före sista ansökningsdag, förbehåller vi oss rätten att avsluta rekryteringen tidigare än…
Thesis Work, 60 Credits - High-Resolution Spatial Mapping and Characterization of Hepatitis B and Hepatis D in Liver Pathophysiology
Are you passionate about understanding viral liver disease and applying advanced spatial biology approaches to human tissue? Join AstraZeneca for a master’s thesis project investigating how Hepatitis B virus (HBV) and Hepatitis D virus (HDV) interact with the liver microenvironment and contribute to liver injury, fibrosis, and tumour development. About AstraZeneca: AstraZeneca is a global, science-led, patient-centered biopharmaceutical company focusing on discovering, developing, and commercialising prescription medicines for some of the world’s most serious diseases. But we’re more than a global leading pharmaceutical company. At AstraZeneca, we're dedicated to being a Great Place to Work and empowering employees to push the boundaries of science and fuel their entrepreneurial spirit. About the Opportunity: As a Thesis Worker at AstraZeneca, you’ll find an environment that’s full of unique opportunities and exciting challenges. Here, you’ll have the opportunity to pursue your areas of interest whilst equally developing a broad skillset and knowledge base to get the best out of your experience. You’ll be working on meaningful projects to make an impact and deliver real value for our patients and our business. Thesis work description: Hepatitis B is a viral infection caused by hepatitis B virus (HBV). It affects approximately 250 million people worldwide, with around 0.9 million new infections reported annually, and contributed to approximately 1.1 million deaths in 2024 through complications including liver cirrhosis and hepatocellular carcinoma (HCC). An estimated 5% of patients with chronic HBV infection are coinfected with hepatitis D virus (HDV), which is associated with accelerated progression to cirrhosis, HCC, and liver-related death. Despite advances in HBV and HDV research, the spatial relationships among viral transcription, HBV integration, host responses, and disease-associated liver microenvironments remain poorly defined. Addressing this gap is essential for understanding how persistent viral activity and local tissue biology contribute to fibrosis, cirrhosis, and hepatocellular carcinoma. Cutting edge technologies such as spatial transcriptomics and long read sequencing provide high resolution approaches to study HBV and HDV to better charecterise viral and host gene expression and expression that is a result of HBV integration into the host genome. Together these technologies may reveal molecular mechanisms that link viral persistence and host responses to progressive liver disease and carcinogenic outcomes. The proposal will pursue three complementary objectives: to map HBV and HDV transcripts and viral proteins within human liver tissue; to identify spatially resolved host responses and tissue microenvironments associated with viral persistence and disease progression; and to characterize HBV integration events and viral–host chimeric transcripts in relation to fibrosis, liver injury, and tumour development. Placement: This is an on-site position at AstraZeneca Gothenburg. Please note, AstraZeneca does not support with accommodations for this role Structure: Duration: Start Spring 2027 Credits: 60 Essential Requirements: Enrolled in a Master’s programme in Molecular Biology, Microbiology, Biomedical Sciences, Biotechnology, or a related field. Strong interest in virology, molecular biology, infectious diseases, liver biology, pathology, or spatial biology. Basic knowledge of molecular biology Experience with laboratory work and the handling of biological samples. Interest in learning tissue-based methods, spatial analysis, microscopy, and image analysis. Practical experience with NGS/sequencing and histology are a plus Ability to independently plan, organize, and execute experimental work. Strong analytical and problem-solving skills. Excellent English communication skills, including scientific writing and oral presentations. So, what’s next? Apply today and take the chance to be part of making a difference, making connections, and gaining the tools and experience to open doors and fulfil your potential. We can´t wait to hear from you! We welcome your application as soon as possible, but ahead of the scheduled closing date November 05, 2026. In the event that we identify suitable candidates ahead of the scheduled closing date, we reserve the right to withdraw the vacancy earlier than published. Date Posted 15-okt.-2026 Closing Date 05-nov.-2026Our mission is to build an inclusive and equitable…
Thesis Work, 30/60 Credits - Digital twins for efficacy evaluation in clinical trials
Are you passionate about using statistical modelling, machine learning and simulation to address complex challenges in clinical drug development? Join AstraZeneca in Gothenburg for a thesis project focused on developing digital twins to support the evaluation of treatment efficacy when placebo or standard-of-care comparisons are difficult or infeasible. About AstraZeneca: AstraZeneca is a global, science-led, patient-centred biopharmaceutical company focusing on discovering, developing, and commercialising prescription medicines for some of the world’s most serious diseases. But we’re more than a global leading pharmaceutical company. At AstraZeneca, we're dedicated to being a Great Place to Work and empowering employees to push the boundaries of science and fuel their entrepreneurial spirit. About the Opportunity: As a Thesis Worker at AstraZeneca, you’ll find an environment that’s full of unique opportunities and exciting challenges. Here, you’ll have the opportunity to pursue your areas of interest whilst equally developing a broad skillset and knowledge base to get the best out of your experience. You’ll be working on meaningful projects to make an impact and deliver real value for our patients and our business. Thesis work description: This is an opportunity for an engaged master student to join our Clinical Pharmacology and Pharmacometrics team at AstraZeneca Gothenburg to work on an exciting project in the field of digital twins in Immunology. Evaluation of clinical efficacy during drug development can be complex when comparison to placebo or standard of care is infeasible. In such settings, in silico treatment arms (herein referred to as digital twins) can provide a comparator for a more robust efficacy evaluation. In the present context, digital twins constitute a type of disease model used to generate potential disease trajectories for an individual patient under specified treatment scenarios. The generated disease trajectories can be compared to actual observed trajectories in individual patients thus allowing for, for example, drug versus placebo comparison. Different modelling approaches can be used to generate digital twins; this project will focus on data-driven approaches that learn patterns of disease progression from data. The overall aim of the project is to develop a framework for the construction of digital twins to support efficacy evaluation during clinical drug development. Simulated data will primarily be used for method development, although real-world data may be used if relevant and accessible. Key Objectives: Exploration of generative models, e.g. autoregressive models, to be used as digital twins. Development of a framework for comparison between observed clinical data and in silico counterfactuals to quantify efficacy. Validation and benchmarking of the framework. Setting up methodology for handling of missing data (stretch objective). Placement: This is an on-site position at AstraZeneca Gothenburg. Please note, AstraZeneca does not support with accommodations for this role. Structure: Duration: Spring 2027 Credits: 30/60 Essential Requirements: Enrolled in a Master's program within engineering, mathematics, statistics, artificial intelligence, data science, or a related discipline. A strong quantitative background in statistics, applied mathematics, engineering, machine learning, data science, or a related discipline. Experience programming in R, Julia or Python. A good understanding of statistical modelling. Ability to communicate technical results clearly in written and spoken English. Desirable requirements: Experience with generative or probabilistic models, longitudinal data, causal inference, simulation studies, or clinical-trial methodology. So, what’s next? Apply today and take the chance to be part of making a difference, making connections, and gaining the tools and experience to open doors and fulfil your potential. We can´t wait to hear from you! We welcome your application as soon as possible, but ahead of the scheduled closing date November 03, 2026. In the event that we identify suitable candidates ahead of the scheduled closing date, we reserve the right to withdraw the vacancy earlier than published. Date Posted 14-okt.-2026 Closing Date 03-nov.-2026Our mission is to build an inclusive and equitable environment. We want people to feel they belong at AstraZeneca and Alexion, starting with our recruitment process. We welcome and consider applications from all qualified…
Thesis Work, 30/60 Credits - Confluency Atlas: Predicting Cell Growth and Cellular State Using AI
Could AI help us predict not only how cells grow, but also how they behave? Join AstraZeneca to explore how cell growth dynamics may reveal deeper biological phenotypes, including cell cycle progression and cellular state. This thesis project combines cell biology, machine learning, FAIR data principles and digital laboratory innovation to support future experimental planning and AI-enabled assay development. About AstraZeneca: AstraZeneca is a global, science-led, patient-centred biopharmaceutical company focusing on discovering, developing, and commercialising prescription medicines for some of the world’s most serious diseases. But we’re more than a global leading pharmaceutical company. At AstraZeneca, we're dedicated to being a Great Place to Work and empowering employees to push the boundaries of science and fuel their entrepreneurial spirit. About the Opportunity: As a Thesis Worker at AstraZeneca, you’ll find an environment that’s full of unique opportunities and exciting challenges. Here, you’ll have the opportunity to pursue your areas of interest whilst equally developing a broad skillset and knowledge base to get the best out of your experience. You’ll be working on meaningful projects to make an impact and deliver real value for our patients and our business. Thesis work description: The Confluency Atlas is an AI-driven platform that transforms time-series cell growth data into predictive models for cell seeding and culture optimization. This thesis will investigate whether patterns in cell growth can be linked to deeper biological phenotypes, including cell cycle progression and cellular state. The aim is to explore whether these dynamics can help predict not only how cells grow, but also how they behave. The work will bring together cell biology and AI, applying FAIR data principles to support the effective use of experimental data. By connecting cell growth patterns with cellular phenotypes, the project will contribute to digital laboratory innovation and help inform future AI-enabled reagent and assay design, automation, acceleration and experimental planning across Discovery Sciences. Placement: This is an on-site position at AstraZeneca Gothenburg. AstraZeneca does not support with accommodations for this role Structure: Duration: Start Spring 2027 Credits: 30/60 Essential Requirements: Enrolled in a Master’s programme in cell biology or a related field. Good knowledge of cell biology. Interest in cell growth, cell culture and cellular phenotypes. Familiarity with AI models or machine-learning models is an advantage Experience with hands-on cell culture is a plus. Experience with programming, such as Python or R, is an advantage. Good communication skills in English. So, what’s next? Apply today and take the chance to be part of making a difference, making connections, and gaining the tools and experience to open doors and fulfil your potential. We can´t wait to hear from you! We welcome your application as soon as possible, but ahead of the scheduled closing date November 02, 2026. In the event that we identify suitable candidates ahead of the scheduled closing date, we reserve the right to withdraw the vacancy earlier than published. Date Posted 12-okt.-2026 Closing Date 02-nov.-2026Our mission is to build an inclusive and equitable environment. We want people to feel they belong at AstraZeneca and Alexion, starting with our recruitment process. We welcome and consider applications from all qualified candidates, regardless of characteristics. We offer reasonable adjustments/accommodations to help all candidates to perform at their best. If you have a need for any adjustments/accommodations, please complete the section in the application form. APPLY SAVE FOR LATER VIEW SAVED JOBS Explore the local area Take a look at the map to see what’s nearby. Similar roles Recently Viewed Thesis Work, 45/60 Credits - Targeted intestinal advanced drug delivery development Gothenburg Thesis Work, 60 Credits - High-Resolution Spatial Mapping and Characterization of Hepatitis B and Hepatis D in Liver Pathophysiology Gothenburg Thesis Work, 30/60 Credits - Digital twins for efficacy evaluation in clinical trials Gothenburg Thesis Work, 30 Credits - Real-Time Prediction of All Components in Pharmaceutical Formulations Using NIR and Raman Spectroscopy Gothenburg Join our Talent Network Be the first to receive job updates and news from AstraZeneca SIGN UP About Us We are AstraZeneca, one of the world’s most…
Summer Internship at Visma!
Join our 2027 summer internship program and make your mark at Europe's leading cloud software company. Apply for this job Imagine spending your summer working alongside some of the brightest minds in the tech industry, where your ideas are not only welcomed but encouraged. The Visma summer internship program is your ticket to gain hands-on experience, drive innovation, and develop valuable skills - whether your passion lies in software- or business development. Join us and set the stage for a meaningful and impactful career in tech. A little bit about us Visma is a collective of 150+ business software companies operating across 28 markets. With 2.5 million customers and counting, we're on a mission to make business administration effortlessly simple for small businesses, large enterprises, and local governments alike. What you can expect Based on your background and preferences, you’ll join one of our business units to work on a project in key areas such as Business development, Software Engineering or AI development. From day one, you’ll be an essential member of your assigned team, contributing to strategically important projects to drive our company forward. You'll gain an inside look at how advanced technology solves real business problems and creates significant value for society. When you apply, we ask you to choose the area you prefer to work in. Here’s a brief overview. Business Development. You have a strong passion for the intersection of business and technology. Analysing a complex dataset, exploring a new market, or rethinking how a product reaches its customers: you're the kind of person who rolls up their sleeves and dives in. You're comfortable working with data, love a good challenge, and know how to bring people along with you. Communicating across teams comes naturally, and you're always looking for smarter ways to do things. Software Engineering. You'll work closely with our team on features that actually matter for mission-critical products. Depending on the project and your interests, you’ll gain hands-on experience in backend and/or frontend development, cloud technology, UX and product development, supercharged by agentic development. You'll also work across different teams and disciplines, giving you valuable insights into how technology functions in practice and how what you've learned from Computer Science translates into practical, impactful solutions. AI Development. Your technical responsibilities will center on the development of our AI products, where you'll contribute to algorithms, machine learning techniques, and innovative solutions. You’ll design prototypes and proof-of-concepts for real-world applications, such as anomaly detection in payroll and agentic AI. You're motivated by technological innovation and seeing it translate into real commercial impact. Curious to see what previous interns have been up to? Follow us on Instagram! Who we’re looking for If you’re a student in the third or fourth year of your studies and are ready to gain real-world experience at one of Europe’s largest software companies, we want to meet you! Perhaps you have an undiscovered developer inside you and are motivated by programming and finding new solutions. Or maybe you have ambitions to work strategically with technology and lead future technology projects. You are studying IT, computer science, communication technology, informatics, or industrial economics or economics. Either way, you should be ready to: Challenge the status quo Use critical thinking skills to solve complex problems Be a self-starter who also works well in a team Demonstrate great written and verbal communication (in both Swedishh and English) Sounds like you? Apply today! Internship details The internship is paid and runs over 8 weeks from the middle of June until the first week of August. You’ll have two weeks off in July for a holiday break. During your internship, you’ll work on real projects, so the goal is for us to continue your work after the summer is over. You’ll work in international teams and be given a high level of responsibility while being supported by experienced colleagues. We’ll do our best to put you on a project that aligns with your competence and interests. Why choose Visma? At Visma, we go beyond competitive terms and employee benefits. Here’s what makes us stand out. We invest in your development. Personal and career growth are priorities here. With support from a dedicated programme leader, a project…
Master thesis: Developing Organizational Capabilities for Dark Factory Automation
Shape the Future of Manufacturing. Automation, artificial intelligence, machine vision, and connected production systems are transforming the manufacturing industry. As organizations move toward highly autonomous production environments, often referred to as "Dark Factories", success depends not only on technology but also on the organizational capabilities that enable implementation and scale. We are now looking for two Master's students who are interested in exploring how organizations can successfully develop, deploy, and scale automation solutions across a global manufacturing network. Thesis Scope The purpose of this thesis is to investigate the organizational capabilities required to support Dark Factory automation and assess Volvo's current readiness in relation to these future requirements. The thesis is expected to: Define the organizational capabilities needed to support Dark Factory operations Assess Volvo's current capabilities through interviews, workshops, and document studies Identify gaps between the current state and future needs Recommend actions and initiatives to strengthen Volvo's automation capabilities This project offers a unique opportunity to combine strategy, innovation, and manufacturing transformation while collaborating with experienced professionals within Volvo. Who We Believe You Are You are currently pursuing a Master's degree within: Industrial Management Industrial Economics Production Management Innovation Management Or a related field Experience or interest in manufacturing environments, automation, digitalization, or organizational development is considered an advantage. You are analytical, curious, and enjoy investigating complex challenges from both a business and organizational perspective. What You'll Gain Hands-on experience within one of the world's leading manufacturing organizations Exposure to cutting-edge automation and production concepts Opportunities to collaborate with experts across technology, operations, and strategy Valuable insights into the future of industrial transformation Practical Information Thesis Level: Master's Thesis Number of Students: 2 Location: Volvo Group Language: English (mandatory), Swedish is a plus Semester: Spring 2027 Application Deadline: November 30, 2026 We value your data privacy and therefore do not accept applications via mail. Who we are and what we believe in We are committed to shaping the future landscape of efficient, safe, and sustainable transport solutions. Fulfilling our mission creates countless career opportunities for talents across the group’s leading brands and entities. Applying to this job offers you the opportunity to join Volvo Group . Every day, you will be working with some of the sharpest and most creative brains in our field to be able to leave our society in better shape for the next generation. We are passionate about what we do, and we thrive on teamwork. We are almost 100,000 people united around the world by a culture of care, inclusiveness, and empowerment. Trucks Technology & Industrial Division hire team players who are ready to create real customer impact. Our decentralized teams work close to our customers, with speed and autonomy, to build what they truly need. Join us to collaborate on innovative, sustainable technologies that redefine how we design, build, and deliver value. Bring your curiosity, your expertise, and your collaborative energy, and together, we’ll turn bold ideas into tangible solutions for our customers and contribute to a more sustainable tomorrow.
Bachelor thesis A Financial Framework for Prioritizing Online Condition Monitoring Implementation
Help Shape the Future of Smart Maintenance. As manufacturing becomes increasingly data-driven, organizations are looking for smarter ways to improve equipment reliability, reduce maintenance costs, and maximize production availability. Online condition monitoring is a key enabler of this transformation, helping businesses move from reactive maintenance toward predictive and proactive strategies. We are now looking for two Bachelor students who want to explore how economic and operational data can be used to make better investment decisions regarding condition monitoring technologies. Thesis Scope The aim of this thesis is to investigate how online condition monitoring systems can be prioritized and implemented from an economic perspective. The project will focus on developing a decision support tool that helps identify where condition monitoring can create the greatest business value. The thesis is expected to: Develop a framework for evaluating condition monitoring opportunities across manufacturing equipment Assess machine criticality, maintenance costs, production availability, and Remaining Useful Life (RUL) Combine technical and business-related data into a structured decision support tool Identify where condition monitoring solutions can generate the highest value Recommend approaches for improving maintenance planning, reducing costs, and increasing operational availability This project offers a unique opportunity to work at the intersection of engineering, maintenance, operations, and business economics while contributing to the future of smart manufacturing. Who We Believe You Are You are currently pursuing a Bachelor's degree within: Production Engineering Mechanical Engineering Industrial Economics Or a related field You have an interest in manufacturing, maintenance, data analysis, and continuous improvement. You enjoy solving complex problems and can combine analytical thinking with a practical business perspective. What You'll Gain Hands-on experience within a leading global manufacturing organization Exposure to predictive maintenance and condition monitoring technologies Opportunities to work with both technical and business stakeholders Insights into how data-driven decision-making supports operational excellence Valuable experience in developing practical tools that can support real business decisions Practical Information Thesis Level: Bachelor's Thesis Number of Students: 2 Location: Volvo Group Language: Swedish or English Semester: Spring 2027 Application Deadline: November 30, 2026 We value your data privacy and therefore do not accept applications via mail. Who we are and what we believe in We are committed to shaping the future landscape of efficient, safe, and sustainable transport solutions. Fulfilling our mission creates countless career opportunities for talents across the group’s leading brands and entities. Applying to this job offers you the opportunity to join Volvo Group . Every day, you will be working with some of the sharpest and most creative brains in our field to be able to leave our society in better shape for the next generation. We are passionate about what we do, and we thrive on teamwork. We are almost 100,000 people united around the world by a culture of care, inclusiveness, and empowerment. Trucks Technology & Industrial Division hire team players who are ready to create real customer impact. Our decentralized teams work close to our customers, with speed and autonomy, to build what they truly need. Join us to collaborate on innovative, sustainable technologies that redefine how we design, build, and deliver value. Bring your curiosity, your expertise, and your collaborative energy, and together, we’ll turn bold ideas into tangible solutions for our customers and contribute to a more sustainable tomorrow.
Thesis: Best Practices in Capacity Risk Management in Off-Road Manufacturing Supply Chains
Best Practices in Capacity Risk Management in Off-Road Manufacturing Supply Chains What you will do At Volvo Construction Equipment, you will contribute to the development of more resilient and future-ready supply chains. As part of this thesis project, you will: Investigate best practices in supplier capacity risk management across relevant manufacturing industries. Conduct an extensive literature review and industry benchmark study covering sectors such as construction equipment, automotive, heavy vehicles and industrial manufacturing. Identify how companies identify capacity constraints before they impact operations and how they convert insights into preventive actions. Explore topics including supplier capacity assessment methods, early-warning indicators, digital tools, governance models and supplier collaboration mechanisms. Engage with Volvo stakeholders, suppliers and industry experts through interviews and workshops. Develop recommendations for strengthening future capacity risk management capabilities within Volvo Construction Equipment. Propose a framework and future-state solution for proactive supplier capacity risk monitoring and governance. This thesis offers a unique opportunity to combine academic research with real-world business challenges and contribute to the future of supply chain resilience. Your future team You will be part of the Supplier Development organization within Volvo Construction Equipment and work closely with experienced professionals involved in supply chain resilience, supplier development and business operations. Throughout the project, you will collaborate with stakeholders across purchasing, supply chain management and manufacturing while receiving guidance from subject matter experts. The team values curiosity, collaboration, continuous learning and turning insights into practical business improvements.
Master thesis: Neural networks for super-resolution of cardiac blood flow
BACKGROUND Medical imaging plays a central role in the diagnosis, treatment, and monitoring of cardiovascular disease. In particular, imaging techniques such as magnetic resonance imaging (MRI) have proven valuable for non-invasive assessment of anatomy and function. One such technique is 4D Flow MRI, which enables volumetric blood flow assessment over time and provides insight into a range of cardiovascular diseases. However, there are still several challenges, including restricted spatial and temporal resolution, noise and long scan times, which can limit its broader clinical application. Machine learning techniques have shown great potential for overcoming these limitations by enhancing image resolution and reducing noise. Meanwhile, recent advances in machine learning and computer vision offer promising new approaches to be explored and translated to the field of super-resolution 4D Flow MRI. SCOPE The purpose of this thesis project is to continue work done in our group on super-resolution neural networks for 4D Flow MRI. Previous work in our group has explored several deep learning approaches, including residual networks, generative adversarial networks, and neural implicit representations. The aim of this project is to investigate and develop a novel machine learning approach for super-resolution of 4D Flow MRI. Possible research directions include diffusion models, Gaussian splatting-based representations, and neural operators. The project will initially focus on controlled simulation datasets before extending and evaluating the approach on clinical 4D Flow MRI data of the heart. The specific project direction will be determined together with the student. IMPACT AND NEXT STEPS Super-resolution 4D Flow MR has the potential to improve characterization of blood flow and its derived hemodynamic parameters, opening up for exploration of complex flows across different compartments such as heart, brain and aorta. Once implemented, the thesis project has the potential to lead to scientific publication(s) in the field of advanced imaging. DURATION The thesis work is planned to start in January 2027, lasting 20 weeks as agreed with your university supervisor (equivalent of 30 ECTS). PROFILE We are looking for ambitious students in data science, machine learning, fluid mechanics, or engineering physics, with the desire to develop data-driven tools to impact clinical practice. You must have experience in programming and machine learning implementations, preferably using Python (PyTorch/Tensorflow). TEAM You will join the Translational Cardiovascular Imaging Group at Karolinska Institutet, which develops advanced imaging, computational modelling and machine learning methods to address clinically relevant challenges in cardiovascular diseases affecting the heart, brain, and aorta. DOCUMENTS Applications should include a CV, transcript of records, and a few sentences in the email describing your background and interest in the project. RELATED LINKS Translational Cardiovascular Imaging Group https://ki.se/en/research/research-areas-centres-and-networks/research-groups/clinical-physiology-marcus-carlssons-research-group/translational-cardiovascular-imaging-david-marlevis-team Deep Learning for Temporal Super-Resolution 4D Flow MRI https://ieeexplore.ieee.org/document/11456266 Extent: 30 hp. Application email: pia.callmer@ki.se.
Examensarbete
Hardware Accelerated RTOS Technical Comparison and Marketing of AGSTU Sierra Thesis proposal • 15 ECTS credits • Possible extension to 30 ECTS credits Purpose Compare hardware-implemented and hardware-accelerated real-time operating systems and identify how AGSTU Sierra (https://agstu.com/) can be positioned and marketed. The study should connect technical differences to customer needs and benefits, with conclusions supported by evidence. The project will be carried out remotely, with a weekly status meeting to review progress and discuss questions and next steps. Key research questions • Available solutions. Which competing products and research prototypes exist, and which RTOS functions do they implement in hardware? • Technical comparison. How do the solutions compare in functionality, latency, timing predictability, processor workload, FPGA resources and integration effort? • Customers and value. Which customer groups and applications could benefit most? What problems would the solutions help them solve? • Competition and adoption. What are Sierra’s strengths and limitations compared with other hardware solutions and software-based RTOS alternatives? How do licensing, pricing and support affect adoption? • Marketing. Which customer segments, messages, channels and potential partners should Sierra prioritise? What evidence or demonstrations are needed to support the proposed claims? Method and expected results Review technical documentation, research publications and commercial information. Compare Sierra with a small selection of relevant alternatives using consistent criteria. Include practical tests and a few customer or partner interviews where access and time permit. Distinguish measured results from vendor claims and state assumptions and limitations. Deliver a comparison matrix, a prioritisation of two or three customer segments, proposed positioning and marketing messages, and a short marketing activity plan. Include a proposal for a product page, demonstration or customer case study. A complete marketing campaign is outside the scope. The study must remain objective, including where alternatives are more suitable than Sierra. Scope and expectations The project corresponds to 15 ECTS credits. Some questions may be difficult to answer fully because information, products or reliable data are unavailable. Every question should nevertheless be addressed with an evidence-based answer, a reasoned assessment, or a clear explanation of what remains unknown and why. Subject to university requirements and approval, the project may be extended by a further 15 ECTS credits into a 30-ECTS master’s thesis, for example through deeper technical analysis, more extensive benchmarking or additional customer and market research. Extent: 15 hp. Application email: lennart.lindh@agstu.com.
Master Thesis - Tracing Agentic AI for Efficient and Secure Execution
Background and Purpose AI applications are increasingly evolving from individual LLM requests into agentic systems, where AI agents interact with external tools, software environments, data sources, and other agents to complete complex tasks. These applications can exhibit very different execution patterns. Some are sequential, while others involve parallel tool calls, multiple interacting agents, and complex dependencies between individual steps. As a result, agentic applications are fundamentally different from traditional chat-based interactions. However, we still have a limited understanding of these workloads from a systems perspective. Existing traces and characterization tools often capture only part of the execution, for example model requests or high-level tool invocations, while providing little information about the underlying computational resources, data movement, dependencies, and system interactions generated by the complete application. A better understanding of these workloads is important for designing future AI infrastructures. Detailed workload traces could, for example, help decide how different parts of an agentic application should be scheduled across CPUs, GPUs, network accelerators, and other computing resources. They could also help identify security-relevant behavior, such as access to sensitive data or resources, interactions with untrusted tools, and isolation requirements between different workloads. Thesis Description The goal of this thesis is to develop methods and tools for detailed tracing and characterization of agentic AI workloads. You will study existing agentic applications, workload traces, and characterization approaches, and investigate what information is currently missing to accurately describe their execution. Based on this analysis, you will design and implement an enhanced tracing framework able to capture both the high-level structure of an agent workflow and its interaction with the underlying system. Relevant information may include execution dependencies, concurrency, CPU and memory usage, storage and network activity, data movement, and interactions between models and external tools. Using the collected traces, you will characterize different classes of agentic applications and investigate whether patterns can be identified across workloads. The resulting characterization can then be used to explore how agentic workloads could be executed more efficiently and securely. Possible directions include identifying opportunities for acceleration or offloading, and studying security and isolation requirements associated with agent and tool execution. Apply at the URL (RISE portal) that you find in the Application. This thesis is offered by the Connected Intelligence Unit of RISE Computer Science in Kista. The current research focus is on devising intelligent autonomous systems for controlling and allocating resources in future computer and communication networks. The unit conducts projects together with industry and academic partners from Sweden and across the world. Extent: 30 hp. Application URL: https://career.ri.se/en-GB/jobs/8518778-master-s-thesis-tracing-agentic-ai-for-efficient-and-secure-execution.
Exjobb hos Skovik våren 2027 - Data
Flera olika exjobbsförslag: 1.Passkeys och WebAuthN En ny teknik för att verifiera användare. Utvärdera hur re-autentisering kan användas vid kritiska operationer eller hur 'social recovery' kan undvika kontokapning. 2. In-browser WASM sandbox Utvärdera hur WASM kan användas för att säkert köra opålitlig kod i webbläsaren, isolerad från resten av klienten. 3. Säkra exekveringsmiljöer Utvärdera en exekveringsmiljö som med hjälp av Landlock LSM (Linux Security Modules) isolerar dependencies med stor attackyta från resten av ett system, exempelvis via en docker sidecar. 4. Använda embeddings för semantisk sökning Ordvektorer är en ny datastruktur som blivit populär i söksystem, som exempelvis kan användas för semantisk sökning (HNSW). Utvärdera hur dessa kan användas för att hitta dubbletter i ett stort dataset. 5. DuckDB och in-memory databaser DuckDB körs in-process och håller working set i minnet. Undersök QACK-protokollet kan används för snabbare dataanalyser över ögonblicksbilder av ett kontinuerligt förändrat dataset. 6. [en idé vi kommer på tillsammans] Vi diskuterar tillsammans fram ett uppsatsämne. Alla områden inom datorteknik fungerar. Vi letar framförallt efter rätt personer att göra sitt exjobb hos oss. ## ERSÄTTNING 70 000 SEK ## OM FÖRETAGET Skovik är ett system som automatiserar hanteringen av reseräkningar på företag. Produkten används av Klarna, Netlight, Kry, Scandic, Gina Tricot, Lyko, Finnair och drygt tusen andra företag. Kontoret ligger på Engelbrektsgatan, intill Humlegården. Vi tillhandahåller en fast plats samt arbetsdator och du kommer vara fullt involverad i den dagliga verksamheten, omgiven av kunniga kollegor som finns där för att diskutera tekniska problem och hjälpa till. https://skovik.com/sv/ ## MÅLGRUPP Platserna riktar sig till studenter inom området datavetenskap. Vi tar ibland in studenter från andra program, men det kräver att man tillgodosett sig gedigna programmeringskunskaper utanför programmet. Gäller 30p eller 15p exjobb, men företräde ges studenter som skriver ett 30p exjobb. ## FÖRKUNSKAPER Exjobbet kräver inte att man har läst en viss inriktning eller specifika kurser, men goda programmeringskunskaper är en förutsättning. ## FRAMTIDEN Om exjobbet går bra, du trivs på företaget och vi känner att du passar in i teamet finns goda möjligheter till fast anställning. Flera som arbetar på bolaget idag började med att göra sitt exjobb här. ## ANSÖKAN Ansök via formuläret. Märk ansökan med "Exjobb data". Ansökningar behandlas och accepteras löpande tills platserna är fyllda, så vänta inte utan ansök idag om du är intresserad. Den här gången planerar vi att erbjuda 1-3 exjobbsplatser totalt. Bifoga betygsutdrag från KTH tillsammans med ansökan. Extent: 30 hp. Application URL: https://skovik.recruitee.com/o/exjobb-hos-skovik-varen-2027.
Exjobb hos Skovik våren 2027 - Media/Front-end
Gör ditt exjobb hos Skovik: 1.Passkeys och WebAuthNEn ny teknik för att verifiera användare. Utvärdera hur re-autentisering kan användas vid kritiska operationer eller hur 'social recovery' kan undvika kontokapning. 2. In-browser WASM sandboxUtvärdera hur WASM kan användas för att säkert köra opålitlig kod i webbläsaren, isolerad från resten av klienten. 3. Säkra exekveringsmiljöer Utvärdera en exekveringsmiljö som med hjälp av Landlock LSM (Linux Security Modules) isolerar dependencies med stor attackyta från resten av ett system, exempelvis via en docker sidecar. 4. Använda embeddings för semantisk sökning Ordvektorer är en ny datastruktur som blivit populär i söksystem, som exempelvis kan användas för semantisk sökning (HNSW). Utvärdera hur dessa kan användas för att hitta dubbletter i ett stort dataset. 5. DuckDB och in-memory databaser DuckDB körs in-process och håller working set i minnet. Undersök QACK-protokollet kan används för snabbare dataanalyser över ögonblicksbilder av ett kontinuerligt förändrat dataset. 5. [en idé vi kommer på tillsammans] Vi diskuterar tillsammans fram ett uppsatsämne. Alla områden inom datorteknik fungerar. Vi letar framförallt efter rätt personer att göra sitt exjobb hos oss. ## ERSÄTTNING 70 000 SEK ## OM FÖRETAGET Skovik är ett system som automatiserar hanteringen av reseräkningar på företag. Produkten används av Klarna, Netlight, Kry, Scandic, Gina Tricot, Lyko, Finnair och drygt tusen andra företag. Kontoret ligger på Engelbrektsgatan, intill Humlegården. Vi tillhandahåller en fast plats samt arbetsdator och du kommer vara fullt involverad i den dagliga verksamheten, omgiven av kunniga kollegor som finns där för att diskutera tekniska problem och hjälpa till. https://skovik.com/sv/ ## MÅLGRUPP Platserna riktar sig till studenter inom området datavetenskap. Vi tar ibland in studenter från andra program, men det kräver att man tillgodosett sig gedigna programmeringskunskaper utanför programmet. Gäller 30p eller 15p exjobb, men företräde ges studenter som skriver ett 30p exjobb. ## FÖRKUNSKAPER Exjobbet kräver inte att man har läst en viss inriktning eller specifika kurser, men goda programmeringskunskaper är en förutsättning. ## FRAMTIDEN Om exjobbet går bra, du trivs på företaget och vi känner att du passar in i teamet finns goda möjligheter till fast anställning. Flera som arbetar på bolaget idag började med att göra sitt exjobb här. ## ANSÖKAN Ansök via formuläret. Märk ansökan med "Exjobb data". Ansökningar behandlas och accepteras löpande tills platserna är fyllda, så vänta inte utan ansök idag om du är intresserad. Den här gången planerar vi att erbjuda 1-3 exjobbsplatser totalt. Bifoga betygsutdrag från KTH tillsammans med ansökan. Extent: 30 hp. Application URL: https://skovik.recruitee.com/o/exjobb-hos-skovik-varen-2027.
Exjobb hos Skovik våren 2027 - ML/AI
Exjobb hos SkovikVåren 2027 – ML Gör ditt exjobb hos Skovik: 1. Kodgranskning med språkmodeller (LLMs) Kan en LLM automatiskt generera och validera OpenAPI-dokumentation mot faktisk API-kod, och hur mäts korrekthet/fullständighet jämfört med manuellt underhållen dokumentation? 2. Bygg meningar med språkmodeller I vårt system finns ~2 miljoner små beskrivningar av olika händelser. Vi är intresserade av att kunna generera lämpliga beskrivningar till dessa händelser, något i stil med de förslag på textsvar som din telefon hjälper till med, för meddelanden du får från vänner. 3. Översätta gränssnitt med multi-modal språkmodell En multi-modal språkmodell tar in både text och bilder. Undersök om kvalitén på översättningar av gränssnitt till andra språk blir bättre om en multi-modal modell kan ta kombinera screenshots av UI med översättnings-strängar. 4. [en idé vi kommer på tillsammans] Vi diskuterar tillsammans fram ett uppsatsämne. Alla områden inom datorteknik fungerar. Vi letar framförallt efter rätt personer att göra sitt exjobb hos oss. ## ERSÄTTNING 70 000 SEK ## OM FÖRETAGET Skovik är ett system som automatiserar hanteringen av reseräkningar på företag. Produkten används av Klarna, Netlight, Kry, Scandic, Gina Tricot, Lyko, Finnair och drygt tusen andra företag. Kontoret ligger på Engelbrektsgatan, intill Humlegården. Vi tillhandahåller en fast plats samt arbetsdator och du kommer vara fullt involverad i den dagliga verksamheten, omgiven av kunniga kollegor som finns där för att diskutera tekniska problem och hjälpa till. https://skovik.com/sv/ ## MÅLGRUPP Platserna riktar sig till studenter inom området datavetenskap. Vi tar ibland in studenter från andra program, men det kräver att man tillgodosett sig programmeringskunskaper utanför programmet. Gäller 30p eller 15p exjobb, men visst företräde ges studenter som skriver ett 30p exjobb. ## FÖRKUNSKAPER Exjobbet kräver inte att man har läst en viss inriktning eller specifika kurser, men goda programmeringskunskaper är en förutsättning. ## FRAMTIDEN Om exjobbet går bra, du trivs på företaget och vi känner att du passar in i teamet finns goda möjligheter till fast anställning. Flera som arbetar på bolaget idag började med att göra sitt exjobb här. ## ANSÖKAN Ansök via formuläret. Märk ansökan med "Exjobb ML". Ansökningar behandlas och accepteras löpande tills platserna är fyllda, så vänta inte utan ansök idag om du är intresserad. Den här gången planerar vi att erbjuda 1-3 exjobbsplatser totalt. Bifoga betygsutdrag från KTH tillsammans med ansökan. Extent: 30 hp. Application URL: https://skovik.recruitee.com/o/exjobb-hos-skovik-varen-2027.
VLEO Design Validation
About At Vinterstellar, we design tools and strategies for the future of satellite operations. We're now offering a Master Thesis project on Very Low Earth Orbit (VLEO), where flying lower gives better Earth-observation resolution, lower latency, improved weather forecasts, and a self-cleaning debris environment. Realizing these benefits hinges on near-continuous drag compensation, it is a tightly coupled challenge where aerodynamic design, propellant mass, and propulsion sizing decide whether a mission survives. Under- or overestimating drag leads either to oversized subsystems or to uncontrolled decay. Thesis Objective The goal is to build and benchmark a high-precision VLEO orbit propagator within Vinterstellar's Leia environment and turn it into an active design-validation engine for platform and propulsion engineering. The student will implement the physical models needed to assess perturbation — gravity, atmosphere, wind, and gas-surface interaction (GSI) — and validate them against flight-proven telemetry from GOCE and GRACE. An integrated thrust module will then model active drag compensation, making it possible to test propulsion strategies and verify mission closure. What You'll Gain Deep, hands-on experience in VLEO mission design, perturbation modelling, and drag compensation Insights into how orbit simulation drives platform and propulsion design decisions Experience validating models against real flight telemetry from scientific missions Skills in scientific software development and modular simulation architecture A chance to contribute directly to tools used in real client projects at Vinterstellar Direct collaboration with engineers and researchers in the Swedish space ecosystem You will work on: Model Development: Implement high-fidelity gravity, atmospheric density (with solar-activity dependence), atmospheric wind, and gas-surface interaction (GSI) models in Leia Benchmarking & Validation: Benchmark the force models and validate the propagator against GOCE and GRACE flight telemetry Drag-Compensation Module: Build an integrated thrust module modelling active drag compensation for different propulsion technologies (e.g. ion, Hall-effect, air-breathing electric propulsion) Design Validation & KPIs: Evaluate propulsion strategies against worst-case space-weather scenarios, quantifying lifetime, propellant mass, and thrust requirements to verify mission closure Use Cases: Run end-to-end VLEO mission scenarios on a representative reference spacecraft Location & Collaboration Work closely with the Vinterstellar team Duration: ~5 months (thesis project) Flexible setup (Hybrid with touchpoints at our main office in Stockholm, Sweden) How to Apply Send your CV, transcript, and a short motivation letter to: thesis@vinterstellar.se Applications reviewed continuously. Who Should Apply? We're looking for motivated master's students in: Aerospace Engineering (with focus on astrodynamics, spacecraft propulsion, or mission design) Engineering Physics, Applied Mathematics, or similar fields Computer Science with a strong interest in space systems An ideal candidate has solid Python skills (NumPy, SciPy, Matplotlib), a good grasp of orbital mechanics, a structured approach to software development, and a genuine interest in satellite mission engineering. Extent: 30 hp. Application email: thesis@vinterstellar.se.
Custom Quantization of a Transformer-Based Instance Segmentation Model for Edge Deployment
Instance segmentation models are central to vision-guided robotic picking, but state-of-the-art architectures are computationally demanding and typically require dedicated GPU hardware. This limits deployment to environments where such hardware is available. Quantization is an established technique for reducing the computational cost and memory footprint of neural networks. However, transformer-based segmentation models such as DI-MaskDINO contain components, notably multi-scale deformable attention, query selection and mask prediction, that are poorly suited to standard quantization methods and insufficiently supported by existing deployment frameworks such as TensorRT. The idea is to develop quantization methods tailored to the architecture of DI-MaskDINO, so that the model can be executed in low precision with minimal loss of accuracy. By analysing the sensitivity of individual components to reduced precision, and by adapting the quantization procedure to the components that prove most sensitive, the model can be made faster and smaller. The objective is real, measured gains in inference speed and memory usage on the target hardware, not simulated gains. The primary use case is the detection and segmentation of objects on a conveyor belt for robotic picking, where inference must keep pace with the belt. A smaller and faster model would reduce the latency between image acquisition and picking, and would allow the vision system to be deployed on more resource-constrained hardware. This would lower hardware costs and broaden the range of environments in which the system can operate. Objectives: - Survey and analyse state-of-the-art quantization methods for vision transformers and DETR-based detection and segmentation models. - Implement a quantization method adapted to the architecture of DI-MaskDINO. - Evaluate the quantized model in terms of segmentation accuracy, inference latency and memory usage, compared with the full-precision model and with standard quantization methods. Apply by sending a CV and a grade transcript to celine@enodorobotics.com, with careers@enodorobotics.com in cc. This thesis is offered by Enodo Robotics, a startup focused on expanding what is possible with industrial robots, to unlock their application in new and complex tasks. One such example is Enodo Pick: our AI-driven robot solution that automates picking operations in the recycling industry. You will be part of a tightly knit team with extensive experience within the robotics field, both from academia and industry, and will be given the opportunity to try out your work on industrial grade hardware. Enodo is located in Bromma and the thesis can be done on-site, hybrid or remote. Extent: 30 hp. Application email: celine@enodorobotics.com.
From Vendor CAD to Simulation-Ready USD Robot Assets
Intelligent robot systems need an accurate model of the robot to plan around it: its joints, collision geometry and mounting points. Tools and dress packages added to the robot must follow the same simulation-ready format. Today there is a gap between what manufacturers provide, which is plain CAD models, and the articulated assets that simulation software actually needs. This thesis explores end-to-end generation of simulation-ready robot assets from the CAD models and data sheets that manufacturers distribute. To be usable in a simulator such as NVIDIA Omniverse, a robot needs visual geometry, collision shapes, joints and kinematics. From a CAD download alone, the system should produce a USD asset with all of these, and check that it behaves like the real robot. A central challenge is that no two manufacturers structure their CAD the same way. An engineer can look at a model and immediately see which parts move together and where the joints are, but a system reading the file does not know what it is looking at. Possible directions include geometric rules for detecting joints, learning from existing CAD assembly datasets, and vision-language models that reason about the model, likely in combination. The primary use case is Enodo Motion, which uses USD robot models to build stages and plan and simulate robot behavior. The goal is a catalogue of robots, where setting up a given robot with a given tool takes a few clicks rather than hours of manual engineering. Objectives: - Review how CAD models are turned into articulated simulation assets today, in research and in industry tools, and where current approaches fall short. - Build a pipeline that takes a manufacturer's CAD model and produces a USD robot asset with visual geometry, collision shapes, joints and kinematics, designed so tools and dress packages can be added the same way. - Evaluate the pipeline on a set of industrial robots against existing hand-built models, comparing kinematic accuracy, collision fidelity and engineering time per robot. Apply by sending a CV and a grade transcript to alessandro@enodorobotics.com, with careers@enodorobotics.com in cc. This thesis is offered by Enodo Robotics, a startup focused on expanding what is possible with industrial robots, to unlock their application in new and complex tasks. One such example is Enodo Pick: our AI-driven robot solution that automates picking operations in the recycling industry. You will be part of a tightly knit team with extensive experience within the robotics field, both from academia and industry, and will be given the opportunity to try out your work on industrial grade hardware. Enodo is located in Bromma and the thesis can be done on-site, hybrid or remote. Extent: 30 hp. Application email: alessandro@enodorobotics.com.
Maskininlärning för design av en utbytbar, absorberande textillinning för personlig komfort
Kan maskininlärning designa ett bättre material? Vi söker en examensarbetare som vill använda maskininlärning för att ta fram nästa generations textillinning – och samtidigt bidra till en mer hållbar och bekväm vardagsprodukt. Om projektet Allt fler efterfrågar plagg som på ett diskret sätt hjälper dem att känna sig trygga och rena i vardagen. Dagens lösningar är ofta engångsprodukter: de skapar onödigt avfall och sitter inte alltid bekvämt eller osynligt under kläderna. Vår idé är ett plagg med en tunn, utbytbar innerlinning – plagget används om och om igen, medan bara linningen byts, tvättas eller kasseras. Det svåra är materialet. En bra linning ska vara tunn och diskret, snabbt suga upp och binda vätska, andas så att huden hålls torr, hålla lukt borta och klara många tvättar utan att tappa funktion. Eftersom dessa krav ofta motarbetar varandra, och kombinationerna av fibrer, struktur, lager och ytbehandling är närmast oändliga, blir rena labbförsök långsamma och dyra. Här kommer du in: i stället för att gissa oss fram låter vi modeller lära sig hur textilens uppbyggnad hänger ihop med dess prestanda, och använder dem för att peka ut de mest lovande recepten innan något tillverkas. Uppgifter Du börjar med att sätta dig in i absorberande material och ML för materialdesign, samlar in och strukturerar data och tar fram beskrivande parametrar för textilierna. Därefter tränar och jämför du olika modeller – från enklare regression till mer avancerade metoder som gradient boosting eller neuronnät – med noggrann validering. Du analyserar vilka faktorer som driver prestanda, låter modellen föreslå nya designer och verifierar ett urval, antingen genom provning av prototyper eller mot utsparad data. Projektet avslutas med sammanställning och rapport. Frågor vi vill besvara Går det att förutsäga linningens nyckelegenskaper utifrån dess struktur tillräckligt väl för att styra designval? Vilka strukturparametrar betyder mest, och var finns de tuffaste målkonflikterna? Och håller modellens förslag när de möter verkligheten? Det vi hoppas stå med En modell som utifrån uppbyggnaden förutsäger linningens egenskaper, insikt om vilka val som spelar störst roll, och ett par konkreta designförslag att ta vidare i produktutvecklingen. Vem du är Du läser bioteknik, datateknik, materialteknik, teknisk fysik eller liknande på masternivå. Du är trygg i Python och van vid dataanalys och maskininlärning. Ett plus om du gillar material, textil eller hållbar produktutveckling, eller har byggt egna dataset tidigare. Omfattning och upplägg 30 hp, cirka 20 veckor, med start i januari 2027 eller enligt överenskommelse. Modelldelen kräver inget labb; för prototyptillverkning behövs tillgång till textil- eller materiallabb. Ansökan Skicka ditt CV eller ring på 0768631984 Extent: 30 hp. Application email: Andreas.mehrstedt@gmail.com.
Master Thesis in Angular measurement System
Do you want to be part of a world-leading company that never stops developing? Now is your chance as Ursviken Technology AB is looking for a Master Thesis worker for the Angular Measurement system About the company Ursviken Technology was founded in 1885, which gives the company more than 135 years of experience in machine manufacturing and genuine know-how to create the most advanced solutions for its customers. The company today has customers in over 100 countries with a strong interest in always putting the customer in focus. Ursviken manufactures high-tech press brakes with up to 10,000 tons of press force and is continuously working to create new innovations and solutions. In 2021, they proudly delivered the world's longest press brake to the USA, a 100% customized machine with countless innovations. Ursviken Technology's turnover is approximately 200 million SEK with an export share of 75%. The company has approximately 70 employees and is in Ursviken outside Skellefteå. Today Ursviken Technology is a part of Finnish Vaski Group Oy, which acquired Ursviken Technology in January 2025. Vaski Group Oy is a fast-growing company, which manufactures other types of machines with the brands Pivatic and Vaski. Vaski Group turnover was over 50M€ in 2025 and it has more than 240 employees today. About the job In your work as a Master thesis worker at Ursviken Technology, you will work with an angular measurement system to create feedback values for angle compensation all over the bending length. The measurement system is implemented for the bend part during the bending process and measured values are used for the compensation to reach high-quality bends for different materials, thicknesses and bending lengths. Please watch this video for more information: https://www.youtube.com/watch?v=AyEn1-xcB1A Your profile We are looking for someone who has studies in automation, software or sensor technology. The student program background can be electrical, mechatronics or software engineering. It is also necessary to have basic knowledge of laser measurement technology or machine vision systems. All Experience regarding signal or data processing, simulation and programming would be beneficial. We expect that you have both spoken and written Swedish and English skills. We offer Ursviken is an exciting and developing company that designs and manufactures its own products. The design department consists of around 20 designers who all play an important and central role in the organization. We are a medium-sized company with short decision-making paths that safeguard the development and success of our employees. About Skellefteå Skellefteå is a growing city with a long tradition of entrepreneurship and industrial development. Skellefteå has a broad range of career opportunities in engineering and innovation sector, a great range of options for life outside of work, openness to change, creative ideas and new people. This combination has made Skellefteå an increasingly strong alternative for people and families in all phases of life. Read more about the location at www.skelleftea.se Application If you have any questions about the Thesis work, please contact Oskar Vestermark at oskar.vestermark@ursviken.com Once you have shown your interest, we will match your application with the open position, and we will contact you via email or phone for feedback. We look forward to receiving your application! Extent: 30 hp. Application email: oskar.vestermark@ursviken.com.
Master’s thesis in Grenada: Temporal variation in Sargassum and digestate quality
Would you like to combine fieldwork in the Caribbean with research on nutrient recovery and biofertilizer development? AlgaeFuel Sweden AB is looking for master’s students for thesis projects during spring 2027, with fieldwork in Grenada. Bachelor’s thesis projects may also be considered for suitable candidates. AlgaeFuel develops processes that convert Sargassum seaweed and other organic materials into biogas and potential fertilizer products. By using this biomass, we aim to help address a major environmental challenge in the Caribbean while producing renewable energy and recovering nutrients for agriculture. Background and purpose: Since 2018, we have worked on developing solutions to utilize the large volumes of Sargassum washing ashore in the Caribbean. At our pilot facility in Grenada, we investigate how the seaweed can be combined with other organic materials to produce biogas and biofertilizer. Since 2022, we have hosted and supervised students undertaking 13 thesis projects, contributing to the development and evaluation of the technology. Through our local company SarGas, we are now in the final stages of the permitting process in Grenada ahead of constructing a large-scale facility. Further research is important to improve the processes and strengthen the evidence supporting the use of digestate as fertilizer. A master’s thesis will be executed during the fall 2026 will investigate nutrients, arsenic and selected metals in offshore- and shore-collected Sargassum, as well as in the solid and liquid digestate fractions. We are now looking for students to build on this work during spring 2027. Through continued sampling and analysis, we want to better understand how composition varies over time and how this affects the potential use of digestate as biofertilizer. Possible research questions: The project’s focus will be developed with the student and academic supervisor. Examples include: · How do nutrient, arsenic and selected heavy metal concentrations in Sargassum and digestate vary between sampling periods? · What differences can be observed between offshore- and shore-collected seaweed? · How are nutrients and undesirable elements distributed between the solid and liquid digestate fractions? · How can Sargassum be treated to reduce arsenic and heavy metal content while preserving valuable nutrients and its suitability for biogas production? A particularly relevant extension is to compare treatment methods and assess their practical feasibility for SarGas in Grenada. This could include washing or other pretreatments, considering effectiveness, cost, water and energy requirements, available equipment and management of residual streams. The final scope will be defined during project planning. Execution and candidate profile: The work may combine field sampling, practical experiments, laboratory analysis and statistical evaluation. Methods and documentation will be coordinated with the preceding thesis to support comparisons over time. The analytical program and laboratory access will be confirmed during planning. We are looking for students in environmental engineering, chemical engineering, biotechnology, sustainable energy engineering or a related field. Laboratory experience and quantitative analysis skills are desirable. You should enjoy independent work and be interested in translating scientific findings into practical solutions. Willingness to travel to Grenada for fieldwork is essential. Scope and application: We primarily seek students for master thesis projects during spring 2027. Projects of 15 HP may also be discussed. The start date and fieldwork period will be agreed individually, and several complementary thesis projects may be developed. Travel, accommodation and funding arrangements will be discussed before the project begins. Please send your CV and a short statement of interest to Erik Östling, CTO, erik@algaefuel.se. Applications and interviews will be handled on a rolling basis. Extent: 30 hp. Application email: erik@algaefuel.se.
Robust Material Quantity Estimation under Changing Conditions
Conditions on an industrial sorting line are never constant: the material mix, the amount of material on the belt and the appearance of the scrap change from hour to hour and from day to day. Material quantities estimated from a vision model's predictions can be corrected for the model's known error rates, but most correction methods assume that these error rates stay fixed. On a real conveyor this rarely holds. How often objects are missed or confused changes with object size, crowding on the belt, overlap between objects, or the appearance of the material, so a correction calibrated under one set of conditions can fail under another, and estimates drift from one production batch to the next. The idea is to model how the vision model's errors depend on conditions that can be measured from the images themselves, and to use that model to adapt the correction to each batch. Instead of a single fixed set of error rates, the error rates become a function of local conditions on the belt. This makes it possible to study how much of the batch-to-batch variation such conditions can explain, and to quantify the uncertainty that remains. The primary use case is continuous production monitoring in an operating sorting plant, where estimates must remain trustworthy over weeks of operation with little or no new annotation, and ground-truth weights are available for validation. By making the correction aware of the conditions under which each prediction was made, the system can keep its estimates accurate as the process changes, reducing the need for repeated manual recalibration and improving the reliability of production monitoring in dynamic industrial environments. Objectives: - Survey and analyze methods for handling distribution shift and condition-dependent errors in quantification and prevalence estimation. - Implement a model of how the vision model's errors depend on observable conditions on the belt, and use it to correct quantity estimates. - Evaluate the approach on real production data, measuring estimation accuracy and robustness across production batches. This thesis is offered by Enodo Robotics, a startup focused on expanding what is possible with industrial robots, to unlock their application in new and complex tasks. One such example is Enodo Pick: our AI-driven robot solution that automates picking operations in the recycling industry. You will be part of a tightly knit team with extensive experience within the robotics field, both from academia and industry, and will be given the opportunity to work with real production data from industrial sorting lines. Enodo is located in Bromma and the thesis can be done on-site, hybrid or remote. Extent: 30 hp. Application email: celine@enodorobotics.com.
Visual Fault Detection from Video
Visual Fault Detection from Video Industrial robots often run for long periods without supervision, so faults can go unnoticed until they cause significant downtime. A human watching the robot can usually tell at a glance when something is wrong. Rule-based monitoring and internal robot signals, however, often miss these problems. This thesis explores how to transfer that human interpretation ability to a computer, using a third-person camera that observes the robot cell. From video alone, the system should detect when the robot deviates from normal behavior and raise an alarm. A central challenge is that faults are rare in production, so the student will investigate how to learn effectively from mostly normal operation. Possible directions include anomaly detection, learning from a small set of real or lab-staged faults, and zero-shot vision-language models. The primary use case is Enodo Pick, where robots pick objects from a conveyor belt in the recycling industry. The faults of particular interest are gripper malfunctions and sudden drops in grasp success rate. Objectives: - Survey and analyze state-of-the-art methods for video-based fault and anomaly detection. - Design and implement a method that detects faults from a third-person video stream. - Evaluate the system on lab and real-world production data, measuring detection rate, false alarm rate, and time to detection. Apply by sending a CV and a grade transcript to johan@enodorobotics.com, with careers@enodorobotics.com in cc. This thesis is offered by Enodo Robotics, a startup focused on expanding what is possible with industrial robots, to unlock their application in new and complex tasks. One such example is Enodo Pick: our AI-driven robot solution that automates picking operations in the recycling industry. You will be part of a tightly knit team with extensive experience within the robotics field, both from academia and industry, and will be given the opportunity to try out your work on industrial grade hardware. Enodo is located in Bromma and the thesis can be done on-site, hybrid or remote. Extent: 30 hp. Application email: johan@enodorobotics.com.
VLM-Driven Tool Use for Industrial Manipulation
Many industrial manipulation tasks are too unstructured for heuristic-based solvers to handle reliably, yet they still require dependable industrial manipulators, sometimes in hazardous environments. Hand-engineering a solution for every new task is costly, and such solutions tend to break down when the task varies. The idea is to let a vision-language model (VLM) solve these tasks by reasoning over tools exposed through the Model Context Protocol (MCP): sensor readings, grasp planners, kinematics solvers and path planners. This builds on work in which language models compose perception and control APIs into robot programs [1], an idea recently demonstrated through MCP [2]. Unlike end-to-end vision-language-action (VLA) models [3], which need robot-specific training data and a real-time streaming interface to the controller, this approach runs on top of an existing planning and control stack. VLAs are therefore outside the scope of the thesis. The primary use case is unstructured grasping with a 6-axis industrial manipulator and RGB-D cameras, where safety is the key open question. Recent work shows that constraints stated only in the prompt are unreliable and are better enforced by the tools themselves [4], but this and most related work is evaluated in simulation or on lightweight research arms. How these results transfer to industrial hardware is largely unexplored, and this is the gap the thesis addresses. Objectives: 1. Survey and analyze state-of-the-art approaches to VLM-based robot control. 2. Implement MCP tools, action/perception services and the agent loop for a set of industry-rooted tasks, with safety constraints enforced by the tools. 3. Evaluate the system on a real industrial manipulator, addressing a research question such as: - Does harness design matter more for task success and safety than the choice of model? - Do agents violate safety constraints more often as episodes grow longer, and do stateless verification tools prevent this? - Does re-observing the scene after each action improve success under real sensor noise, and at what cost in cycle time? Apply by sending a CV and a grade transcript to oscar@enodorobotics.com, with careers@enodorobotics.com in cc. This thesis is offered by Enodo Robotics, a startup focused on expanding what is possible with industrial robots, to unlock their application in new and complex tasks. One such example is Enodo Pick: our AI-driven robot solution that automates picking operations in the recycling industry. You will be part of a tightly knit team with extensive experience within the robotics field, both from academia and industry. You will have access to the most recent Claude models with virtually no restriction on token spend, and will test your work on industrial grade hardware. Enodo is located in Bromma and the thesis can be done on-site or hybrid. References [1] J. Liang et al., “Code as Policies: Language Model Programs for Embodied Control,” ICRA 2023. https://arxiv.org/abs/2209.07753 [2] V. Gaboardi dos Santos et al., “ALRM: Agentic LLM for Robotic Manipulation,” 2026. https://arxiv.org/abs/2601.19510 [3] A. Brohan et al., “RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control,” 2023. https://arxiv.org/abs/2307.15818 [4] B. Xu, Y. Shang, Z. Dong and E. Ferrara, “Coding Agents with an Obstacle-Aware Harness for Safe Robot Manipulation,” 2026. https://arxiv.org/abs/2609.20822 Extent: 30 hp. Application email: oscar@enodorobotics.com.
Öppen ansökan Examensarbete 30 hp Teknik och utveckling
Öppen ansökan Examensarbete 30 hp Teknik och utveckling På Omicron arbetar vi med utveckling av tekniska produkter och digitala lösningar för våra kunder inom flera olika områden. Vi arbetar bland annat med inbyggda system, uppkopplade enheter, mjukvara, molnlösningar och dataanalys. Vi söker masterstudenter som vill genomföra ett examensarbete på 30 hp inom exempelvis mjukvaruutveckling, inbyggda system, AI eller andra närliggande teknikområden. Examensarbetet Examensarbetet utgår från en egen idé, frågeställning eller ett tekniskt problem som du som student vill undersöka. Vi söker därför dig som har ett område eller en idé som du vill fördjupa dig inom och som är relevant för vår verksamhet. Exempel på områden kan vara: • Inbyggda system och embedded software • Programvaruutveckling • Applikationsutveckling • Edge computing och distribuerade system • Dataanalys och AI • Molnbaserade lösningar • Uppkopplade system Arbetet kan exempelvis innebära utveckling av en prototyp eller proof of concept, systemdesign, algoritmutveckling, teknisk utvärdering eller analys av olika lösningar. I ansökan vill vi gärna att du beskriver din idé, ditt tänkta ämnesområde eller den frågeställning du vill undersöka. Vi söker dig som • studerar på masternivå inom exempelvis datateknik, inbyggda system, teknisk fysik, maskininlärning eller ett närliggande område • har relevanta kunskaper inom något av områdena ovan • har ett intresse för teknik och utveckling • kan uttrycka dig väl på svenska och engelska, både muntligt och skriftligt Praktisk information • Omfattning: 30 hp • Startdatum: Flexibelt och kan anpassas efter din studieplan • Plats: Kista eller Umeå Extent: 30 hp. Application email: personal@omicron.se.
Estimating what IP blocking costs us in real visitors
The problem Keystone Education Group runs education search sites, among them studentum.se, utbildning.se and findcourses.co.uk. A visitor who finds a course fills in a form, and that form becomes a lead. Lead volume is the number the business is measured on. In front of those sites sits a web application firewall. Some of its rules are maintained by people. When automated traffic becomes a problem, our developers read the logs and put the network ranges it came from on one of two lists, either blocking them or requiring them to pass a challenge. Several hundred ranges are listed, covering more than a million addresses. A few further rules apply the challenge by country. What that costs us is unknown. A blocked request leaves no trace of the visitor behind it. If a listed range covers a school's network as well as whoever triggered the listing, the students there reach an error page instead of a course, and we have no record of it. Listings are made during an incident, when the priority is stopping the traffic. They are not revisited afterwards. The question you would answer The quantity we want is the share of blocked traffic that was a genuine visitor. It cannot be observed, because blocking removes the behaviour that would tell us. The same system has a second tier, and the thesis leans on it: ranges that looked suspicious rather than clearly hostile were given a challenge instead of a block, and a challenge has an outcome. That outcome carries information about how many people are behind those ranges. The thesis is about whether it transfers to the ranges that were blocked instead, and under what assumptions. RQ1. Assignment to the two tiers was made by hand, by people judging how hostile the traffic looked. Under what assumptions can an estimate from the challenged ranges be carried over to the blocked ones, and which of those assumptions can be tested with the data we hold? RQ2. A passed challenge is not the same thing as a human, and a failed one is not the same thing as a bot. Solving services pass challenges, and real people abandon them. The system records several other imperfect indicators of the same hidden quantity. Can the error rate of each one be identified from where they agree and where they disagree, instead of assumed? RQ3. The unit of observation is a network range, not a person. Ranges differ in size by orders of magnitude, and an unknown number of people can sit behind a single address. What can be said about per-visitor rates from range-level data, and what cannot? We provide Firewall logs recording every request the system acted on, with the rule that fired, the network it came from, and the outcome of any challenge. Full web server access logs for the sites, which are larger again. The two lists themselves. Several years of lead records for the funnel these visitors would have entered. A runnable copy of the platform. There is enough of all this that you would work through it in SQL rather than in a notebook. The logs are kept for a fixed period, which is enough for the questions above. Work that needs a longer history is possible, but has to be agreed with us before the project starts, so that the data exists when you need it. Access is arranged before your start date. The material contains personal data, so you work under our data processing rules, and the report presents aggregates rather than individual records. You also get a named contact who meets you weekly, a laptop, and the accounts you need, including our Claude Enterprise account. About us Keystone Education Group helps people find an education. Across the group, our sites take more than a hundred million visitors a year and work with over five thousand universities and training providers. The team you would sit with is much smaller than that suggests, and the same people who write the code also answer the support tickets. That is how these lists came to exist, and why nobody has had a week to audit them. Extent: 30 hp. Application email: sarwarul.rizvi@keg.com.
Exjobb hos en startup i Venture Cup 2026
Venture Cup är Sveriges ledande startuptävling sedan 1998. Varje år tävlar bolag från hela landet, får skriftlig feedback på sitt bidrag, möter en jury på regionfinalerna i Stockholm, Göteborg, Helsingborg och Östersund, och de bästa går vidare till Sverigefinalen. Bolagen som tävlar i år är i ett tidigt skede, från prototyp till första kunderna, och femton av dem har bett oss om en student som vill göra sitt examensarbete hos dem. Vad bolagen vill ha hjälp med just nu: Marknadsföring och varumärkesbygge, digital marknadsföring och automatisering av marknadsarbetet. AI och onboarding, till exempel hur ett bolag använder AI för nyanställda och om en AI agent för över kunskap bättre än traditionella metoder. Webb och systemutveckling, systemarkitektur, samt säkerhetsgranskning av en plattform som hanterar känsligt innehåll. Hårdvara, produktutveckling och tillverkning. Livscykelanalys och scenarioanalys av klimatnyttan med kontinuerlig strukturövervakning av broar och annan infrastruktur, alternativt hållfasthet. Utvärdering av lärandeeffekten i en app, kundintervjuer, marknadsanalys, kravspecifikation, betalningsvilja och fälttester. Flera av bolagen formar ämnet tillsammans med studenten, så du behöver inte ha ett färdigt förslag. Omfattningen, 15 eller 30 hp, bestäms tillsammans med bolaget och din examinator på KTH. Bolagen är små nog att du får äga din del av arbetet och jobba nära grundarna. Så går det till: mejla gustav@venturecup.se och skriv vad du läser och var, vilket område du vill jobba i och när arbetet ska göras. Vi matchar dig mot de bolag som passar och kopplar ihop er, sedan bestämmer du och bolaget upplägget själva. Det kostar ingenting och du binder dig inte till något förrän ni kommit överens. Bolagen finns över hela landet och flera samarbeten går att göra på distans. Läs mer: https://venturecup-exjobb.netlify.app Uppdragsgivare: Venture Cup Sverige ideell förening, org.nr 802409-4339. Kontakt: Gustav Ebertsson, COO, gustav@venturecup.se. Extent: 15-30 hp. Application email: gustav@venturecup.se. Application URL: https://venturecup-exjobb.netlify.app/.
Automated hardware vulnerability discovery and triage
==Background== Abundant efforts are backing software vulnerability management. However, management of hardware/firmware vulnerabilities is currently a mess. In practice, this requires manual work sifting through security bulletins published on vendor websites and understanding how vulnerabilities and mitigations relate to the collection of hardware SKUs and currently installed firmware versions. This scales poorly in practice and our goal is to reduce or eliminate manual triaging and auditing of hardware vulnerabilities. ==Objective== Automate a workflow that ingests a hardware inventory and cross-references the assets against public and vendor specific vulnerability databases and feeds, reporting only applicable vulnerabilities by filtering out noise through matching specific models, firmware and microcode version or unapplied, known mitigations. The hardware inventory is provided as a hardware attestation report (such as AMD SEV-SNP or Intel TDX) and/or a generated hardware bill of materials (HBOM). The expected output is a list of relevant vulnerabilities that apply to the hardware in the current configuration (model, versions, configuration) and actionable information in the form of suggested mitigations. == Specific steps== * Conduct an in-depth analysis and identify gaps in the area of hardware vulnerability management. * Implement automation support for hardware vulnerability triaging and mitigation matching. * Deliver a written report on the findings. == Further notes== * Result should contain most applicable vulnerabilities with a low false positive rate. * Result should include actionable information with as little as possible further auditing required. * Severity and known mitigations should be taken into account, prioritising (groups of) vulnerabilities where a mitigation offers high returns. ==Terms== Supervisor: Nicolae Paladi, PhD Scope: 30 points Start: any time. Compensation: 10 000 SEK upon successful completion of the thesis. The thesis project must be completed within a maximum of 9 months. ==Candidate profile:== We expect you to have good programming skills in Rust and C. You have a keen interest in server hardware and firmware (AMD, Intel, NVIDIA), as well operating systems and cybersecurity and systems performance. We expect strong oral and written English skills. Send in your application as soon as possible, by February 16, 2027 at the latest. NOTE, applications will be reviewed on a rolling basis. NOTE, incomplete applications will not be assessed. Applications must include: - Your CV with your education, professional experience and specific skills; - A written report you authored or co-authored for a university-level course; - Samples of previous programming or other relevant projects; - Recent grades (academic transcript). See a list of earlier publication and master's thesis projects done at CanaryBit: https://www.canarybit.eu/research-and-technological-leadership/ Extent: 30 hp. Application email: hi@canarybit.eu.
Thesis - Pre-trip & Dynamic Remaining-Energy Prediction for Battery EVs
We are Geely Technology Europe. A unified European R&D centre within Geely Auto Group, where world-class engineers, developers and innovators push the boundaries of intelligent mobility. Our mission is to shape the next generation of vehicle architectures, digital technologies and intelligent systems for global markets. We integrate European customer and regulatory requirements early in the development process and support multiple brands within the Geely portfolio, including Zeekr, Lynk & Co and Geely. With nearly two decades of engineering experience in Europe, we continue to build smart, sustainable and user‑centric mobility solutions. Project Description: This thesis investigates energy prediction for battery electric vehicles across different stages of a trip. The project will first explore pre-trip energy prediction using planned route, vehicle and contextual information, and then investigate how the prediction can be dynamically updated during driving as new observations become available. The objective is to improve the accuracy and robustness of remaining-energy and arrival battery-level estimation while maintaining interpretability and practical deploy ability. Key focus areas: Pre-trip EV energy consumption prediction Route- and context-aware energy modelling Dynamic / online remaining-energy prediction Integration of pre-trip estimates with observations during driving Prediction accuracy, robustness and interpretability Your skills and background Suitable for Master’s students in Computer Science, Data Science, Machine Learning, Automotive Engineering, Electrical Engineering, or related fields. Strong programming skills in Python and solid knowledge of machine learning are required. Experience with deep learning, time-series or sequential modelling, statistical modelling, and data-driven model evaluation is highly desirable. Familiarity with probabilistic modelling, online learning, or vehicle energy modelling is considered an advantage. Why you should join Geely Tech Eu We are engineers, developers, and innovators from around the world. Joined together by entrepreneurship, our unique blend of global culture, and a belief in a smarter more sustainable future. At Geely Tech Eu we fast-track innovation and transform ideas into pioneering technology solutions, doing your master thesis here is no different. We are convinced that a thesis project is a major contribution to our innovation capabilities and long-term development. You'll have a great opportunity to use your skills and creativity to push the boundaries of what´s possible. What happens when you apply If this sounds interesting and you match the requirements, please don't hesitate to submit your application with a CV and cover letter. Shortlisted candidates will be contacted for an interview to further discuss the project's details and expectations. This thesis project is intended for 1-2 students. Applicants may specify a preferred partner in their cover letter. Supervisor: Yuchuan Dong, AI Engineer, yuchuan.dong1@zeekrtech.eu, please contact for more information about the project Starting date: January 2027 Last application date: 2026-10-31 Apply today. We will perform ongoing selection during the application period. We look forward to hearing from you! Please note that due to GDPR regulations, we can only accept applications sent through the recruitment system, not via email or other channels. Extent: 30 hp. Application URL: https://career.geelytech.eu/jobs/8474360-thesis-pre-trip-dynamic-remaining-energy-prediction-for-battery-evs/8c1f865a-db00-4a4e-b0df-cdf5fccc38aa.
Thesis - Vehicle on-board wireless communication study Apply for this job
We are Geely Technology Europe. A unified European R&D centre within Geely Auto Group, where world-class engineers, developers and innovators push the boundaries of intelligent mobility. Our mission is to shape the next generation of vehicle architectures, digital technologies and intelligent systems for global markets. We integrate European customer and regulatory requirements early in the development process and support multiple brands within the Geely portfolio, including Zeekr, Lynk & Co and Geely. With nearly two decades of engineering experience in Europe, we continue to build smart, sustainable and user‑centric mobility solutions. Project Description: In the couple of past year there was a trend toward increasing the number of the electrical units in the vehicle. Lots of technology like CAN, LIN, Ethernet and FlexRay have been used to achieve a proper communication based on the scenarios. However, the centralized architecture have integrated lots of the components in several instances like Zone Controller and Core Computer, still there are many sensors and minor devices communicate with each other using legacy communication mediums. This introduces extra weight and engineering effort to the project. Deploying wireless communication technologies offers a viable solution to these challenges. However, despite the maturity of wireless solutions, their adoption in In-Vehicle Networks (IVNs) remains limited due to harsh electromagnetic environments, stringent safety protocols, and strict time-sensitive communication constraints. A preliminary screening of available market technologies including Bluetooth Low Energy (BLE), Classic Bluetooth, NFC, and Ultra-Wideband (UWB) highlights IEEE 802.15.4 UWB as a promising candidate that satisfies the necessary reliability and timing performance criteria. Scope: During this thesis work these point should be included: Standard Analysis: General study of the IEEE 802.15.4 concept, configuration parameters, and behavior under varying setup conditions. Comparative Evaluation: Benchmarking IEEE 802.15.4 against competing candidate technologies. Simulation & EM Analysis: Simulating prospective deployment scenarios to evaluate the impact of electromagnetic (EM) interference on communication quality Your skills and background Ongoing MSc degree in electronic, embedded, AI or any other similar programs. Interested in the IVN technology. Strong knowledge in the programming languages like C/C++. Motivated and goal oriented with a good communication skills. Previous experience with OMNeT++ and INET is a high plus but not a must. Extent: 30 hp. Application URL: https://career.geelytech.eu/jobs/8462737-thesis-vehicle-on-board-wireless-communication-study.
Optimizing Manual Production Flows & Organizational Structures in MedTech (Frankfurt / Remote)
__ Title: Optimizing Manual Production Flows & Organizational Structures in MedTech (Frankfurt / Remote) Company / Organization: AddLife AB (Owner/Manager) & Portfolio Company (Ophthalmology Manufacturing) Scope: Flexible. Primarily ideal for a Master Thesis (30 ECTS), but we are highly open to a shorter/focused study such as a Bachelor Thesis (15 ECTS) or an advanced project course, depending on the applicants. Location: Remote / Flexible (Stockholm/Anywhere) with planned, fully funded site visits to the production facility in the Frankfurt area, Germany. Background & Project Description: AddLife is a leading European player in Life Science, acquiring and developing market-leading niche companies. One of our portfolio companies, located in the Frankfurt area, specializes in the manufacturing of high-quality ophthalmology (eye care) products. Currently, the production line is highly manual, creating unique challenges and opportunities for optimization. As the company scales, we need to optimize our production efficiency. However, we firmly believe that technical flow optimization cannot be separated from human factors. Therefore, this project takes a holistic socio-technical approach, merging physical operations with organizational structures and employee incentives. The project is fully backed and managed by AddLife. The executive sponsor and mentor for this project is a Board Member and a KTH Alumnus from Industrial Engineering and Management (Industriell Ekonomi, I-98). This ensures high strategic impact, top-level internal support, and dedicated mentorship from someone who understands the KTH curriculum and student perspective. The work can be conducted remotely, but will include site visits to Germany for data collection and factory floor analysis. Key Objectives & Scope of Work: (The depth of these objectives will be adjusted to match whether the project is a 30 ECTS, 15 ECTS, or shorter study) * Production & Flow Optimization: Map and analyze the current, heavily manual production processes to identify bottlenecks and efficiency gains. * Organizational Design: Evaluate team structures, shop-floor decision-making, and communication channels between production teams and management. * Incentive & Wage Structures: Analyze how current compensation and wage structures impact productivity, employee engagement, and retention. * Holistic Recommendation: Deliver a strategic roadmap where manual flow optimization is synchronized with organizational improvements and aligned reward systems. Who Are We Looking For? We are looking for a team of 1-2 driven students (preferably a pair) enrolled in a Bachelor's or Master's program such as: * Industrial Engineering and Management (Industriell ekonomi) - focus on Operations Management, Logistics, or Organizational Design. Or similar fit. Requirements & Skills: * Fluency in English (German is a plus but not mandatory). * Strong analytical skills (and an interest in the MedTech/Life Science industry and operations / manufacturing.) * Understanding of socio-technical systems, Lean operations, Process optimization, Organizational structures. * Ability to work independently on a remote basis, with flexibility to travel for site visits. What We Offer: * A high-impact, strategic project managed directly by the parent company (AddLife) with board-level sponsorship and dedicated KTH Alumnus mentoring. * A unique international experience in a strictly regulated and exciting industry (MedTech). * Full coverage of travel expenses and accommodation for the site visits in Germany. Extent: 15-30 hp. Application email: per.wahlstedt@add.life.
Development of a user-friendly webserver for coarse-grained protein dynamics
In the Protein Dynamics and Mutation Lab at Karolinska Institute we study the intertwined relationship between sequence, structure, dynamics, and function in proteins. To this purpose, we develop computational models and algorithms to simulate protein conformational changes and predict protein motions that are relevant for function and that could be impaired by deleterious mutations. All-atom Molecular Dynamics (MD) is the gold-standard when it comes to predicting the dynamics of a protein. However, MD suffers from high computational cost. To overcome this, various flavors of coarse-grained (CG) simulations and modeling techniques have been developed in the last decades. We developed novel computational tools combining CG Elastic Network Models (ENMs) and Brownian Dynamics (BD) to generate the (unbiased or biased) conformational dynamics of proteins. These tools are currently available on GitHub with multiple source codes. However, in order to facilitate usability for people with limited computational expertise, we are now planning to develop a webserver, with a user-friendly graphical interface, making our tools easily available to a broader audience. This MSc Thesis work will involve: - Improving the performance of the existing ENM-BD algorithms; - Merging the different codes in a unique, generalized pipeline; - Developing an efficient and user-friendly webserver that integrates all codes; - Writing a final report. Requirements: The selected MSc student should have excellent programming skills, and good knowledge of code parallelization and optimization. The starting date and duration of the project is flexible and will be agreed with the student. The work can be physically carried out in Karolinska Institutet (Campus Solna, Biomedicum A09), but remote work from home is possible. Contacts: Dr. Domenico Scaramozzino, domenico.scaramozzino@ki.se, postdoctoral researcher Dr. Laura Orellana, laura.orellana@ki.se, PI Extent: 15-30 hp. Application email: domenico.scaramozzino@ki.se.
Master Thesis: Model Uncertainties in Thermal Radiation Calculations for Fuel Fires
Master Thesis: Model Uncertainties in Thermal Radiation Calculations for Fuel Fires Background A changing global security landscape has brought increased attention to society’s resilience to disruptions in critical functions. Experience from recent international events has shown that facilities essential to energy supply, transportation, and industrial operations may be affected by both accidents and deliberate acts. At the same time, expectations are increasing for both new and existing infrastructure to remain operational under challenging conditions. For operations involving large quantities of flammable liquids, the consequences of fire are a key safety concern. Thermal radiation from fuel fires can affect people, buildings, technical installations, and adjacent facilities at considerable distances. Reliable assessments of thermal radiation therefore provide an important basis for risk analyses, safety distances, facility design, and permitting processes. Several calculation methods are currently used to estimate thermal radiation from fuel fires. These methods are based on different assumptions and calculation models, which can lead to varying results depending on the scenario and application. There is therefore a need to better understand the reasons behind these differences and the significance of the choice of method, assumptions, and parameters in different types of risk assessments. Purpose The aim of the Master Thesis is to compare and evaluate calculation methods for thermal radiation from fuel fires, with a focus on their use in risk analyses and the planning of facilities where flammable liquids are handled. As an application of the conducted analysis, the conclusions shall be translated into a transparent calculation model for thermal radiation from fuel fires. The model shall be based on the methods, assumptions, and calculation principles considered relevant based on the scientific analysis. The calculation procedure, assumptions, and choice of parameters shall be clearly presented. Expected Results The Master Thesis is expected to provide a scientifically grounded basis for the calculation and assessment of thermal radiation from fuel fires. The results shall provide guidance on which assumptions and calculation principles are appropriate in different situations, as well as increase the understanding of how these affect the results. The work is also expected to contribute to a more transparent and consistent approach to thermal radiation calculations, with a particular focus on application in risk analyses and the planning of facilities where flammable liquids are handled. Student Profile We are looking for a student enrolled in a relevant master’s programme at a Swedish university of technology, for example in Energy Engineering, Chemical Engineering, Engineering Physics, or a related field. You have a good understanding of mathematical models and are comfortable with programming and technical calculation tools. The work requires an exploratory and independent approach, where you are able to familiarise yourself with new software and models, read technical documentation, and independently investigate how different assumptions and parameters affect the results. You need to be able to critically assess calculation results and evaluate both the underlying assumptions and uncertainties in the models. Extent: 30 hp. Application URL: https://bergab.careers.haileyhr.app/sv-SE/job/7000bec1-6203-47e4-bddf-6b2b92f7078d/34191899-bf3a-4db1-8b29-9e28fd9c7dc8/937ae4a2-671d-4e92-87c6-85187eb88591.
BUILD THE FIELD SERVICE PLATFORM FOR A PE-BACKED NORDIC INDUSTRIAL GROUP
Most thesis projects end as a PDF. We want this one to become a product used in the field. Our company is a fast-growing, PE-backed Nordic services group. More than 150 technicians service +10,000 objects and assets across the Nordics. We are exploring the development of our own next-generation work-order platform. We are looking for an exceptional master’s student who wants to understand the users, challenge existing workflows and build a product from the ground up. THE PROJECT This is not a narrowly specified coding assignment. You will work directly with technicians, team leaders, administrators and Group management to understand how field service actually works. Your mission is to take the project from problem discovery to a working end-to-end MVP ready to be piloted – with the potential to ultimately support more than 150 technicians across the Group. You will have significant freedom to shape both the product and technical solution. Technology choices are open and will be based on the product’s needs. ACADEMIC FOCUS The exact research question will be developed with you and your academic supervisor. A possible direction is: “How can a user-centred digital field-service platform be designed, developed and evaluated to improve operational efficiency while supporting local autonomy in a decentralised service group?” The work may combine user research, literature review, iterative product design, software development and evaluation in a real operational environment. WHAT YOU WILL DO • Observe and interview technicians and operational teams • Map workflows and identify the highest-value problems • Define, design and test an MVP • Build a working end-to-end product • Pilot and evaluate the solution with real users • Recommend an architecture and roadmap • Deliver an academic thesis and practical product handover WHO YOU ARE You are completing a master’s degree in computer science, software engineering, industrial engineering with a strong software-development profile, or a related field. You: • Have strong software-development fundamentals • Have built something beyond mandatory coursework • Are comfortable working across product, UX and technology • Enjoy talking to users, not only receiving requirements • Can turn ambiguity into action and take ownership • Care about building software that works in practice We care more about your drive and ambition than your grades. WHAT WE OFFER • Unusually high ownership of a real greenfield product • Direct access to more than 150 potential users • Direct collaboration with Group management and operations • A fast-moving, commercially focused PE environment • Technical mentoring and regular code review • Compensation and equipment • The opportunity to continue after graduation as our company's first in-house Product Engineer For the right person, this can be more than a thesis. It can be the beginning of building a product that changes how an entire Group operates. PRACTICAL DETAILS Scope: 30 ECTS master’s thesis Start: January 2027 Duration: Approximately 20 weeks Location: Stockholm, combining office work, field visits and flexibility HOW TO APPLY Send your CV or LinkedIn profile. If you have built an app, product, GitHub repository or another technical project, please send that as well. Extent: 30 hp. Application email: eric.bonfre@ascencogroup.com.
Development of a Custom Visual Stimulator for Magnetoretinography (MRG)
Background Magnetoretinography (MRG) is an emerging neuroimaging technique that measures the magnetic fields generated by retinal activity. Recent advances in optically pumped magnetometers (OPMs) have enabled non-invasive recording of retinal signals with unprecedented flexibility and sensitivity, opening new possibilities for visual neuroscience and clinical diagnostics (https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2021.118528). As part of an ongoing research project studying optic neuropathies such as glaucoma, we are developing a novel MRG-based method for visual field testing using the OPM-MEG system at the Swedish National Facility for MEG (NatMEG). To support this work, we are seeking a motivated Bachelor's or Master's student to design, build, and validate a custom, MEG-compatible visual stimulation system. Project Description The goal of the project is to develop a complete hardware and software solution for presenting visual stimuli during MRG recordings. The stimulator must meet the stringent timing, and synchronization requirements of OPM-based measurements. The project will include: • Designing and assembling custom electronic hardware • Developing microcontroller-based control software (primarily Arduino) • Designing and 3D-printing mechanical components and housings • Testing and characterizing stimulator performance • Conducting pilot measurements with human participants • Processing and analyzing pilot MRG data at the sensor level • Evaluating the feasibility of MRG-based visual field assessment Your Profile We are looking for a student with an interest in one or more of the following areas: • Biomedical engineering • Electrical engineering • Medical technology • Physics • Neuroscience • Computer science or related disciplines Experience in some of the following areas is beneficial but not required: • Basic electronics design and prototyping • Arduino or embedded programming • MATLAB and/or Python • Basic signal processing • CAD and 3D printing • Neuroscience or biomedical instrumentation Extent: 15-30 hp. Application email: christoph.pfeiffer@ki.se.
MSc Thesis: Pre-Treatment Acoustic Verification Using a Therapeutic Ultrasound Array
BACKGROUND INFORMATION: CSW Therapeutics AB is a Swedish medical technology company developing non-invasive therapeutic soundwave technology. Reliable acoustic-based therapy requires both good coupling between the transducer and the patient and a suitable propagation path toward the intended treatment region. Air at the interface can strongly reflect ultrasound, while structures such as bone or gas-filled tissue may obstruct the acoustic path. This MSc thesis project will investigate whether a therapeutic ultrasound array can also be used as a low-energy sensing system before treatment, without requiring conventional diagnostic ultrasound imaging. The aim is to determine whether the system can assess two important conditions: (1) acoustic coupling quality at the transducer interface and (2) acoustic-window quality along the intended propagation path. The project builds on exploratory work at CSW, as well as previous student work investigating acoustic-window estimation from A-mode ultrasound data. The new project extends this work to a curved therapeutic-array geometry, introducing new challenges related to curvature, spatial sampling and interpretation of received signals. TARGET OF THE PROJECT: The overall target is to develop and experimentally evaluate methods for low-energy pre-treatment acoustic verification using the therapeutic transducer itself. The project will investigate whether measurements obtained before therapy can be transformed into robust and interpretable indicators of: 1. Coupling quality: Is the transducer adequately acoustically coupled? 2. Acoustic-window quality: Once coupled, is there a suitable propagation path toward the intended treatment region? The goal is not to generate conventional B-mode images, but rather to determine how much decision-relevant information can be extracted from therapy-oriented hardware with limited spatial sampling. The project will combine experimental ultrasound measurements, signal processing, quantitative analysis and method development. The exact experimental programme will be refined together with the KTH and CSW supervisors. Application email: ana.candela.celdran@cswtherapeutics.com.
Multi-Sensor Reference System for Mobile Robot Localization Evaluation
Background Accurate localization is fundamental for mobile robots and autonomous machines. Methods based on LiDAR, GNSS, inertial sensing, cameras and combinations of several sensor modalities can provide position and motion estimates under different operating conditions. Evaluating such methods requires reliable reference positioning data. Generating this reference is itself a challenging sensor-fusion problem, requiring accurate sensor synchronization, calibration and integration of complementary measurements from multiple sensors. A reference platform combining high-accuracy GNSS, inertial sensing, stereo vision and LiDAR provides a basis for generating accurate trajectories and systematically evaluating localization methods under realistic conditions. The Project The objective of this thesis is to develop a multi-sensor reference platform and investigate the latest methods for generating accurate reference trajectories for localization evaluation. The work includes integrating a sensor rig combining high-accuracy GNSS with a base station, a low-noise IMU, a stereo camera and a 3D LiDAR sensor. This involves mechanical integration, synchronized data acquisition and accurate extrinsic calibration between the sensors, providing a well-characterized experimental platform for subsequent evaluation. Based on the integrated platform, the project will study, implement, improve and evaluate recent sensor-fusion methods for estimating an accurate reference trajectory from the available sensor modalities. The work will investigate how different fusion approaches, sensor combinations and operating conditions affect positioning accuracy and robustness. The resulting reference data will subsequently be used to quantitatively evaluate localization approaches based on individual sensors and different sensor combinations. Who We Are Looking For We are looking for a Master's student in Robotics, Computer Science, Machine Learning, Mechatronics, Engineering, or a related field. You should have an interest in robotics, autonomous systems and perception and enjoy combining research-oriented work with practical implementation. Experience with one or more areas such as C++, Python, ROS, computer vision, machine learning, point clouds or sensor data processing is advantageous. What We Offer At Retenua, you will work at the intersection of research and industrial application, on technology used in real-world robotic and autonomous systems. Our projects are closely connected to current developments in perception, sensing and mobile robotics, giving you the opportunity to work on problems where the solutions are not already predetermined. As a small and technically focused team, we offer a high degree of independence and the opportunity to take real ownership of your work. You will work with relevant software, sensor data and hardware, and develop and evaluate your ideas in a practical engineering context. About Retenua Retenua is a Swedish technology company specializing in advanced perception and mobile robotics. We develop software components for autonomous machines and robots and work with industrial customers on challenging problems involving sensing, perception, localization, navigation and machine intelligence. Practical Information Scope: Master’s thesis, 30 hp Period: Spring 2027 Location: Örebro/hybrid. A substantial part of the project can be carried out remotely, while meetings, experiments and work involving hardware may require occasional presence in Örebro. Students: 1-2 students Application: Submit your CV, transcript of records and a short description of your interest in the project to thesis@retenua.se. Extent: 30 hp. Application email: thesis@retenua.se.
Aerial Terrain Analysis to Assist Off-Road Ground Vehicle Traversability Estimation
Background: Autonomous off-road vehicles must navigate through environments that are initially unknown. Onboard sensors can provide detailed information about the terrain immediately surrounding the vehicle, allowing a local traversability map to be built and used for short-range navigation. However, local perception provides only limited information about the larger terrain structure ahead. A route that initially appears traversable may lead towards a dead end, a cliff, an impassable terrain region, or an area hidden from the vehicle's sensors by larger obstacles. A drone observing the environment from above can provide complementary terrain information over a considerably larger area and from a fundamentally different viewpoint. The Project: The objective of this thesis is to investigate how aerial sensor data can be used to estimate terrain traversability in support of an off-road ground vehicle. The work will focus on the aerial part of the problem: acquiring and processing terrain data from a drone, generating a terrain representation from the aerial viewpoint, and estimating a coarse traversability map that can provide information beyond the sensing range or field of view of the ground vehicle. The project includes investigating suitable representations and methods for aerial terrain analysis and evaluating their ability to identify terrain structures relevant to ground vehicle navigation. The resulting system will be evaluated using representative off-road environments and data collected with a drone. Who We Are Looking For We are looking for a Master's student in Robotics, Computer Science, Machine Learning, Mechatronics, Engineering, or a related field. You should have an interest in robotics, autonomous systems and perception and enjoy combining research-oriented work with practical implementation. Experience with one or more areas such as C++, Python, ROS, computer vision, machine learning, point clouds or sensor data processing is advantageous. What We Offer At Retenua, you will work at the intersection of research and industrial application, on technology used in real-world robotic and autonomous systems. Our projects are closely connected to current developments in perception, sensing and mobile robotics, giving you the opportunity to work on problems where the solutions are not already predetermined. As a small and technically focused team, we offer a high degree of independence and the opportunity to take real ownership of your work. You will work with relevant software, sensor data and hardware, and develop and evaluate your ideas in a practical engineering context. About Retenua Retenua is a Swedish technology company specializing in advanced perception and mobile robotics. We develop software components for autonomous machines and robots and work with industrial customers on challenging problems involving sensing, perception, localization, navigation and machine intelligence. Practical Information Scope: Master’s thesis, 30 hp Period: Spring 2027 Location: Örebro/hybrid. A substantial part of the project can be carried out remotely, while meetings, experiments and work involving hardware may require occasional presence in Örebro. Students: 1-2 students Application: Please submit your CV, transcript of records and a short description of your interest in the project. Extent: 30 hp. Application email: thesis@retenua.se.
Automated testing of a football simulation across 10+ seasons Metamorphic relations and anomaly detection for a simulation without a test oracle
Automated testing of a football simulation across 20 seasons Metamorphic relations and anomaly detection for a simulation without a test oracle Level Degree project, second cycle, 30 credits Field Software engineering and testing Period January to June 2027, or by agreement Place On site in Stockholm, with the development team Contact Pelle Hallert, pelle@evlkeys.com The problem We are building Manager X, a football management simulation where a career runs across many seasons. Simulations like this fail quietly. Wages inflate, players develop faster than they decline, one league drains talent from the rest. Nothing throws an exception, and nothing is visible in a single match. The failure appears after fifteen simulated seasons, which is where players go and developers do not. Testing it is hard because there is no oracle. There is no correct league table after fifteen seasons, two runs from the same starting point differ by design, and nobody has defined where acceptable variation ends and a regression begins. Hand-written thresholds are the usual answer and they decay: every deliberate design change breaks a batch of them, and developers loosen them until they catch nothing. Research questions RQ1. Which metamorphic relations hold for this simulation, and how well do violations of them detect injected defects compared with threshold assertions? RQ2. Can unsupervised anomaly detection over season statistics find balance defects that no single assertion catches, and at what false positive rate? RQ3. How many seasons and repetitions are needed to separate a real regression from stochastic variance at a given confidence? Method Build a headless harness that runs the simulation forward across many seasons and emits per-season telemetry. Define metamorphic relations with the design team. Inject a catalogue of known defects to create ground truth, then measure detection rate, time to detection, false positives and compute cost for each strategy. Contribution Metamorphic testing and anomaly detection are established techniques that have barely been applied to long-horizon stochastic simulation. The relations and the evaluation should generalise beyond this product to other simulation games, agent-based models and digital twins. RQ3 has no answer in the literature and decides whether a test like this can run nightly or only before a milestone. You - Second-cycle student in computer science, software engineering or similar, eligible to start a degree project. - Comfortable programming in C# inside an existing codebase. - Working knowledge of statistics: distributions, hypothesis testing, statistical power. - Interested in testing methodology. Football knowledge is welcome, not required. We provide - Access to the engine, its source and its telemetry, a supervisor from the technical team, a desk in the studio and compute for the runs. - A thesis grant of SEK 10 000, paid on approved completion. Publication The method and the evaluation are written to be published in full. Parameter values and data sources stay in a separate company report. The boundary, along with intellectual property and confidentiality, is agreed in writing before the work starts. Apply Send a CV, a transcript and a short note on a system you have tested where the correct answer was not known in advance, to pelle@evlkeys.com. Reviewed on a rolling basis. Extent: 30 hp. Application email: pelle@evlkeys.com.
Immersive Inspection and Annotation of 3D Point Cloud Data in Virtual Reality
Background Modern perception systems generate increasingly rich 3D representations of their surroundings, including LiDAR point clouds, reconstructed environments and semantically labelled 3D data. Inspecting and annotating such data is important for developing, training and evaluating perception algorithms, but conventional desktop-based tools require users to interact with inherently three-dimensional information through a two-dimensional interface. Virtual reality provides a fundamentally different way of interacting with 3D data by allowing users to move within the scene, inspect structures from arbitrary viewpoints and interact with objects and regions directly in three-dimensional space. This creates opportunities for new approaches to both inspection and annotation of complex perception data. The Project The objective of this thesis is to investigate how virtual reality can be used for efficient and intuitive inspection and annotation of 3D perception data. The project will explore interaction concepts that take advantage of the immersive 3D environment, including navigation through large point clouds, direct selection and painting of 3D regions, volumetric selection, object-level annotation, and correction of existing semantic labels. The project will also investigate computer-assisted annotation, where geometric or machine-learning methods propose regions or labels based on limited user input and the user interactively refines the result in VR. The resulting prototype will be evaluated on representative 3D datasets to assess different interaction concepts in terms of annotation efficiency, accuracy and usability, and to identify where immersive interaction provides benefits compared with conventional desktop-based approaches. Who We Are Looking For We are looking for a Master's student in Robotics, Computer Science, Machine Learning, Mechatronics, Engineering, or a related field. You should have an interest in robotics, autonomous systems and perception and enjoy combining research-oriented work with practical implementation. Experience with one or more areas such as C++, Python, ROS, computer vision, machine learning, point clouds or sensor data processing is advantageous. What We Offer At Retenua, you will work at the intersection of research and industrial application, on technology used in real-world robotic and autonomous systems. Our projects are closely connected to current developments in perception, sensing and mobile robotics, giving you the opportunity to work on problems where the solutions are not already predetermined. As a small and technically focused team, we offer a high degree of independence and the opportunity to take real ownership of your work. You will work with relevant software, sensor data and hardware, and develop and evaluate your ideas in a practical engineering context. About Retenua Retenua is a Swedish technology company specializing in advanced perception and mobile robotics. We develop software components for autonomous machines and robots and work with industrial customers on challenging problems involving sensing, perception, localization, navigation and machine intelligence. Practical Information Scope: Master’s thesis, 30 hp Period: Spring 2027 Location: Örebro/hybrid. A substantial part of the project can be carried out remotely, while meetings, experiments and work involving hardware may require occasional presence in Örebro. Students: 1-2 students Application: Please submit your CV, transcript of records and a short description of your interest in the project. Extent: 30 hp. Application email: thesis@retenua.se.
AI-based verification of dynamic security-patterns from smartphone video
Context: With headquarters and production in Solna, Rolling Optics AB is a pioneer in advanced micro-optics, creating security-grade visual effects that protect physical security documents and luxury products from counterfeiting. Our unique technology enables us to design and manufacture intricate optical patterns and structures — from concept to finished roll — all under one roof. Thesis Concept: This master’s thesis will investigate AI-based verification of dynamic Optically Variable Devices (OVDs) using smartphone video. Recent research has shown that sequence-aware models can learn characteristic temporal behavior in holograms and other OVDs, but important questions remain around how individual frames should be represented, how temporal information should be modeled, and how computationally efficient such systems can be made. The thesis will build upon recent work in sequence-based OVD verification such as Pouliquen 2026 [1] and evaluate alternative architectures for frame-level representation and temporal modeling. Public datasets will be used as the main benchmark to ensure reproducible evaluation. A secondary internal dataset labels may be used to study whether findings on public identity-document OVD benchmarks transfer to a different class of dynamic optical security features. Potential work includes comparing CNN- and Vision Transformer-based encoders, evaluating Transformer, GRU/LSTM, or temporal convolution models, studying sequence length and sampling strategies, and measuring both verification performance and computational efficiency. The project is suitable for students with a background in computer science, engineering physics, machine learning, computer vision, or a related field. Profile / Skills: We’re looking for a student who is curious, analytical, and eager to explore the future of high-security platforms powered by cutting-edge optics research You work independently and systematically, but also enjoy collaborating and discussing technical challenges with others. Meriting Skills: Proficiency in Python programming and related ML libraries Has completed projects within computer vision Proficiency in machine learning Understanding of optics and light scattering Qualifications: You are currently enrolled at a university and eligible to write your thesis during Spring 2027 Your field of study is relevant to the topic (e.g. computer science, engineering physics, applied mathematics, or similar) You have excellent English and/or Swedish communication skills, both written and spoken What We Offer: At Rolling Optics, you’ll be part of an innovative environment where science meets design and precision manufacturing. We work at the frontier of micro-optics and are passionate about creating secure and sustainable solutions that protect authenticity and trust worldwide. You’ll have access to equipment, expertise, and a workspace at our Solna office, and you’ll collaborate closely with our engineers and researchers. We believe in open knowledge-sharing and cross-disciplinary innovation, ensuring that your thesis contributes both to your academic goals and to real-world applications. Location and Additional Information: Thesis work is not employment; it is conducted as part of your education. Your university must provide insurance and coverage during the project period. Equipment and workspace will be arranged at our Solna facility, as agreed upon with your Rolling Optics supervisor at the project start. There will be a monetary compensation after the thesis is completed. Contact: Axel Söderlind axel.soderlind@rollingoptics.com Application: Applications are reviewed on a rolling basis — we welcome your application today! References: [1]: Pouliquen 2026 Temporal Modeling of Optically Variable Devices in Identity Extent: 30 hp. Application email: axel.soderlind@rollingoptics.com.
Edge-Deployable Virtual Sensing for Vehicle Dynamics
Project Description: Accurate knowledge of vehicle dynamic states is essential for advanced motion control, driver assistance, energy-efficient driving, and automated driving functions. However, many relevant states are difficult, costly, or impractical to measure directly in production vehicles. Virtual sensing offers a way to estimate such quantities using available vehicle signals, models, and data-driven methods. Traditional physics-based approaches provide interpretability and engineering insight, while machine learning can capture complex patterns from data. This thesis builds upon a previous thesis conducted within the team, Physics-Informed Neural Networks for Vehicle Lateral Dynamics Modeling. Students are encouraged to review the findings and methodology presented in that work as a starting point for understanding the problem domain and existing approaches. The present thesis aims to advance the state of the art by investigating scientific machine learning methods, including physics-informed and physics-augmented machine learning approaches, to improve robustness, generalization, interpretability, and suitability for deployment in real-world automotive systems. Scope The scope of the thesis is to investigate machine learning-based virtual sensing methods for estimating selected vehicle dynamic states from available sensors and vehicle network signals. The work should remain open with respect to the final model architecture and focus on how domain knowledge, physical principles, and data-driven learning can be combined in a scientifically grounded way. The study may cover lateral and/or longitudinal vehicle dynamics, depending on data availability and project focus, and should consider robustness across operating conditions, generalization to unseen scenarios, and feasibility for real-time automotive applications. Objectives Develop and evaluate machine learning-based methods for estimating selected vehicle dynamic states from available vehicle signals. Investigate physics-informed or physics-augmented machine learning approaches as part of the broader machine learning discipline, combining physical insight with data-driven modelling. Validate the proposed approach using representative vehicle data and compare it with relevant baseline methods. Assess how well the approach performs across different driving conditions, maneuvers, and operating regions. Analyze computational complexity and implementation considerations for potential use in real-time automotive systems. Expected Outcomes A literature review of virtual sensing and scientific machine learning methods relevant to vehicle dynamics estimation. A proposed virtual sensing framework for estimating selected vehicle dynamic states using available vehicle signals. An evaluation of physics-informed or physics-augmented machine learning methods, positioned within scientific machine learning, for incorporating physical knowledge into data-driven models. A validation and benchmarking study comparing selected methods against relevant baseline models using representative vehicle data. A practical assessment of robustness, generalization, computational complexity, and feasibility for real-time automotive use. Your skills and background Ongoing Master’s degree with the focus on Deep Learning and Applied Mathematics Strong background in Deep Learning (CNN, RNN, LSTM, GAN, etc.) Experience with Machine Learning for Time-series or Dynamical systems Experience with Machine Learning frameworks (e.g., TensorFlow, PyTorch) Knowledge in Control systems, Vehicle dynamics or Applied physics Strong programming skills in Python, C/C++, or similar languages Familiarity with Embedded or Real-time computing systems Strong analytical and problem-solving skills Extent: 30 hp. Application URL: https://career.geelytech.eu/jobs/8365970-thesis-edge-deployable-virtual-sensing-for-vehicle-dynamics/b210bc09-1182-4160-b075-11d25912d865.
Simulation of Electrified Road Freight Transport
The Swedish National Road and Transport Research Institute (VTI) offers a master's thesis project jointly supervised by the Vehicles and Drivers (FOF) and Traffic Analysis and Logistics (TAL) divisions. The student will develop a simulation framework for electrified road freight transport using MATSim (Multi-Agent Transport Simulation) and real-world operational data from industrial partners. More information about MATSim is available at www.matsim.org. VTI is an independent transport research institute with around 250 employees in Linköping, Gothenburg, Stockholm, Lund and Skellefteå. It conducts research and development on infrastructure, traffic and transport across all modes. Background Battery-electric trucks can reduce emissions from road freight, but their use depends on vehicle range, charging opportunities, logistics schedules, routes and infrastructure. Evaluating their integration therefore requires models that represent both the transport network and the daily activities of freight vehicles. MATSim is an agent-based transport simulation framework that represents individual vehicles, activities and routes. VTI has extensive experience applying MATSim to passenger and freight transport. The thesis will use industrial data such as vehicle trajectories, departure and arrival times to create representative freight scenarios and evaluate electrification options. Thesis objectives and tasks The thesis is expected to include: • Review literature on freight transport, electric trucks and agent-based transport simulation. • Analyse vehicle trajectories and vehicle-operation data to identify typical routes, distances, times, stops and vehicle utilisation. • Transform the data into representative freight demand and operating scenarios, including vehicle routing plans and charging options. • Implement the freight scenarios in MATSim using existing model components and configuration. Development of a customised MATSim module is not required. • Design and run electrification scenarios, for example by varying electric-truck adoption, operational patterns and charging options. • Analyse and visualise the results, focusing on freight operations, charging availability and energy demand. The exact research questions and scenario design will be defined with the student based on the available industrial data and the student's interests. Preferred profile We are looking for a master's student with: • A background in computer science, applied mathematics, engineering, data science, operations research or a related field. • A good understanding of numerical modelling and simulation, preferably with strong Java programming skills. • Experience in data processing and analysis using Python, MATLAB or a similar language. • The ability to work independently with large, complex real-world datasets and to collaborate with researchers and industrial partners. • Experience with GIS, geospatial data or agent-based mobility simulation is advantageous. What VTI offers VTI offers a collaborative research environment at Malvinas väg 6 on KTH's main campus in Stockholm. The student will gain hands-on experience with industrial freight data, large-scale transport simulation and ongoing research on freight electrification, with opportunities to work with VTI researchers and industrial partners. Application instructions Send your CV and transcripts to: Chengxi Liu: chengxi.liu@vti.se Jiali Fu: jiali.fu@vti.se Extent: 30 hp. Application email: chengxi.liu@vti.se.
Maskininlärning för prediktion av akutinflöde och beläggning – pilotstudie med öppen källkodsmodell (patientflow)
Capio S:t Görans Sjukhus är ett akutsjukhus i centrala Stockholm med en av Sveriges mest besökta akutmottagningar. En utmaning på sjukhuset, liksom på andra sjukhus är vårdplatsplanering. Detta beror på en stor efterfrågan på vårdplatser, inte minst med tanke på den ständigt växande andelen äldre och multisjuka. Resursallokering sker ofta reaktivt snarare än proaktivt, vilket kan bidra till längre köer på akutmottagningarna, trängsel på avdelningarna och ökad fara för patienter. University College London (UCL) och University College London Hospitals (UCLH) har utvecklat ett open source-paket, patientflow, som använder maskininlärning för att i realtid predicera sannolikheten för inläggning bland patienter som befinner sig på akutmottagningen, samt antalet ytterligare patienter som förväntas anlända och läggas in inom en given tidshorisont. Vi vill utforska om metodiken kan anpassas och valideras mot vår egen datamiljö och journalsystem, som skiljer sig strukturellt och tekniskt från UCLH:s.[PE1.1] Vi tror att en ökad kapacitetsplanering kan bidra till att styra resurser rätt, vilket skapar nytta både för patienter och vårdpersonal. Mål Att undersöka och utvärdera om patientflow-paketets ML-modeller (XGBoost-baserade tidsstaplade klassificerare för inläggningssannolikhet, samt Poisson-baserad modellering av framtida ankomster) kan tränas om och valideras på data från Capio S:t Görans Sjukhus, samt att identifiera vilka anpassningar av modellarkitekturen som krävs givet skillnader i tillgängliga data jämfört med UCLH. Beskrivning av uppdraget ● Sätta sig in i patientflow-paketets modellarkitektur, inklusive de tidsstaplade ("snapshot") klassificerarna och Poisson-modellen för framtida ankomster ● Träna och utvärdera modellerna på ett dataunderlag som tas fram och tillgängliggörs av verksamheten (datauttag och mappning mot journalsystemet sköts av sjukhusets analysfunktion – examensarbetet fokuserar på modelleringsdelen, inte datauttaget) ● Jämföra modellprestanda (kalibrering, prediktiv förmåga) mot UCLH:s publicerade resultat ● Undersöka hur modellens features bör anpassas givet vilka datafält som faktiskt är tillgängliga i realtid hos oss ● Utvärdera modellens praktiska användbarhet för bäddplanering på tre parallella akutenheter (ett scenario UCLH:s originalmodell inte är byggd för) ● Dokumentera resultat och rekommendationer i en skriftlig rapport Extent: 30 hp. Application email: peter.engqvist@capiostgoran.se.
Smart Warehouse & Operational Excellence – Optimising Flow, Productivity & Logistics
Background Sodexo Järfälla operates an assistive technology supply chain supporting regional and municipal customers. Products such as wheelchairs and other mobility and care equipment are received, stored, picked, adapted and prepared for delivery through our logistics operation. We now want to take the next step in developing a smarter, more efficient and data-driven warehouse operation. Objective The objective of this Master Thesis is to identify how warehouse layout, product placement, order-picking methods, planning and data can be optimised to improve productivity, service level and cost efficiency. Assignment You will work close to the real operation and analyse areas such as: * End-to-end order and material flow * Warehouse layout and slotting * Picking routes and walking distance * ABC/XYZ and demand-frequency analysis * Batch versus single-order picking * WIP, queues and bottlenecks * Capacity and productivity * Cost per order and improvement potential Methods may include Value Stream Mapping, time and motion studies, Lean analysis, simulation and optimisation. The expected result is a practical future-state warehouse model, supported by a quantified business case and prioritised implementation roadmap. Who we are looking for We are looking for ambitious and analytical Master’s students within: ndustrial Engineering • Industrial Management • Supply Chain Management • Logistics • Production Development • Operations Management • Operations Research You should have a strong interest in data, Lean, optimisation and operational excellence, and enjoy combining shop-floor observations with analytical problem solving. Scope: 30 ECTS, 1–2 students Start: January 2027 / by agreement Location: Sodexo Järfälla, Bruttovägen 9 / hybrid by agreement Application Please submit your CV, academic transcript and a short motivation describing your interest and relevant skills. Contact: Toni Facey, Site Manager, Sodexo Järfälla [toni.facey@sodexo.com Analyse the flow. Challenge the current state. Design the warehouse of tomorrow. Extent: 30 hp. Application email: Toni.facey@sodexo.com.
SUSTAINABLE TRANSPORT & FLEET OPTIMISATION
Background Sodexo Järfälla operates an assistive technology service supporting regional and municipal customers. Products are prepared, adapted and distributed through our own transport network, where reliable deliveries are essential to users’ mobility and independence. As we move towards a lower-carbon and increasingly electrified vehicle fleet, we want to optimise transport efficiency, cost and environmental performance simultaneously. Objective The objective of this Master Thesis is to develop a data-driven transport and fleet strategy that reduces cost and CO₂ emissions while maintaining required service levels. Assignment You will work with real operational data and investigate areas such as: * Route planning and geographic delivery patterns * Vehicle utilisation, load factor and consolidation * Cost per route, stop and kilometre * EV range, charging requirements and fleet sizing * Total Cost of Ownership and CO₂ impact * Future transport and electrification scenarios The expected result is a practical future-state transport model, business case and 2–4 year roadmap that can support future management decisions. Who we are looking for We are looking for ambitious and analytical Master’s students within Industrial Engineering, Supply Chain, Transport & Logistics, Operations Research, Sustainable Production, Energy Systems or related fields. Strong quantitative skills and an interest in optimisation, sustainability, electric mobility and business analysis are highly valued. Scope: 30 ECTS, 1–2 students Start: January 2027 / by agreement Location: Sodexo Järfälla, Bruttovägen 9 / hybrid by agreement Application Please submit your CV, academic transcript and a short motivation describing your interest and relevant skills. Contact:** Toni Facey, Site Manager, Sodexo Järfälla toni.facey@sodexo.com Work with real data. Solve a real business challenge. Create measurable impact. Extent: 30 hp. Application email: Toni.facey@sodexo.com.
Strategi och handlingsplan för ekosystemtjänster vid Södertälje Hamn
Strategi och handlingsplan för ekosystemtjänster vid Södertälje Hamn Bakgrund Södertälje Hamn är en av Sveriges viktigaste kombinerade hamn- och järnvägsterminaler och spelar en central roll för regionens logistik, energiomställning och försörjningsberedskap. Samtidigt ställs allt högre krav på att verksamheter integrerar hållbarhets- och miljöaspekter i den långsiktiga utvecklingen. Som en del av hamnens hållbarhetsarbete har Södertälje Hamn påbörjat arbetet med att identifiera hur ekosystemtjänster, biologisk mångfald och naturbaserade lösningar kan integreras i både den löpande verksamheten och framtida investeringsprojekt. Hamnen har även tagit fram ett strategiskt underlag som behöver vidareutvecklas till en praktiskt tillämpbar strategi och handlingsplan. Syfte Syftet med examensarbetet är att utveckla en långsiktig strategi och handlingsplan för hur Södertälje Hamn kan arbeta med ekosystemtjänster och biologisk mångfald på ett sätt som stärker både miljönytta och verksamhetsutveckling. Arbetet ska ge hamnen ett konkret beslutsunderlag för framtida investeringar, projekt och miljöarbete. Frågeställningar Examensarbetet kan exempelvis besvara följande frågor: Vilka ekosystemtjänster finns idag inom och i anslutning till Södertälje Hamns verksamhetsområden? Vilka möjligheter finns att stärka ekosystemtjänster och biologisk mångfald utan att begränsa hamnens utveckling? Vilka åtgärder kan integreras i framtida hamn-, järnvägs-, energi- och fastighetsprojekt? Hur arbetar andra svenska och internationella hamnar med ekosystemtjänster? Hur kan Södertälje Hamn mäta, följa upp och rapportera utvecklingen över tid? Vilka naturbaserade lösningar kan bidra till ökad klimatresiliens, dagvattenhantering och biologisk mångfald inom hamnområdet? Omfattning Arbetet kan omfatta: Inventering Kartläggning av befintliga naturmiljöer. Identifiering av befintliga ekosystemtjänster. Analys av biologiska värden. Omvärldsanalys Benchmarking mot andra hamnar. Genomgång av nationella och internationella riktlinjer. Identifiering av goda exempel. Intressentdialog Intervjuer med: Hamnens personal Kommunens miljöfunktioner Naturvårdsexperter Akademi Berörda myndigheter Strategiframtagning Vision och målbild. Prioriterade fokusområden. Rekommenderade styrtal (KPI:er). Förslag på organisation och ansvar. Handlingsplan Konkreta åtgärder. Prioriteringsmodell. Kostnads- och nyttobedömning. Tidsatt genomförandeplan. Exempel på åtgärder som kan utredas Pollinatörsytor Gröna korridorer Trädplantering och habitatförstärkning Dagvattenlösningar med ekologisk funktion Konstgjorda rev och fiskhabitat Ekologiska kompensationsåtgärder Integrering av biologisk mångfald i bygg- och anläggningsprojekt Naturbaserade klimatanpassningsåtgärder Mervärdesskapande åtgärder kopplade till muddring och vattenverksamhet Förväntat resultat Examensarbetet ska leverera: Huvudrapport En rapport som innehåller: Nulägesanalys Kartläggning av ekosystemtjänster Benchmarking Prioriteringsmodell Strategiska rekommendationer Strategi för Södertälje Hamn En färdig strategi som kan användas i ledningssystem, miljöarbete och verksamhetsplanering. Handlingsplan 2027-2035 En konkret handlingsplan med: Åtgärder Ansvariga funktioner Tidsplan Uppföljningsmetod Lämplig utbildningsbakgrund Vi söker en eller två studenter från exempelvis: Miljö- och hållbarhetsutbildningar Samhällsbyggnad Industriell teknik och hållbarhet Ekologi Landskapsarkitektur Naturresurshantering Miljövetenskap Extent: 15-30 hp. Application email: Joakim.Stroberg@soeport.se.
Designing an Integration Testing Framework for a Procedural Game
Pugstorm is a Linköping-based game development studio founded by former LiU students in 2018, now boasting a multinational team of 40+ developers. We create games with open procedurally generated worlds, survival elements and a strong focus on exploration, player creativity and emergent game experiences. In our most recently released game Core Keeper, players find themselves stranded in an ancient cavern and must mine relics and resources to build their base, craft equipment, survive, and power up the mysterious Core. Core Keeper has more than 4 million players. Core Keeper is a continuously evolving game, with each year bringing on average 1-2 major content updates, 2-3 minor content updates, and 10s of stability patches. To ensure the stability of each update, we currently primarily rely on manual playtesting by developers or QA testers. This is labor intensive, and as the game grows the risk of issues slipping through to the live environment increases. We at Pugstorm are there looking for thesis students interested in designing an integration testing framework for use in Core Keeper. This project involves both the technical design and implementation, as well as adapting integration testing guidelines from the current software engineering literature to suit a procedural game like Core Keeper. The main design criteria in order of importance are 1) ease of creating test cases by developers 2) feasibility of running test suites autonomously in CI pipelines 3) ease of debugging failing test cases, and 4) ease of creating test cases without direct access to a development environment (e.g. by external QA testers). The project is available for master students or above. Our office is located in Linköping, but the project can be completed remotely if necessary. We review applications continuously. Extent: 30 hp. Application email: thesis@pugstorm.dev.
Using Unity Netcode for Entities for Massively Multiplayer Online Games
Pugstorm is a Linköping-based game development studio founded by former LiU students in 2018, now boasting a multinational team of 40+ developers. We create games with open procedurally generated worlds, survival elements and a strong focus on exploration, player creativity and emergent game experiences. In our most recently released game Core Keeper, players find themselves stranded in an ancient cavern and must mine relics and resources to build their base, craft equipment, survive, and power up the mysterious Core. Core Keeper has more than 4 million players. We at Pugstorm are looking for thesis students interested in exploring how to expand our netcode solution to support massively multiplayer online games. Our current tech stack uses Unity's data-oriented Entity Component System framework and the Netcode for Entities netcode solution. Our games can be played in single player or co-op with up to 8 players. In multiplayer, the game world is hosted on a single machine, typically one of the player's. We would now like to investigate how our current network solutions scale to a massively online setting, with much higher player counts and game worlds that cannot reside on a single machine. This thesis would implement a simple prototype game using Netcode for Entities in Unity, or use one of the existing Unity samples as a base. The primary aim is to research and implement necessary techniques to support a single world distributed spatially across multiple servers. Players in this world should have an uninterrupted experience when moving between parts of the world hosted on different servers. The architecture should allow the world state to change over time in response to player actions. A secondary aim is to investigate how smoothly we can transition the world state from one machine to another, e.g. in case of server maintenance. In order to keep this prototype within a reasonable scope for a thesis project, we propose that the game mechanics and world state to synchronize in the prototype is very simple, for example just positions of a few in-game objects that can be moved by the player. The prototype will also primarily focus on sparse player distributions, meaning that performance or networking issues when many players are in the same location can be disregarded. The project is available for master students or above. Our office is located in Linköping, but the project can be completed remotely if necessary. We review applications continuously. Extent: 30 hp. Application email: thesis@pugstorm.dev.
Multi-Agent Deep Research Under Equal Budgets: When Do AI Agents Actually Help?
Background TellMe is a Norwegian AI company building personalised news briefings from licensed editorial sources. We are exploring AI systems that can research complex stories across multiple sources. Multi-agent systems divide research between specialised AI agents, but they also require more inference, retrieval and coordination. It is unclear whether they actually outperform a strong single agent when both are given comparable resources. Target The thesis will investigate: Under a fixed retrieval and inference budget, when does a multi-agent system outperform a single LLM agent on complex, citation-grounded research tasks? The goal is to contribute empirical evidence on when multi-agent decomposition is useful, and when a simpler architecture is preferable. Description of the assignment Possible tasks include: - Review research on LLM agents, deep research and information retrieval. - Build a strong single-agent baseline and one or more multi-agent systems. - Develop or use a benchmark of complex research tasks. - Compare factual correctness, citation quality, coverage, source diversity, latency and cost. - Control for or measure token usage, retrieval calls and inference cost. - Analyse common failure modes and which types of tasks benefit from multiple agents. - Write and present the final master's thesis. A negative result is fully acceptable. TellMe provides code and API access, test data, relevant editorial material where permitted, technical supervision and budget for model/API experiments. Education Suitable for master's students in Computer Science, AI, Machine Learning, NLP, Information Retrieval or related fields. Requirements: Strong programming skills, preferably Python, and an interest in LLMs and experimental AI research. Number of students: 1-3 Start: January 2027, flexible Duration: 20 weeks, full-time Location: Stockholm/remote, with optional work from TellMe's office in Oslo Contact Henning Olweus CEO & Co-founder, TellMe AS henning@tellme.as +47 959 69 149 Extent: 15-30 hp. Application email: hello@tellme-news.com.
Deep Learning-Based Mortality Forecasting Using Weather Data
Target Master’s students in computer science, data science, machine learning, mathematics, statistics and physics who are eager to apply their skills to real-world, interdisciplinary challenges. Opportunities for Students Master’s students will have the opportunity to contribute to cutting-edge research as part of their degree project and collaborate with young, dynamic, international team. The student will develop a complete and reproducible deep-learning forecasting pipeline, including model-ready datasets, feature-engineering code, implementation of LSTM, TCN, and N-BEATS models, comparisons with simpler forecasting baselines, and summaries of model performance across forecast horizons, geographic areas, seasons, and periods of high and low temperature. This is a unique opportunity for students passionate about computer science, data science, machine learning, and statistics, particularly those interested in applying advanced methods to one of the most pressing public health challenges of our time. Who We Are The project is co-led by Dr Elena Raffetti, Karolinska Institutet and visiting researcher at the University of Cambridge, an expert in population health and climate extremes; Shivang Pandey, Karolinska Institutet; and Leonardo Olivetti, Uppsala University, both experienced in machine learning, neural networks, and weather forecasting. The research is also part of climes, the Swedish Centre for Impacts of Climate Extremes, an interdisciplinary centre integrating artificial intelligence, population health, and climate science. Why This Matters Understanding and forecasting the short-term health effects of temperature is essential for identifying periods of increased population risk and supporting timely public health responses, especially in the context of a changing climate. This project will contribute to the development of a scalable forecasting framework that combines historical mortality patterns, temperature observations and forecasts. The results may provide a methodological foundation for future health-impact forecasting and climate-health early-warning systems. Project Overview This master’s thesis project aims to develop and evaluate deep-learning models for short-term forecasting of daily all-cause mortality associated with air temperature in Sweden. The project will use district-level daily all-cause mortality counts linked with observed and forecasted air temperature data. Additional predictors may include day of the week, public holidays, seasonal indicators, long-term time trends, and district-level population. As a first step, the student will develop a global Long Short-Term Memory model (LSTM) trained across all Swedish districts. LSTMs are well suited to time-series data because they can capture temporal dependencies in mortality and weather patterns. The model will use rolling historical windows, for example, the previous 60 days, to predict mortality over future horizons of approximately 3, 7, 10, or 14 days. The LSTM model will be compared with simple forecasting approaches, such as moving averages and seasonal naïve models, as well as alternative deep-learning architectures, including Temporal Convolutional Networks and N-BEATS. The models will be evaluated using time-based validation and rolling-origin forecasting to prevent information leakage and approximate a real-world operational forecasting setting. Please contact: shivang.pandey@ki.se and elena.raffetti@ki.se Extent: 30 hp. Application email: shivang.pandey@ki.se.
Hardware/System Engineer
Software data analysis for an alkaline water electrolyzer manufacturer Give your previous experiences working with hardware / software (personal projects and commercial projects). Give a description of you as a person (what are your personal characterisitcal traits in terms of personality). Lavoit is a well funded and newly started electrolyzer manufacturer located in Stockholm, Sweden. 2. Design Improvement of an Alkaline Electrolyzer Stack This thesis project targets performance and cost improvements in an industrial alkaline water electrolyzer (AWE) stack under active development. The current design uses 316L stainless steel bipolar plates, polypropylene cell frames, Zirfon separators, nickel foam electrodes, and EPDM gaskets, assembled in a filter-press configuration with several hundred cells. The student will identify and evaluate design improvements in one or more areas: electrolyte flow distribution (manifold and choker geometry for uniform cell-to-cell flow), current distribution and ohmic losses in bipolar plates, gasket compression and sealing reliability, electrode-membrane interface design (zero-gap configuration), or thermal management at high current density. The work combines CFD or electrochemical modeling (COMSOL, OpenFOAM, or analytical models) with experimental validation on a bench-scale cell. Design proposals will be assessed against manufacturability, material cost, and assembly time — real constraints for a startup scaling toward megawatt systems. Deliverables include a validated model, a quantified improvement proposal, and drawings or prototypes of modified components. Suitable for mechanical, chemical, or energy engineering students who enjoy hands-on work combined with simulation. Extent: 30 hp. Application email: oliver@lavoit.com.
Hardware/System Engineer
Software data analysis for an alkaline water electrolyzer manufacturer Give your previous experiences working with hardware / software (personal projects and commercial projects). Give a description of you as a person (what are your personal characterisitcal traits in terms of personality). Lavoit is a well funded and newly started electrolyzer manufacturer located in Stockholm, Sweden. 3. Prototype Liquid-Solvent Direct Air Capture (DAC) System This thesis project involves designing, building, and testing a bench-scale liquid direct air capture (DAC) prototype for CO₂ removal from ambient air. The concept uses an aqueous hydroxide solution (KOH or NaOH) contacting air in a packed or falling-film absorber, capturing CO₂ as carbonate. The captured CO₂ is intended as feedstock for green methanol synthesis, co-located with a hydrogen electrolyzer facility. The student will design the air contactor (packing selection, liquid distribution, pressure drop vs. capture rate trade-offs), size pumps and fans, and build a working prototype capturing on the order of grams to kilograms of CO₂ per day. Measurement of capture efficiency, energy consumption per kg CO₂, and solvent carrying capacity forms the experimental core. A techno-economic extrapolation to larger scale, including regeneration options (calcium loop or electrochemical), completes the analysis. Deliverables include a functioning prototype, characterized performance data, and a scale-up assessment. This is a highly hands-on project suited to chemical, mechanical, or energy engineering students comfortable with fabrication, instrumentation (sensors, data logging), and gas-phase measurement techniques. Application email: oliver@lavoit.com.
Software / Data Analysis Engineers
Software data analysis for an alkaline water electrolyzer manufacturer Give your previous experiences working with hardware / software (personal projects and commercial projects). Give a description of you as a person (what are your personal characterisitcal traits in terms of personality). Lavoit is a well funded and newly started electrolyzer manufacturer located in Stockholm, Sweden. 1. Degradation Analysis of Alkaline Electrolyzer Test Rigs This master's thesis project focuses on data analysis of long-duration test rig operation for alkaline water electrolyzer (AWE) cells. The company operates bench-scale and pilot-scale test rigs generating continuous time-series data: cell voltage, current density, electrolyte temperature, KOH concentration, pressure, and gas purity. Over hundreds to thousands of hours, cells degrade — electrode activity declines, membrane resistance drifts, and gas crossover increases. The student will build a data pipeline to ingest, clean, and structure logged sensor data, then develop degradation models to separate reversible effects (temperature, concentration variation) from irreversible degradation (electrode deactivation, corrosion). Methods may include regression-based voltage decomposition, change-point detection, and machine learning approaches for anomaly detection and remaining-useful-life estimation. Deliverables include a reusable analysis toolkit, quantified degradation rates (µV/h) under different operating profiles, and recommendations for accelerated stress test protocols. The results directly inform stack design decisions and warranty modeling for commercial systems. Suitable for students in engineering physics, applied mathematics, data science, or chemical engineering with strong Python skills. Lab work alongside data analysis is possible depending on interest. Extent: 30 hp. Application email: oliver@lavoit.com.
Implement airspeed estimation for UAVs using only propeller feedback in Ardupilot
The Swedish Sea Rescue Society (SSRS) is developing fixed-wing drones that will be stationed along the Swedish coast, ready to be launched at a moment’s notice. The project aims to provide the rescue personnel with information about the accident before they arrive at the scene. For the drone to be capable of flying in varying conditions, it is necessary to have several types of sensors that can collect data about the environment. One of these is the airspeed sensor, which helps the drone determine the speed through the air. This input helps the autopilot control the drone more efficiently. The conventional way of measuring the airspeed is through the use of a Pitot Tube (e.g., https://ardupilot.org/plane/docs/airspeed.html), a small tube sticking out in the front of the plane with a pressure sensor at the end. The pressure then changes with the speed through the air and can therefore be converted into the airspeed input that is needed. One problem with this approach is, however, that these small tubes may experience icing or be clogged by raindrops. Part of these problems can be handled by heating up the pipe, but it is not ideal. A group at Delft University MAVLab has developed a novel way of using feedback from an electronic speed controller (ESC) to estimate airspeed, described in this paper: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1270963825010624?via%3Dihub As we use Ardupilot for flight control, we would like to see this implemented in the Ardupilot code. We have reached out to the Ardupilot dev team, and they are interested in facilitating this. Help us implement ESC-based airspeed estimation in Ardupilot! Validate using SSRS's planes. Extent: 30 hp. Application email: fredrik.falkman@ssrs.se.
Multimodal Artificial Intelligence for Time-to-Event Prediction of Prostate Cancer Mortality
Project Description Prostate cancer is one of the most common cancers worldwide. While many patients have an excellent prognosis, a subset will eventually die from prostate cancer. Accurately identifying these high-risk patients at the time of diagnosis remains a major clinical challenge and could help guide treatment decisions and improve patient outcomes. This project aims to develop and evaluate multimodal deep learning models that predict time-to-event outcomes, with a particular focus on prostate cancer-specific mortality. The models will integrate information from digitized pathology slides (whole-slide images) together with routinely collected clinical variables such as age, PSA, Gleason grade, and other patient characteristics. A major challenge in clinical AI is that patient data are often incomplete. Therefore, an important part of the project will be investigating strategies for handling missing modalities and missing clinical data, allowing models to remain robust when some information is unavailable. The student will also have the opportunity to explore and compare different time-to-event (survival analysis) modeling frameworks, including both classical statistical approaches and modern deep learning methods. Depending on the student’s interests, potential methods include Cox proportional hazards models, discrete-time survival models, competing risks, cumulative incidence modeling, and other contemporary approaches. The exact project can be tailored depending on the student’s background and interests. Possible Research Topics * Deep learning for survival prediction from pathology images * Multimodal fusion of histopathology and clinical data * Learning with missing modalities and incomplete clinical information * Comparison of modern survival analysis frameworks * Calibration, interpretability, and uncertainty estimation in prognostic AI * Evaluation of competing risks and time-dependent performance metrics Required Background We are looking for motivated Master’s students with an interest in one or more of the following areas: * Machine Learning / Deep Learning * Computer Vision * Medical AI * Statistics or Biostatistics * Survival Analysis Experience with Python and PyTorch is beneficial. Previous knowledge of survival analysis or biostatistics is not required, but students with such a background are encouraged to apply. Students without prior experience should have an interest in learning modern time-to-event modeling techniques during the project. What You Will Learn * Deep learning for computational pathology * Multimodal machine learning * Time-to-event (survival) modeling * Clinical AI model development and evaluation * Handling missing data in real-world healthcare datasets * Working with large-scale digital pathology data and high-performance computing Project Environment The project will be carried out within an interdisciplinary research group working at the intersection of artificial intelligence, digital pathology, and clinical cancer research, with access to unique large-scale prostate cancer datasets, state-of-the-art GPU computing infrastructure, and close collaboration with clinicians and biostatisticians. The project is suitable for Master’s degree projects (30 ECTS) and can be adapted to match the student’s interests and expertise. It also provides an excellent opportunity for students considering future PhD studies in AI, medical imaging, or computational pathology. Extent: 15-30 hp. Application email: andrea.camilloni@ki.se.
Implement an INDI controller in Ardupilot and verify it with our sub-250 gram tilt-rotor tail-sitter plane
Remote Aero is a startup currently working as a partner in a project to enable the Swedish Sea Rescue Society (SSRS) to get early situational awareness from small fixed-wing drones. Aside from this project and from building the software to control ad-hoc drone missions beyond line of sight, Remote is pursuing even smaller drones to be able to expand flights beyond the maritime domain. Last year, a successful thesis project produced and tested an optimized a sub-250 gram flying wing drone for early situational awareness. The report from the project is here: https://odr.chalmers.se/items/194490b9-8f00-4b25-bf32-0364f1169868 We have since worked on the development of a vertical takeoff and landing (VTOL) version based on a tail-sitter design with both elevons and tilting rotors. We have a working prototype with ample control authority in vertical flight which flies nicely in low wind condition, but we haven’t so far succeeded in tuning it to also handle stronger winds. A research group at Delft University has shown that an INDI controller can successfully control a similar (but slightly bigger) plane in windy conditions. Here is a link to a video and a paper presenting this work: https://mavlab.tudelft.nl/tilt-rotor-tailsitter/ Since we are happy with using the open source autopilot software Ardupilot for our drones, we would like to explore implementing an INDI controller in Ardupilot. This is likely a challenging project, but can surely be rewarding for the right student or group of students. The research group at Delft has indicated that they would be willing to help. Remote Aero is part of the Ardupilot partner network which gives us good contacts in the Ardupilot Dev team. While the initial work will likely focus on development supported by simulations, we can offer our 250 gram prototype planes for testing and tuning. Extent: 30 hp. Application email: fredrik@remote.aero.
Computational predictive cell fate engineering
Precise control of stem cell differentiation is a central goal in regenerative medicine, but selecting what combination of genes to regulate remains challenging. Cell fate decisions are context dependent, nonlinear, and shaped by both intracellular gene regulatory networks and extracellular signals. Computational tools that connect single-cell measurements to experimentally actionable perturbation strategies can help guide the design of programmable cell-state transitions. We and our collaborators recently developed PreciCE, a computational-experimental platform that combines predictive computational modeling with CRISPR-based multi-gene perturbations for precision cell fate engineering (https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.11.04.621938v1). The PreciCE algorithm integrates single-cell transcriptomic data, inferred gene regulatory networks, differential expression between source and target populations, and sparse optimization to rank candidate transcription factors for activation or repression. These predictions are designed to support CRISPR-based multi-gene perturbations in which multiple endogenous genes are simultaneously up- or down-regulated to promote specific cell identities. This project seeks to broaden the cell-state engineering toolkit, for example by including more biological information, alternative computational strategies, and additional functionality that enables both more predictive bioengineering experiments and a tool to probing fundamental biological questions relating to cell fate and complex cell behaviors. Together, this work provides a computational framework for linking single-cell biology, regulatory perturbation design, and regenerative cell engineering for advancing next-generation cell therapies. Extent: 30 hp. Application email: jens.magnusson@ki.se.
Quantitative Modelling & AI for Agricultural Finance
Quantitative Modelling & AI for Agricultural Finance Building the next generation of agricultural credit intelligence The agricultural sector is one of the most capital-intensive industries in Europe. Every year, farmers make investment decisions involving land, machinery, buildings, energy systems and production capacity. These decisions often determine not only the future of individual businesses, but also the long-term resilience of food production and rural economies. Yet many financing decisions are still based on fragmented information, manual analysis and limited decision support. At Farmbond, we help farmers make better investment decisions and access capital more efficiently by combining financial analysis, quantitative modelling, agricultural data and artificial intelligence. By combining technology, financing expertise and data-driven insights, we help farmers, lenders and financial partners better understand risk, identify opportunities and structure financing solutions that support long-term growth and sustainable value creation. Background and Potential research questions Agricultural businesses operate in highly dynamic environments where outcomes are influenced by a wide range of interconnected factors. Financial performance depends not only on historical accounting data, but also on weather patterns, commodity prices, production volumes, land values, subsidies, interest rates and operational decisions. Traditional lending processes often struggle to capture these relationships in a structured and scalable way. This raises a number of interesting questions: - How can financial, operational, and environmental data (e.g., weather APIs, commodity pricing) be combined to build robust credit assessment models? -How can tree-based machine learning models (e.g., XGBoost, LightGBM) be utilized to estimate debt capacity and repayment ability? - How can we apply Explainable AI (XAI) techniques to ensure that these models remain transparent and interpretable for both farmers and lenders? - How can time-series forecasting and scenario analysis help farmers understand the future consequences of their investment decisions? These questions sit at the intersection of finance, data science, machine learning and decision theory, and form the foundation of the thesis. This thesis is suitable for one or two students in their final year of programs such as Data Science, Financial Engineering, Applied Mathematics, Engineering Physics, Industrial Engineering & Management, Statistics, or related quantitative fields. We are looking for students who love solving complex analytical problems and want to turn raw data into practical decision-support tools. Experience or strong academic interest in the following areas is highly relevant: - Machine Learning & Predictive Analytics: Experience with tree-based models (XGBoost, Random Forests) and building predictive models. - Programming & Data: Proficiency in Python (pandas, scikit-learn, etc.) and experience with data integration and engineering. - Quantitative Finance: An understanding of financial modelling, credit risk, or investment analysis. - Statistics & Forecasting: Time-series analysis and dealing with dynamic, interconnected datasets. Prior experiance in agriculture is not required. Curiosity about the sector and an interest in understanding how operational, financial and environmental factors is far more important. This is an opportunity to work on a real-world problem at the intersection of finance, data science and artificial intelligence. The objective is not simply to automate decisions, but to build transparent and explainable models that help farmers, lenders and financial partners better understand risk, repayment capacity and investment opportunities. Practical Information Location: Stockholm/Hybrid Language: Swedish/English Start: Late August/early September Extent: 15-30 hp. Application email: oscar@farmbond.se. Application URL: https://farmbond.se/.
Full-Frame Enhancement for Reading Punched Text on Nuclear Fuel Assemblies
Objective The objective of this thesis is to investigate embedded video filtering methods that improve the readability of punched identification text on nuclear fuel assemblies in thermally distorted underwater video. The system receives video at up to 1080p60, but due to limited available FPGA resources and unknown text location, the filtering method should operate on the full image while allowing the enhanced output to be produced at a lower frame rate, potentially down to 10 fps. The work will evaluate low-complexity multi-frame filters and text-enhancement methods with respect to readability improvement, computational cost, latency, and suitability for implementation on a Zynq UltraScale+ platform. Thesis questions • Can full-frame low-frame-rate filtering improve the readability of punched fuel assembly text in thermally distorted underwater video? • Which multi-frame fusion method gives the best trade-off between readability, latency, and computational cost? • Is reducing the enhanced output rate from 60 fps to 10 fps sufficient to enable full-frame filtering on a resource-constrained Zynq UltraScale+ platform? • Can a useful enhanced reading view be produced without knowing the text location in advance? Thesis keywords Embedded imaging, Real-time video processing, Underwater imaging, Thermal distortion, Thermal turbulence, Refractive distortion, Image enhancement, OCR, Low-resource image processing, Contrast enhancement, Computer vision Extent: 30 hp. Application email: martin.sjolund@ahlbergcameras.com.
Thesis: AI-supported admin system for scalable product catalog management
Summary: Boatpartfinder.ai is building a searchable product and spare parts catalog for boat components. The platform collects product data from boat manufacturers, manuals, catalog pages, and other sources. The goal of the thesis is to investigate and prototype the next generation of Boatpartfinder.ai's proprietary CMS/admin system and its features for reviewing, improving, and automating the processing of scraped product data. The solution should be designed for at least 100,000 products, multiple boat manufacturers, numerous scraping operations (autonomous agents and scripts), and ongoing AI support, where fixed scripts and processes can be gradually replaced as AI continues to improve. The focus is on how humans and AI can collaborate to reduce manual quality work without losing control over sources, traceability, and data quality. Background: Boatpartfinder.ai is developing a catalog platform for marine spare parts and components. Users should be able to find the right part through search, category, brand, product data, and eventually also by boat model, manual references, and compatibility. The technical platform currently consists of a public catalog, an internal admin interface, a FastAPI backend, a Supabase/PostgreSQL database, and proprietary scripts and agentic AI workflows. The scraping operations are built on templates for boat manufacturer catalogs: navigation templates are used to find product URLs, and product templates are used to extract product fields from product pages, manuals, and structured data. Admin features already exist for product lists, categories, brands, duplicate candidates, product verification, scraper templates, scraper status, and AI cost tracking. At the same time, the work is still too manual. An operator often needs to understand why a product was incorrectly scraped, whether a source is reliable, whether a product should be re-scraped, whether two products are duplicates, or whether AI suggestions can be approved. As the catalog grows from thousands to tens of thousands and toward at least 100,000 products, displaying large lists in the admin is no longer sufficient. The system needs work queues, quality metrics, prioritization, batch workflows, source tracking, AI steps, and clear rules for when a human must review data — as well as a well-developed plan for easily replacing manual steps with AI workflows when the time is right. Problem Statement: Scraped product data is rarely perfect. A product page may be missing fields, use different product names than the boat manufacturer, mix model numbers with part numbers, contain multiple product variants, link to PDF manuals, or change over time. A conventional CMS is typically built for manually created articles and pages — not for uncertain, semi-automated, and source-tracked product data. Boatpartfinder.ai has therefore ruled out purchasing a generic or headless CMS. The question is instead how the proprietary admin and CMS layer should be further developed, rebuilt, or built anew on top of the existing database, scraper architecture, and product quality process. A well-designed system needs to be able to answer questions such as: - Which products are missing critical fields? - Which products are likely duplicates? - Which products need to be verified against a boat manufacturer source? - Which fields come from which source? - Which scraper templates are performing worse than before? - Which products should be re-scraped? - Which AI suggestions are reliable enough for automatic handling, and which require human review? Purpose: The purpose of the thesis is to develop a well-founded vision for a scalable, AI-supported, and proprietary CMS/admin system for Boatpartfinder.ai's product catalog. The work will combine system analysis, data modeling, UX for internal workflows, and practical prototyping. Extent: 30 hp. Application email: info@boatpartfinder.ai.
Energi och framtiden: Kapacitetsanalys för Ljungbyhed Park
Företag Annehem Fastigheter är ett svenskt fastighetsbolag som bildades som en avknoppning från Peab, där fastigheter och fastighetsförvaltning separerades till ett eget bolag. Bolaget har sitt huvudkontor i Ängelholm och äger samt förvaltar fastigheter i bland annat Malmö, Ängelholm, Helsingborg, Ljungbyhed, Göteborg¸ Stockholm och Helsingfors. Beståndet består huvudsakligen av kontorsfastigheter. Verksamheten präglas av ett nära samarbete med hyresgäster och ett långsiktigt förvaltningsfokus. År 2022 blev Annehems aktie grönmärkt på Nasdaq, vilket markerade starten för en förstärkt satsning på hållbarhet. Ett särskilt strategiskt fokus ligger på utvecklingen av Ljungbyhed Park utanför Klippan där Annehem äger både mark och fastigheter samt har rådighet över luftrummet. Idag utgör parken ett kluster för utbildning, forskning och utveckling. Här finns bl a Lunds universitets trafikflygarhögskola, kommunens flygteknikcenter, gymnasium och YH-utbildningar, drönarskolor, Ljungbyheds Motorbana där bland annat polisen utbildar sig samt företag och studentbostäder. I parken pågår också ett arbete med att utveckla området till ett totalförsvarscenter där olika aktörer kommer för utbildning och övning. Ambitionen är att skapa förutsättningar för samverkan mellan olika samhällsfunktioner såsom polis, sjukvård och räddningstjänst, så att gemensamma övningar kan genomföras i en realistisk miljö. Detta är något som redan sker i mindre skala idag, men som förväntas expandera ytterligare framöver. Uppgift I samband med Annehems planerade utveckling av Ljungbyhed Park, som kommer att innebära fler övningar, ökad besöksfrekvens och fler övernattande gäster, är det viktigt att utvärdera kapaciteten för både el, värme och kyla på området. Syftet med projektet är att genomföra en nulägesanalys, göra en prognos för framtida kapacitetsbehov och utreda vilka åtgärder som behöver vidtas, både för tillgång till el, värme och kyla. Centrala frågeställningar är: Elförsörjning: Det befintliga elsystemet är inte dimensionerat för en kraftigt ökad belastning. Har stor kapacitet kan uppnås med befintligt system? Vad krävs för att möta framtida behov? Vilken flexibilitet finns för att möta fluktuationer i belastningen? Kan man göra åtgärder i befintliga byggnader för att möta framtidens kapacitetskrav? Uppvärmning och kyla: Vilka typer av system finns tillgängliga? Hur ser tillgången ut idag och vilken kapacitet kan uppnås med befintligt system? Vad krävs för att möta framtida behov? Vilken flexibilitet finns för att möta fluktuationer i belastningen? Kan man göra åtgärder i befintliga byggnader för att möta framtidens kapacitetskrav? Robusthet och beredskap: Vilka back-up lösningar finns? Vilka möjligheter finns att lagra energi på området? Hur väl kan systemen hantera störningar, strömavbrott, tekniska problem eller belastningstoppar? Vilka åtgärder krävs för att säkerställa långsiktig funktion och hållbarhet? Målet är att skapa en helhetsbild av befintliga system och behov, för att säkerställa att Ljungbyhed Park kan utvecklas på ett hållbart och robust sätt. Projektet är omfattande och kan komma att behöva avgränsas. Slutliga avgränsningar görs i samråd med handledare på universitetet och uppdragsgivaren. Både student och uppdragsgivare ska vara medvetna om att relevant akademisk förankring ska tillämpas i arbetet. Extent: 15-30 hp. Application email: malin@sustainalink.se.
Infrastrukturens bärighet
Företag Annehem Fastigheter är ett svenskt fastighetsbolag som bildades som en avknoppning från Peab, där fastigheter och fastighetsförvaltning separerades till ett eget bolag. Bolaget har sitt huvudkontor i Ängelholm och äger samt förvaltar fastigheter i bland annat Malmö, Ängelholm, Helsingborg, Ljungbyhed, Göteborg¸ Stockholm och Helsingfors. Beståndet består huvudsakligen av kontorsfastigheter. Verksamheten präglas av ett nära samarbete med hyresgäster och ett långsiktigt förvaltningsfokus. År 2022 blev Annehems aktie grönmärkt på Nasdaq, vilket markerade starten för en förstärkt satsning på hållbarhet. Ett särskilt strategiskt fokus ligger på utvecklingen av Ljungbyhed Park utanför Klippan där Annehem äger både mark och fastigheter samt har rådighet över luftrummet. Idag utgör parken ett kluster för utbildning, forskning och utveckling. Här finns bl a Lunds universitets trafikflygarhögskola, kommunens flygteknikcenter, gymnasium och YH-utbildningar, drönarskolor, Ljungbyheds Motorbana där bland annat polisen utbildar sig samt företag och studentbostäder. I parken pågår också ett arbete med att utveckla området till ett totalförsvarscenter där olika aktörer kommer för utbildning och övning. Ambitionen är att skapa förutsättningar för samverkan mellan olika samhällsfunktioner såsom polis, sjukvård och räddningstjänst, så att gemensamma övningar kan genomföras i en realistisk miljö. Detta är något som redan sker i mindre skala idag, men som förväntas expandera ytterligare framöver. Uppgift Annehems planerade utveckling av Ljungbyhed Park kommer att innebära fler övningar, ökad besöksfrekvens, fler övernattande gäster samt fler och tyngre fordon som ska nyttja vägnätet inom parken. Det finns ett par primära infarter till parken som anses extra viktiga när det kommer till bärighet på vägarna. Syftet med projektet är att utreda vilken bärighet vägarna har idag, göra en prognos för vilken bärighet som kommer behövas i framtiden samt ta fram lämpliga åtgärdsförslag. Viktiga aspekter att ta hänsyn till kommer att vara lastkapacitet (hur tunga fordon vägen klarar utan att skadas), vägkonstruktionen, markförhållanden och hur vägens bärighet varierar över året. Hur många plaster som ska undersökas samt slutgiltiga avgränsningar diskuteras i samråd med handledare på universitetet och uppdragsgivaren. Både student och uppdragsgivare ska vara medvetna om att relevant akademisk förankring ska tillämpas i arbetet. Extent: 15-30 hp. Application email: malin@sustainalink.se.
Stärk barns psykiska hälsa och skolgång
Vill du utveckla tech som gör skillnad för barns psykiska hälsa? Vill du att ditt examensarbete eller projektarbete faktiskt ska användas i verkligheten och hjälpa barn som mår dåligt? Då har du hittat rätt projekt. Barns psykiska hälsa och sociala isolering (hemmasittande) är en av vår tids största samhällsutmaningar. Vi på TwoAct har utvecklat en digital plattform som ska ses som en kokbok för livets elände. Nu står vi inför en spännande utvecklingsfas och vill ha med dig/er på resan! Vad kan du/ni göra hos oss? Vi har idag två case som vi vill utveckla med dig men vi är extremt öppna för era idéer och vill ge stort kreativt utrymme. Beroende på din utbildning (IT, UX eller systemvetenskap) kan projektet formas kring något av följande: • Frontend (React/TypeScript): Utveckla nya moduler eller förbättra befintlig kod för att skapa ett blixtsnabbt och stabilt gränssnitt. • UX/UI & Gamification för barn: Hur kan vi använda spelifiering (gamification) eller innovativa gränssnitt för att motivera barn att använda verktyget? • AI-verktyg, fokusskiftningsverktyg & Innovation: Har du en idé om hur digitala verktyg kan hjälpa ett barn stärka dess psykiska hälsa och skolgång? Vad erbjuder vi? • Ett skarpt, verkligt case som faktiskt ska implementeras i vår tjänst. • Erfarenhet av ett modernt tech-skifte (React ➔ Java) vilket är en tung merit på CV:t. • Tät stöttning och insyn i hur det är att driva en startup inom Health-Tech. Låter det intressant? Hör av dig till oss så tar vi en digital kaffe och pratar om hur vi kan forma ett projekt som passar just dina studiemål och intressen! Jonas Svensson jonas@twoact.com https://www.twoact.org Extent: 15-30 hp. Application email: jonas@twoact.com.
Thesis: Agentic AI-Ops: Autonomous AI Agents for Production Infrastructure
High Level Description AI agents connected to real infrastructure via the Model Context Protocol (MCP) or such, can already read live system state and take real action, such as scaling a Kubernetes deployment, restarting a pod, or filing a Jira ticket. What is still an open question is how much autonomy such an agent can safely be given in a production-like environment before the risk of an incorrect action outweighs the benefit of speed. This thesis investigates this question in a sandboxed environment built by the student. Project Description The student builds a small, isolated environment (a Kubernetes cluster and a Jira board) and connects AI agents to it via MCP tool calls (or something else). The agent is evaluated across a set of graded autonomy levels, from observing and filing tickets in Jira to proposing actions for approval to acting autonomously within tightly scoped, low-risk operations. Controlled failures (pod crashes, resource exhaustion, network faults) are injected, and the agent’s diagnoses, proposed or executed actions, and generated tickets are compared against a human baseline. Who are we looking for? Bachelor/Master of Science in Computer Science/Engineering Graduation in June 2027 Fluency in Swedish, both written and spoken Fluency in English, both written and spoken Purpose Bachelor students typically focus on one question; master students take a broader comparative evaluation. In this thesis, investigate these questions: • How does the level of autonomy granted to an AI agent (observe-and-escalate vs. propose-and-approve vs. autonomous-within-bounds) affect the accuracy and safety of its actions in a simulated Kubernetes/Jira environment? • How accurately can an LLM-based agent diagnose the root cause of an injected infrastructure fault compared to a human operator, and how is that accuracy measured objectively? • How useful and accurate are automatically generated Jira tickets (context, root-cause hypothesis, affected services) compared to tickets written by a human on the same incidents? • What architecture, guardrails and permission model (e.g. Kubernetes RBAC) are needed to safely integrate such an agent into an existing DevOps workflow? An Exciting Journey with Knightec Group Semcon and Knightec have joined forces as Knightec Group. Together, we are Northern Europe’s leading strategic partner in product and digital service development. With a unique combination of cross-functional expertise and a holistic business understanding, we help our clients realize their strategies – from idea to complete solution. Practical Information This is a thesis position, located at our office in Sundsvall. Start date January or March 2027. Please submit your application as soon as possible, but no later than 2026-11-30. If you have any questions, you are welcome to contact johanna.edstrom@knightec.se. Note that due to GDPR, we only accept applications through our careers page.
Thesis: AI-Assisted CI/CD Lifecycle: Development, Migration, and Maintenance Across Platforms
High Level Description CI/CD is an important part of modern software development, enabling organizations to automate the building, testing, and delivery of software. A wide range of cloud-based and self-hosted CI/CD platforms are available, each with different trade-offs in usability, flexibility, and operational requirements. At the same time, artificial intelligence (AI) is increasingly being used to assist developers and operations teams, while its application throughout the CI/CD lifecycle remains an emerging area of research. This thesis will investigate the lifecycle of CI/CD pipelines across different platforms, from initial implementation and migration to monitoring and maintenance, with a focus on how AI can assist throughout the entire lifecycle. Project Description This thesis aims to evaluate and compare how AI can assist in implementing an end-to-end CI/CD pipeline on one platform, migrating it to one or more additional platforms, monitoring and finally maintenance. AI assistance will be investigated throughout the pipeline lifecycle. During development and migration, AI could assist with understanding platform-specific configurations and translating between different CI/CD technologies. During operation, AI could be used to continuously analyse pipeline executions, logs, and configurations to identify potential issues and provide actionable recommendations. Examples of relevant technologies include Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI, Docker/Podman, Kubernetes, AWS, Azure, and AI/LLM APIs. Who are we looking for? Bachelor/Master of Science in Computer Science, Computer Engineering, or related fields. Graduation in June 2027 Fluency in Swedish, both written and spoken Fluency in English, both written and spoken Purpose In this thesis investigate the following areas: 1. CI/CD development and migration – Investigate the effort and challenges involved in implementing and migrating equivalent CI/CD pipelines across different platforms. 2. AI-assisted CI/CD lifecycle – Investigate how AI can assist developers throughout the lifecycle, including development, migration, monitoring, troubleshooting, and maintenance. 3. Pipeline health and maintenance – AI acts as an advisory tool that helps developers maintain healthy CI/CD pipelines by identifying potential issues, security concerns, highlighting likely causes of failures, and providing actionable recommendations. 4. Cross-platform AI integration comparison – Compare how well each platform integrates with AI tools, some may offer solutions that require minimal work to implement while some may require the creation of a custom interface between the AI and platform. Limitations The implementations are not intended to be production-ready systems, but rather proof-of-concept implementations suitable for experimentation and evaluation. The application that the CI/CD pipelines are intended for is itself outside the primary scope of the study; its complexity and functionality should be sufficient to exercise the CI/CD pipelines but are not central to the evaluation. AI assistance does not need to operate in real time. Batch analysis during normal operation and event-triggered analysis following pipeline failures are considered within scope. The effectiveness of AI assistance may depend on the selected AI model, available pipeline data, logs, documentation, and other contextual information. The study will focus on AI-assisted development, analysis and recommendations rather than fully autonomous modification or management of CI/CD pipelines. An Exciting Journey with Knightec Group Semcon and Knightec have joined forces as Knightec Group. Together, we are Northern Europe’s leading strategic partner in product and digital service development. With a unique combination of cross-functional expertise and a holistic business understanding, we help our clients realize their strategies – from idea to complete solution. Practical Information This is a thesis position, located at our office in Sundsvall. Start date January or March 2027. Please submit your application as soon as possible, but no later than 2026-11-30. If you have any questions, you are welcome to contact johanna.edstrom@knightec.se. Note that due to GDPR, we only accept applications through our careers page.
Thesis: Can AI Agents Replace the Tester? Comparing LLM Browser Agents and Scripted End-to-End Tests
High Level Description End-to-end (E2E) tests verify that a web application works the way a user experiences it. They are valuable but expensive: scripted tests (e.g., Playwright, Cypress) take time to write, break when the user interface changes, and only find the bugs someone thought of in advance. A new alternative is LLM-based agents that control a real browser. They read the screen, click, type and judge whether the application behaves correctly, much like a human exploratory tester. This thesis will compare AI-driven exploratory testing with traditional scripted E2E tests on open-source web applications with deliberately planted bugs, to find out which approach finds more bugs, how reliable, and at what cost. Cost is a central question: AI agents are cheap to set up but every test run consumes paid model usage, while scripted tests are expensive to write and maintain but cheap to run. Project Description The work will involve setting up one or two open-source web applications as test subjects, preferably from a regulated domain where workflows, user roles and data integrity matter. To measure how well each testing approach finds bugs, the bugs must be known in advance. A catalogue of 30–50 realistic faults will therefore be built and injected into the applications in a controlled, repeatable way. The faults will cover: Functional logic – e.g., wrong calculations or incorrect state changes. Input validation – invalid data is accepted, or valid data is rejected. Authorization – users can see or change data they should not have access to. Data integrity – data is silently lost, or audit trail entries are missing. UI & usability – hidden controls, misleading labels or unreachable steps. The following testing approaches will then be compared: Scripted baseline – A scripted end-to-end test suite, written within a fixed time budget. Free exploration – The agent only gets the URL and login credentials. Persona-driven exploration – The agent acts as a role (e.g. technician or administrator) with goals to reach. Spec-guided exploration – The agent also gets user documentation or requirements, so it knows what should happen. Agent-authored scripts – The agent explores the application and then writes scripted regression tests from what it found. The AI agents will be built by connecting large language models (LLMs) to a real web browser, so they can navigate, click, type and read the screen like a human tester. At least two different LLMs will be compared, including both a large, more capable model and a smaller, cheaper one, to see how model choice affects bug detection and cost. Cost will be tracked for every approach throughout the work. For the agents this includes model usage (tokens and API cost), run time and the number of repeated runs needed for reliable results. For scripted tests it includes the time to write the tests, the time to update them after UI changes, and the compute time to run them. Human time spent reviewing agent reports and sorting out false alarms will also be counted. Who are we looking for? Bachelor/Master of Science in Computer Science, Software Engineering, or related fields. Graduation in June 2027 Fluency in Swedish, both written and spoken Fluency in English, both written and spoken Purpose In this thesis investigate these questions: Bug detection – How many planted bugs does each approach find, per fault category? Are some categories systematically missed? False alarms – How often do agents report issues that are not real bugs, and how much human effort does it take to sort them out? Stability & reproducibility – How much do results vary across repeated runs, and can a reported bug be reliably reproduced from the agent's report? Resilience to change – After realistic UI changes (renamed buttons, moved menus, new layouts), which approaches still work, and what does maintenance cost? Cost per run & per bug – What does a single test run cost for each approach, and what is the cost per bug found? How much can be saved with smaller models, shorter sessions or limiting exploration, and how much bug detection is lost? Total cost over time – Compare the total cost of each approach over a realistic period, including setup, running, maintenance and human review. When does each approach break even, and how does the cost change if tests run on every code change rather than nightly or before each release? An Exciting Journey with Knightec Group Semcon and Knightec have joined forces as Knightec Group. Together, we are Northern Europe’s leading strategic partner in product and digital service development. With a unique combination of cross-functional expertise and a holistic business understanding, we help our clients realize their strategies – from idea to complete solution. Practical Information This is a thesis position, located at our office in Sundsvall. Start date January or March 2027. Please submit your application as soon as possible, but no later than 2026-11-30. If you have any questions, you are welcome to contact johanna.edstrom@knightec.se. Note that due to GDPR, we only accept applications through our careers page.
Thesis: Hybrid agentic workflow analysis
High Level Description Agentic coding is becoming more of a standard in the developer industry. With the usage of AI services such as OpenAI’s ChatGPT and Anthropic’s Claude usage limits are getting tightened. Modern laptops are getting more capable of running local open-source models and possibility of delegating simpler tasks to save on cloud cost is becoming a desirable solution. This thesis aims to investigate a hybrid solution of local and cloud LLM models working together to both offload cloud capacity but also cloud costs of running larger LLM models. Project Description In this Thesis, investigate a hybrid approach to agentic development. The investigation should propose a solution in an Agentic harness, eg. OpenCode where a larger LLM can oversee and delegate tasks such as exploring or implementations to smaller local models. Who are we looking for? Bachelor/Master of Science in Computer Science/Engineering Graduation in June 2027 Fluency in Swedish, both written and spoken Fluency in English, both written and spoken Purpose In this Thesis, investigate a hybrid approach to agentic development. The investigation should propose a solution in an Agentic harness, eg. OpenCode where a larger LLM can oversee and delegate tasks such as exploring or implementations to smaller local models. In this thesis, investigate these questions: Is smaller LLM models capable of handling delegated tasks from larger LLM What hardware requirements would a developer need to run this form of workflow How complex is the setup? Do we need specific agent harness to do this? Do we need specific system prompts to handle this? References OpenCode: https://opencode.ai/ Nvidia Spark: https://www.nvidia.com/sv-se/products/rtx-spark/ LM Studio: https://lmstudio.ai/ Llama CPP: https://github.com/ggml-org/llama.cpp An Exciting Journey with Knightec Group Semcon and Knightec have joined forces as Knightec Group. Together, we are Northern Europe’s leading strategic partner in product and digital service development. With a unique combination of cross-functional expertise and a holistic business understanding, we help our clients realize their strategies – from idea to complete solution. Practical Information This is a thesis position, located at our office in Sundsvall. Start date January or March 2027. Please submit your application as soon as possible, but no later than 2026-11-30. If you have any questions, you are welcome to contact johanna.edstrom@knightec.se. Note that due to GDPR, we only accept applications through our careers page.
Examensarbete: AI-assisterad självläkning av regressionstester i IBM ACE och ESQL
Övergripande beskrivning Examensarbetet syftar till att utveckla och utvärdera en AI-baserad lösning för automatiserat underhåll av regressionstester i IBM App Connect Enterprise (ACE). Genom att analysera förändringar i ESQL-kod, meddelandestrukturer och integrationsflöden ska lösningen identifiera berörda tester och föreslå eller genomföra nödvändiga uppdateringar. Studien undersöker särskilt hur ESQL specialiserade karaktär och begränsade offentliga resurser påverkar AI-genererade testuppdateringars korrekthet och tillförlitlighet. Projektbeskrivning IBM App Connect Enterprise (ACE) är en integrationsplattform för kommunikation och datautbyte mellan system. Plattformen använder bland annat ESQL för att bearbeta och transformera meddelanden. Regressionstester säkerställer att befintlig funktionalitet fortsätter fungera efter förändringar. När gränssnitt, meddelandeformat eller transformationslogik ändras behöver tester ofta anpassas till det nya förväntade beteendet, vilket kan vara tidskrävande. AI-assisterad självläkning innebär att automatiskt identifiera och uppdatera sådana tester. ESQL begränsade utbud av offentliga kodexempel och verktyg gör det särskilt relevant att undersöka AI förmåga inom detta område. Problemformulering Förändringar i ACE-integrationer kan leda till att regressionstester misslyckas trots att systemet fungerar enligt uppdaterade krav. Manuellt testunderhåll kräver analys av förändringar och anpassning av förväntade testresultat. AI kan potentiellt automatisera delar av processen, men en central utmaning är att skilja mellan avsiktliga förändringar och faktiska defekter. Felaktiga testuppdateringar riskerar att dölja regressioner och försämra testernas tillförlitlighet. Det är även oklart hur väl AI kan tolka ESQL och generera korrekta testuppdateringar, samt om kompletterande dokumentation, scheman och kodexempel kan förbättra resultaten. Vem söker vi? Kandidat- eller masterutbildning inom datavetenskap eller liknande Examen i juni 2027 Flytande svenska i tal och skrift Flytande engelska i tal och skrift Syfte Syftet är att utveckla och empiriskt utvärdera en AI-assisterad lösning för självläkning av regressionstester i IBM ACE och ESQL. Studien ska jämföra manuellt och AI-assisterat testunderhåll avseende tidsåtgång, korrekthet och förmåga att upptäcka faktiska regressioner. Vidare undersöks hur ESQL specialiserade karaktär och tillgången till kompletterande informationskällor påverkar AI-lösningens tillförlitlighet. Forskningsfrågor 1. I vilken utsträckning kan AI-assisterad självläkning minska tidsåtgången för underhåll av regressionstester i IBM ACE jämfört med manuellt underhåll? 2. Med vilken korrekthet kan AI identifiera och uppdatera tester som påverkas av avsiktliga förändringar utan att dölja faktiska regressioner? 3. Hur påverkar ESQL specialiserade karaktär och begränsade offentliga resurser AI-genererade testuppdateringars tillförlitlighet, och i vilken utsträckning kan teknisk dokumentation, scheman och kodexempel förbättra resultaten? En spännande resa med Knightec Group Knightec Group är idag en av Norra Europas ledande strategiska partners inom produkt- och digital tjänsteutveckling – hur häftigt är inte det? Genom att förena ingenjörskompetens, digital expertis och affärsförståelse hjälper vi våra kunder att omvandla ny teknik till verkliga lösningar som skapar värde. Vi arbetar i skärningspunkten mellan affärsstrategi och teknikutveckling och stöttar våra kunder genom hela resan – från de första idéerna till utveckling, implementering och vidare utveckling. På Knightec Group samlas människor med olika perspektiv, erfarenheter och specialistområden. Tillsammans skapar vi innovation som gör verklig skillnad – för företag, människor och samhället i stort. För våra medarbetare innebär det stora möjligheter att vara med och forma framtidens lösningar genom meningsfulla projekt i teknikens absoluta framkant. Här får du inte bara utvecklas och växa i din roll – du blir också en del av ett team där nyfikenhet, samarbete och modet att utmana driver oss framåt. Praktisk information Detta är en ett eamensarbete med placering på vårt kontor i Sundsvall. Startdatum är januari eller mars 2027. Skicka gärna in din ansökan så snart som möjligt, dock senast 2026-11-30. Om du har några frågor är du välkommen att kontakta johanna.edstrom@knightec.se. Observera att vi, på grund av GDPR, endast tar emot ansökningar via vår karriärsida.
Thesis: Context Engineering for Autonomous Software Development: Bridging the Model Capability Gap
High Level Description Autonomous AI coding agents increasingly rely on powerful frontier language models to understand and modify complex software systems. However, these models can be expensive to operate, while smaller and more affordable models often struggle with the same development tasks. Context engineering offers a potential way to narrow this gap by systematically selecting, structuring, and supplying relevant information about the codebase, architecture, development conventions, and task at hand. This thesis investigates whether well-engineered context can enable smaller or less capable language models to approach the performance of frontier models on realistic software development tasks. It also explores how much context is actually needed, and whether providing too much information can reduce performance rather than improve it. Project Description In this thesis, investigate and build a reusable context engineering pipeline for autonomous AI coding agents. The pipeline should support different strategies for selecting, structuring, and supplying context to language models working on software development tasks within an existing codebase. Three context engineering approaches should be compared: Persistent project context: Human-authored documentation, architecture descriptions, coding guidelines, and project instructions that remain available across tasks. Task-specific manual context: Relevant code, dependencies, and architectural information selected and prepared by a human for a particular development task. Automatically generated context: Relevant information identified and assembled automatically through repository analysis, code search, retrieval, or summarization. These approaches should be evaluated against a baseline coding agent operating without additional prepared context, while retaining its normal ability to explore the repository and use development tools. The evaluation should compare smaller and frontier language models performing the same tasks in representative industrial-style software repositories. The solution should be model-agnostic, supporting both local and cloud-based inference. Local execution of smaller models is optional, not a requirement. The prototype should preferably be built on an existing autonomous coding agent harness, such as OpenCode, rather than requiring a new agent framework. Particular attention should be given to context quantity and relevance. By systematically varying the amount of useful information and introducing redundant or unrelated context, investigate when additional context stops improving performance or begins to negatively affect the agent's results. The evaluation should use reproducible development tasks, such as feature implementation, bug fixing, and refactoring, with automated tests and clearly defined success criteria. It should also distinguish between context prepared before task execution and information the agent discovers independently through repository exploration. Who are we looking for? Master of Science students in Computer Science, Software Engineering, or related fields. Graduation in June 2027 Fluency in Swedish, both written and spoken Fluency in English, both written and spoken Purpose In this thesis, investigate these questions: Can context engineering compensate for lower model capability? How much can engineered context reduce the performance gap between smaller language models and frontier models? For which types of software development tasks is context engineering most effective? Which context engineering strategies work best? How do persistent project documentation, manually curated task-specific context, and automatically generated context compare? Does their effectiveness differ depending on model capability? To what extent does prepared context reduce the need for independent repository exploration? How much context is enough? How does the amount of relevant context influence task completion performance? At what point does additional context provide diminishing returns? Can excessive, redundant, or irrelevant context negatively affect performance, particularly for smaller models? What are the practical trade-offs? How do different context strategies affect task success, execution time, inference cost, and context preparation effort? Can smaller models with engineered context provide a more cost-effective alternative to frontier models? How complex is it to implement and maintain a reusable context engineering pipeline? The primary evaluation should measure functional task success and the reduction in the performance gap between smaller and frontier models, without requiring a predefined equivalence threshold. Experiments should use consistent agent tooling, reproducible repository states, and comparable execution conditions. Out of scope: Training or fine-tuning language models, developing a new autonomous coding agent framework, extensive hardware benchmarking, optimizing local inference infrastructure, and establishing universally optimal context configurations across all software development environments. References OpenCode — https://opencode.ai/ SWE-bench — https://www.swebench.com/ Anthropic, Effective Context Engineering for AI Agents — https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents An Exciting Journey with Knightec Group Semcon and Knightec have joined forces as Knightec Group. Together, we are Northern Europe’s leading strategic partner in product and digital service development. With a unique combination of cross-functional expertise and a holistic business understanding, we help our clients realize their strategies – from idea to complete solution. Practical Information This is a thesis position, located at our office in Sundsvall. Start date January or March 2027. Please submit your application as soon as possible, but no later than 2026-11-30. If you have any questions, you are welcome to contact johanna.edstrom@knightec.se. Note that due to GDPR, we only accept applications through our careers page.
Thesis: Continuous application upgrade via Github agentic workflows
High Level Description Maintaining modern software applications requires continuous updates to dependencies, libraries, frameworks, and APIs to ensure security, reliability, and compatibility. These maintenance tasks are often repetitive and time-consuming, while some changes introduce risks that require careful review. Recent advances in AI agents and multi-agent systems create opportunities to automate application maintenance through GitHub Agentic Workflows. By combining autonomous agents with risk assessment, automated testing, and human oversight, routine maintenance tasks can potentially be handled with minimal manual intervention. This thesis investigates how risk-based multi-agent workflows can automate continuous application maintenance while maintaining appropriate levels of security, reliability, and human control. Project Description The student will design and implement an automated application maintenance workflow using GitHub Actions and AI agents. The workflow will continuously identify outdated dependencies, vulnerable libraries, and deprecated API usage, assess the risk associated with each issue, and delegate maintenance tasks to appropriate agents. The system will distinguish between low-risk and high-risk tasks: Low-risk tasks – Agents autonomously perform maintenance activities such as dependency upgrades, library updates, and API refactoring, followed by automated testing and validation. High-risk tasks – Agents analyze the issue, prepare proposed code changes, and create pull requests that require human review and approval before integration. The implementation will explore multi-agent orchestration, task delegation, risk classification, and automated validation using technologies such as GitHub Actions, GitHub Copilot agents, custom agents, and GitHub Agentic Workflows. The prototype will be evaluated based on its ability to automate maintenance tasks, correctly assess risks, validate changes, and reduce manual effort while maintaining transparency through execution logs and human approval checkpoints. The project scope can be adjusted depending on implementation progress, prioritizing core maintenance automation and risk-based decision-making. Who are we looking for? Bachelor or Master of Science in Computer Science or equivalent. Graduation in June 2027 Fluency in Swedish, both written and spoken Fluency in English, both written and spoken Purpose The purpose of this thesis is to investigate how AI-driven, risk-based multi-agent workflows can improve the efficiency, security, and reliability of continuous software maintenance. The study will focus on the following areas: Automated application maintenance – Investigate how effectively AI agents can identify and resolve outdated dependencies, security vulnerabilities, and deprecated API usage. Risk-based autonomy – Evaluate how maintenance tasks can be classified by risk and how different levels of agent autonomy can be applied safely. Multi-agent orchestration – Investigate how specialized AI agents can collaborate and delegate tasks within GitHub Agentic Workflows. Quality assurance and validation – Evaluate how automated testing, validation checks, and human approval processes can ensure that AI-generated maintenance changes are reliable. Efficiency and human oversight – Investigate how much manual effort and maintenance time can be reduced while maintaining appropriate developer control, transparency, and accountability. The expected outcome is a proof-of-concept demonstrating how risk-based AI agent workflows can support continuous application upgrades and reduce the cost and complexity of software maintenance. An Exciting Journey with Knightec Group Semcon and Knightec have joined forces as Knightec Group. Together, we are Northern Europe’s leading strategic partner in product and digital service development. With a unique combination of cross-functional expertise and a holistic business understanding, we help our clients realize their strategies – from idea to complete solution. Practical Information This is a thesis position, located at our office in Sundsvall. Start date January or March 2027. Please submit your application as soon as possible, but no later than 2026-11-30. If you have any questions, you are welcome to contact johanna.edstrom@knightec.se. Note that due to GDPR, we only accept applications through our careers page.
Thesis: AI-Based Information Retrieval – A Comparison of Traditional and Modern Methods
High Level Description Generative AI and Large Language Models (LLMs) have rapidly changed the possibilities for searching, interpreting, and summarizing information. However, AI-based solutions do not necessarily outperform traditional information retrieval methods in all situations. This thesis investigates and compares different approaches to retrieving relevant information from large amounts of unstructured text, including traditional text-based search, semantic search using embeddings, and LLM-based Retrieval-Augmented Generation (RAG). The study aims to identify the strengths and limitations of each approach in terms of relevance, accuracy, efficiency, and cost, providing insights into when modern AI-based search methods offer added value over traditional solutions. Project Description The student will develop and evaluate different information retrieval solutions using publicly available datasets containing unstructured text. The project will involve implementing and comparing three approaches: Traditional text-based search – Using keyword-based retrieval techniques to identify relevant documents or passages. Semantic search – Using vector embeddings to retrieve information based on semantic similarity rather than exact keyword matches. LLM-based RAG – Combining information retrieval with a Large Language Model to generate answers grounded in retrieved content. The approaches will be evaluated using a common set of questions and datasets to compare their performance in terms of retrieval relevance, answer accuracy, response time, and computational cost. The study may also investigate how different amounts of retrieved context affect the quality of generated answers and the risk of incorrect or misleading information. The expected outcome is a comparative evaluation that highlights the strengths, weaknesses, and practical trade-offs of each method, helping organizations determine when AI-based information retrieval provides meaningful benefits over traditional search solutions. Who are we looking for? Bachelor/Master of Science in Computer Science/Engineering Graduation in June 2027 Fluency in Swedish, both written and spoken Fluency in English, both written and spoken Purpose The purpose of this thesis is to evaluate how traditional and AI-based information retrieval methods differ in their ability to retrieve relevant information and provide accurate answers from unstructured text. The study will investigate the following research questions: How do traditional text-based search, semantic search, and LLM-based RAG compare in terms of relevance, accuracy, and efficiency? How does the amount of available context affect retrieval performance and answer quality? How frequently do the different methods produce incorrect or misleading results? Which approach provides the best balance between quality, response time, and cost? For which types of questions does an LLM-based solution provide measurable added value compared to traditional search? An Exciting Journey with Knightec Group Semcon and Knightec have joined forces as Knightec Group. Together, we are Northern Europe’s leading strategic partner in product and digital service development. With a unique combination of cross-functional expertise and a holistic business understanding, we help our clients realize their strategies – from idea to complete solution. Practical Information This is a thesis position, located at our office in Sundsvall. Start date January or March 2027. Please submit your application as soon as possible, but no later than 2026-11-30. If you have any questions, you are welcome to contact johanna.edstrom@knightec.se. Note that due to GDPR, we only accept applications through our careers page.
Examensarbete: Computer vision ML for hierarchical classification
Övergripande beskrivning Examensarbetet genomförs i samarbete med ett hållbarhetsföretag med målet att använda maskininlärning för att förbättra statistiken över produkter som anländer till en återvinningsanläggning. Företaget har tillgång till en produktdatabas med individuella SKU:er (Stock Keeping Units), ett mindre manuellt annoterat dataset från produkter som identifierats på transportbandet samt en omfattande samling oannoterade bilder som kontinuerligt samlas in av ett kamerasystem. Kombinationen av dessa datakällor skapar förutsättningar för att utveckla automatiserade metoder för produktidentifiering baserade på datorseende och djupinlärning. En central utmaning är det stora antalet produkter som kan förekomma i avfallsflödet, där många SKU:er dessutom uppvisar små visuella skillnader. För att möjliggöra detaljerad och skalbar statistikinsamling undersöker arbetet hur moderna bildklassificeringsmodeller kan användas för att identifiera produkter på olika detaljnivåer, från produktkategori till enskild SKU. Projektbeskrivning Målet med examensarbetet är att utveckla en pipeline som automatiskt kan generera statistik över de produkter som anländer till en återvinningsanläggning. För detta finns idag tre datakällor tillgängliga. Den första består av en produktkatalog med individuella SKU:er. Den andra är en annoterad datamängd som har samlats in genom manuell provtagning, där produkter från transportbandet har identifierats och märkts över tid. Den tredje datakällan utgörs av ett kamerasystem som kontinuerligt fotograferar inkommande produkter på transportbandet, vilket har resulterat i en omfattande mängd oannoterade bilder från verklig drift. Uppgiften är att utveckla och utvärdera datorseendemodeller som automatiskt kan klassificera produkter utifrån bilder. En central utmaning är det stora antalet SKU-klasser samt den höga visuella likheten mellan många produkter. I takt med att antalet klasser ökar blir klassificeringsuppgiften allt mer komplex, vilket gör skalbarhet till en viktig forskningsfråga. Examensarbetet kommer att undersöka följande frågeställningar: Hur påverkas klassificeringsnoggrannheten när antalet produktklasser ökar? Kan en hierarkisk klassificeringsmodell, där produkttyp identifieras först och därefter varumärke, förbättra prestandan vid identifiering på SKU-nivå? Hur skiljer sig olika datorseendemodeller och hyperparameterkonfigurationer åt vad gäller klassificeringsprestanda och robusthet? Vem söker vi? Vi söker en masterstudent inom datavetenskap, datateknik, teknisk fysik, data science, maskininlärning, artificiell intelligens eller närliggande område. Erfarenhet inom computer vision, AI och maskininlärning Planerad examen under 2027 Förväntas kunna arbeta självständigt och ha god analytisk och problemlösande förmåga Flytande i svenska och engelska Meriterande: Pytorch, Finetuning and cloud experience Syfte Syftet med examensarbetet är att undersöka hur datorseende kan användas för att automatisera produktidentifiering i återvinningsanläggningar och därigenom möjliggöra mer detaljerad och skalbar statistik över inkommande avfallsflöden. Studien fokuserar särskilt på utmaningen att klassificera ett stort antal SKU:er där många produkter uppvisar betydande visuell likhet. Arbetet syftar till att analysera hur klassificeringsprestanda påverkas av ett ökande antal klasser samt att utvärdera om hierarkisk klassificering kan utgöra ett effektivt alternativ till traditionella klassificeringsmetoder. Genom att jämföra olika datorseendemodeller, arkitekturer och hyperparameterinställningar avser studien att identifiera metoder som kan förbättra både noggrannhet och skalbarhet vid produktigenkänning. Resultaten förväntas bidra med kunskap om storskalig visuell klassificering samtidigt som de kan skapa praktiskt värde genom att stödja automatiserad datainsamling och analys inom återvinningssektorn. En spännande resa med Knightec Group Knightec Group är idag en av Norra Europas ledande strategiska partners inom produkt- och digital tjänsteutveckling – hur häftigt är inte det? Genom att förena ingenjörskompetens, digital expertis och affärsförståelse hjälper vi våra kunder att omvandla ny teknik till verkliga lösningar som skapar värde. Vi arbetar i skärningspunkten mellan affärsstrategi och teknikutveckling och stöttar våra kunder genom hela resan – från de första idéerna till utveckling, implementering och vidare utveckling. På Knightec Group samlas människor med olika perspektiv, erfarenheter och specialistområden. Tillsammans skapar vi innovation som gör verklig skillnad – för företag, människor och samhället i stort. För våra medarbetare innebär det stora möjligheter att vara med och forma framtidens lösningar genom meningsfulla projekt i teknikens absoluta framkant. Här får du inte bara utvecklas och växa i din roll – du blir också en del av ett team där nyfikenhet, samarbete och modet att utmana driver oss framåt. Praktisk information Detta är en masteruppsats-tjänst med placering på vårt kontor i Stockholm eller Uppsala. Startdatum i januari, exakta datum släpps närmre inpå. Det färdiga examensarbetet kan publiceras och användas både i din personliga portfölj och i företagets marknadsföring. Vänligen bifoga CV och personligt brev i din ansökan. Skicka gärna in din ansökan så snart som möjligt, dock senast 2026-10-29. Om du har några frågor är du välkommen att kontakta Marla Touma på marla.touma@knightec.se. Observera att vi, på grund av GDPR, endast tar emot ansökningar via vår karriärsida.
Examensarbete: Implementera och utvärdera “Process-Aware Stealthy Attack Detection” (PASAD) algoritmer
Övergripande beskrivning PASAD är en datadriven detekteringsmetod som modellerar normal sensordynamik för att flagga avvikelser. Metoden är designad för att identifiera cyber-fysiska attacker som försöker manipulera den fysiska dynamiken i system och används bland annat i kritisk infrastruktur och stridsfordon. Detta projekt syftar till att implementera och utvärdera en eller flera PASAD algoritmer för att forma en förståelse över implementationskomplexitet, men även att sedan testa algoritmerna för att utvärdera begränsningar och svagheter. Projektbeskrivning Projektet fokuserar på att implementera och utvärdera en eller flera PASAD algoritmer. Projektet kan innehålla följande delmoment beroende på intresse: Litteraturstudie för att samla de senaste framgångarna inom området. Implementera en eller flera PASAD algoritmer. Simulera sensordynamik och attacker. Testa och utvärdera en eller flera PASAD algoritmer. Vem söker vi? Vi söker en civilingenjörsstudent på masternivå med intresse för signalprocessering, programmering, matematik, eller liknande områden. Projektet kan anpassas efter den sökandes bakgrund och intresseområden. Förväntad examen i juni 2027. Flytande svenska och engelska i tal och skrift. En spännande resa med Knightec Group Knightec Group är idag en av Norra Europas ledande strategiska partners inom produkt- och digital tjänsteutveckling – hur häftigt är inte det? Genom att förena ingenjörskompetens, digital expertis och affärsförståelse hjälper vi våra kunder att omvandla ny teknik till verkliga lösningar som skapar värde. Vi arbetar i skärningspunkten mellan affärsstrategi och teknikutveckling och stöttar våra kunder genom hela resan – från de första idéerna till utveckling, implementering och vidare utveckling. På Knightec Group samlas människor med olika perspektiv, erfarenheter och specialistområden. Tillsammans skapar vi innovation som gör verklig skillnad – för företag, människor och samhället i stort. För våra medarbetare innebär det stora möjligheter att vara med och forma framtidens lösningar genom meningsfulla projekt i teknikens absoluta framkant. Här får du inte bara utvecklas och växa i din roll – du blir också en del av ett team där nyfikenhet, samarbete och modet att utmana driver oss framåt. Praktisk information Detta är en projektanställning med placering på vårt kontor i Örnsköldsvik eller Umeå. Om du har några frågor är du välkommen att kontakta Robert Nazaretyan. Observera att vi, på grund av GDPR, endast tar emot ansökningar via vår karriärsida.
Examensarbete: Förutsägelse och visualisering av slitage baserat på CAD och punktmoln
Övergripande beskrivning Gruvindustrin är en av de mest krävande sektorerna när det kommer till underhåll och övervakning av maskiner och utrustning. Slitage på komponenter är en kritisk faktor som påverkar både produktionskapacitet och livslängd på maskiner. Detta projekt syftar till att utveckla en modell som kan förutsäga och visualisera framtida slitage på industriella komponenter i gruvindustrin genom att använda CAD-modeller och historiska 3D punktmolnsskanningar. Projektbeskrivning Projektet fokuserar på att utveckla modeller för att visualisera slitage på industriella komponenter genom att kombinera CAD-modeller med punktmolnsskanningar. Projektet kan innehålla följande delmoment beroende på intresse: Litteraturstudie om befintliga metoder för att förutsäga och modellera slitage, särskilt inom gruvindustrin. Datainsamling av CAD-modeller och 3D punktmolnsskanningar. Dataanalys och förbehandling, med särskilt fokus på kända slitagemönster. Utveckling av en algoritm för att förutsäga slitage. Implementering av en prototyp med användning av three.js för visualisering. Utvärdering och validering av modellen. Dokumentation och rapportering av resultat. Vem söker vi? Vi söker en civilingenjörsstudent på masternivå med intresse för programmering, maskininlärning, dataanalys, 3D-moddellering, eller liknande områden. Projektet kan anpassas efter den sökandes bakgrund och intresseområden. Förväntad examen i juni 2027. Flytande svenska och engelska i tal och skrift. En spännande resa med Knightec Group Knightec Group är idag en av Norra Europas ledande strategiska partners inom produkt- och digital tjänsteutveckling – hur häftigt är inte det? Genom att förena ingenjörskompetens, digital expertis och affärsförståelse hjälper vi våra kunder att omvandla ny teknik till verkliga lösningar som skapar värde. Vi arbetar i skärningspunkten mellan affärsstrategi och teknikutveckling och stöttar våra kunder genom hela resan – från de första idéerna till utveckling, implementering och vidare utveckling. På Knightec Group samlas människor med olika perspektiv, erfarenheter och specialistområden. Tillsammans skapar vi innovation som gör verklig skillnad – för företag, människor och samhället i stort. För våra medarbetare innebär det stora möjligheter att vara med och forma framtidens lösningar genom meningsfulla projekt i teknikens absoluta framkant. Här får du inte bara utvecklas och växa i din roll – du blir också en del av ett team där nyfikenhet, samarbete och modet att utmana driver oss framåt. Praktisk information Detta är en projektanställning med placering på vårt kontor i Örnsköldsvik eller Umeå. Om du har några frågor är du välkommen att kontakta Robert Nazaretyan. Observera att vi, på grund av GDPR, endast tar emot ansökningar via vår karriärsida.
Examensarbete: Utveckling av automatiserade metoder inom skogsbruksbranschen
Övergripande beskrivning Skogsbruksbranschen står inför utmaningar med att effektivisera och automatisera metoder som idag ofta sker manuellt. Två av dessa utmaningar är: Automatisk fuktmätning och bevattning av plantor - befintliga lösningar är ofta inte tillräckligt flexibla för att anpassas till mindre krukor där fuktighet kan förändras snabbt och vara olika från kruka till kruka. Automatisk höjdmätning av plantor - görs ofta manuellt men har stor potential att kunna automatiseras med hjälp av t.ex. LiDAR och bildanalys. Detta projekt syftar till att välja en av ovanstående utmaning och undersöka och utveckla metoder för att hitta lösningar. Projekt kan komma att innebära val och utvärdering av sensorer, insamling av data, implementera och utvärdera modeller och algoritmer, och testning i fält. Mer detaljerad projektbeskrivning för de ovanstående utmaningar finns vid efterfrågan. Projektbeskrivning Projektet fokuserar på att undersöka, utveckla och utvärdera lösningar för den valda utmaningen. Projektet kan innehålla delmoment beroende på intresse och vald utmaning: Undersöka och utvärdera befintliga lösningar och vilka anpassningar som eventuellt behövs. Insamling av data. Implementera och utvärdera metoder och algoritmer för att automatisera processen. Testa och validera lösningen i fält. Vem söker vi? Vi söker en civilingenjörsstudent på masternivå med intresse för sensorteknik, automation, programmering, maskininlärning, eller liknande områden. Projektet kan anpassas efter den sökandes bakgrund och intresseområden. Förväntad examen i juni 2027. Flytande svenska och engelska i tal och skrift. En spännande resa med Knightec Group Knightec Group är idag en av Norra Europas ledande strategiska partners inom produkt- och digital tjänsteutveckling – hur häftigt är inte det? Genom att förena ingenjörskompetens, digital expertis och affärsförståelse hjälper vi våra kunder att omvandla ny teknik till verkliga lösningar som skapar värde. Vi arbetar i skärningspunkten mellan affärsstrategi och teknikutveckling och stöttar våra kunder genom hela resan – från de första idéerna till utveckling, implementering och vidare utveckling. På Knightec Group samlas människor med olika perspektiv, erfarenheter och specialistområden. Tillsammans skapar vi innovation som gör verklig skillnad – för företag, människor och samhället i stort. För våra medarbetare innebär det stora möjligheter att vara med och forma framtidens lösningar genom meningsfulla projekt i teknikens absoluta framkant. Här får du inte bara utvecklas och växa i din roll – du blir också en del av ett team där nyfikenhet, samarbete och modet att utmana driver oss framåt. Praktisk information Detta är en projektanställning med placering på vårt kontor i Umeå eller Örnsköldsvik. Om du har några frågor är du välkommen att kontakta Robert Nazaretyan. Observera att vi, på grund av GDPR, endast tar emot ansökningar via vår karriärsida.
Rebuild Operating Models: Profitability, Investment and Scale (Masters' thesis)
Rebuild Operating Models: Profitability, Investment and Scale (Masters' thesis) Job Details | Epiroc Careers We use cookies to offer you the best possible website experience. Your cookie preferences will be stored in your browser’s local storage. This includes cookies necessary for the website's operation. Additionally, you can freely decide and change any time whether you accept cookies or choose to opt out of cookies to improve website's performance, as well as cookies used to display content tailored to your interests. Your experience of the site and the services we are able to offer may be impacted if you do not accept all cookies. Modify Cookie Preferences Accept All Cookies Skip to main content Language Ceština (Ceská republika) Deutsch (Deutschland) English (United States) Español (España) Français (France) Italiano (Italia) 日本語 (日本) 한국어 (대한민국) Nederlands (Nederland) Português (Brasil) Svenska (Konungariket Sverige) 简体中文 (中国大陆) View Profile Employee Login Language Ceština (Ceská republika) Deutsch (Deutschland) English (United States) Español (España) Français (France) Italiano (Italia) 日本語 (日本) 한국어 (대한민국) Nederlands (Nederland) Português (Brasil) Svenska (Konungariket Sverige) 简体中文 (中国大陆) View Profile Employee Login Careers Language Ceština (Ceská republika) Deutsch (Deutschland) English (United States) Español (España) Français (France) Italiano (Italia) 日本語 (日本) 한국어 (대한민국) Nederlands (Nederland) Português (Brasil) Svenska (Konungariket Sverige) 简体中文 (中国大陆) View Profile Employee Login Search by Keyword Search by Location Show More Options Loading... Job Function All Onsite or Remote All Clear Select how often (in days) to receive an alert: Create Alert × Select how often (in days) to receive an alert: Apply now » Apply now Apply Now Start applying with LinkedIn Start Please wait... Rebuild Operating Models: Profitability, Investment and Scale (Masters' thesis) Functional area: Onsite or Remote: Hybrid Country/Region: Eu City: Örebro Location: Örebro, Orebro County, Europe / Middle East / Africa, 70191 Company name: Epiroc Rock Drills AB Date of posting: Oct 16, 2026 A fact-based comparison of the current rebuild model and a vertically integrated model. Want to accelerate the transformation towards a more sustainable future? At Epiroc, your thesis is more than an academic project. It's an opportunity to contribute to innovations that help make mining and construction safer, more productive, and more sustainable. Working alongside experienced colleagues, you'll be part of a collaborative and inclusive environment where ideas are encouraged, and learning never stops. This is your chance to turn knowledge into impact while growing both professionally and personally. Functional area: Marketing Recruiting manager : Maria Tutumlu, Global Product Line Manager Circular Services Email : maria.tutumlu@epiroc.com Education background: Mechanical Engineering / Industrial Engineering / Business and Administration The ideal candidate has an interest in: Circular economy Sustainability Mining and industrial equipment Service business development Business transformation Level of thesis project: Master Thesis. Number of students in the project: Preferably two students. Background : Rebuilds support Circular Services by extending equipment life and creating customer value through productivity and lower total cost of ownership. The immediate business need is not a broad ecosystem description, but a decision-ready comparison of alternative ways to execute rebuilds. The study will test whether greater vertical integration can improve profitability and competitiveness, and under which machine, location and volume conditions it is economically justified. The work should support decisions for both Epiroc and mixed-fleet rebuild opportunities. Project setup and student differentiation Preferably two students working as one thesis team, with clearly differentiated and interdependent workstreams: Workstream 1: Phase 1: Value-chain and profitability model Primary focus: Map the bill of material and rebuild process for selected machine models. Quantify purchased, subcontracted, repaired and assembled content, costs, revenue, margin and value capture under each operating model. Distict output: Validated cost and profitability model by machine and process step. Workstream 2: Phase 2: Capability, investment and scale model Primary focus: Define facilities, equipment, tooling, competence, test capability, working capital and ramp-up requirements. Calculate break-even volume, ROI and sensitivity to utilization, l
Master Thesis Spring 2027 (Drill Rig Cabin Lightning Performance)
Master Thesis Spring 2027 (Drill Rig Cabin Lightning Performance) Job Details | Epiroc Careers We use cookies to offer you the best possible website experience. Your cookie preferences will be stored in your browser’s local storage. This includes cookies necessary for the website's operation. Additionally, you can freely decide and change any time whether you accept cookies or choose to opt out of cookies to improve website's performance, as well as cookies used to display content tailored to your interests. Your experience of the site and the services we are able to offer may be impacted if you do not accept all cookies. Modify Cookie Preferences Accept All Cookies Skip to main content Language Ceština (Ceská republika) Deutsch (Deutschland) English (United States) Español (España) Français (France) Italiano (Italia) 日本語 (日本) 한국어 (대한민국) Nederlands (Nederland) Português (Brasil) Svenska (Konungariket Sverige) 简体中文 (中国大陆) View Profile Employee Login Language Ceština (Ceská republika) Deutsch (Deutschland) English (United States) Español (España) Français (France) Italiano (Italia) 日本語 (日本) 한국어 (대한민국) Nederlands (Nederland) Português (Brasil) Svenska (Konungariket Sverige) 简体中文 (中国大陆) View Profile Employee Login Careers Language Ceština (Ceská republika) Deutsch (Deutschland) English (United States) Español (España) Français (France) Italiano (Italia) 日本語 (日本) 한국어 (대한민국) Nederlands (Nederland) Português (Brasil) Svenska (Konungariket Sverige) 简体中文 (中国大陆) View Profile Employee Login Search by Keyword Search by Location Show More Options Loading... Job Function All Onsite or Remote All Clear Select how often (in days) to receive an alert: Create Alert × Select how often (in days) to receive an alert: Apply now » Apply now Apply Now Start applying with LinkedIn Start Please wait... Master Thesis Spring 2027 (Drill Rig Cabin Lightning Performance) Functional area: Onsite or Remote: Hybrid Country/Region: Eu City: Örebro Location: Örebro, Orebro County, Europe / Middle East / Africa, 70191 Company name: Epiroc Rock Drills AB Date of posting: Oct 16, 2026 Assessment of Lightning Protection Performance of a Drill Rig Operator Cabin as a Faraday Cage Do you want to help us speed up the shift towards a more sustainable mining and construction industry? By doing your thesis in collaboration with Epiroc you will get the chance to be a part of this journey. You will work together with experienced and helpful colleagues in an atmosphere characterized by creativity, innovation, and workplace diversity. In your specific project you have the chance to be a part of a challenging and educational experience while growing both professionally and personally. Recruiting manager: Jörgen Albrektsson Group Manager Power Systems, Email: jorgen.albrektsson@epiroc.com Other contacts: Enock Mulenga, Power Distribution Engineer – Electric Vehicles Email: enock.mulenga@epiroc.com Education background: Electric Power Engineering/Engineering Physics/Electrical Engineering – High Voltage Engineering and Technology Level of thesis project: Master thesis. Number of students in the project: 1-2 students Target : The project is intended to assess and evaluate the lightning protection capability of the drill rig operator cabin under realistic lightning strikes through simulations, for example in COMSOL Multiphysics environment. In the second step, improvements suggestions are to be given for the potential cabin improvements to enhance protection and performance under lightning strikes. Background : Drill rigs are deployed in mining, quarrying, and construction environments where equipment frequently operates in the open terrain. It is exposed to severe weather conditions. Lightning represents a potentially critical external hazard to both the machine operators and onboard drill rig systems. The latest developments within ISO 18758 (Mining and Earth-moving Machinery – Rock drill rigs and rock reinforcement rigs – Part 1 & 2) identify lightning as a relevant hazard requiring consideration during the machine design and risk assessment for drill rigs in mining, quarrying and construction sites. The metallic drill rig cabin can be used to protect the operator through the Faraday cage concept. This project aims to establish and evaluate the effectiveness of a drill rig cabin as a Faraday cage. Furthermore, it will also help in identifying potential design improvements based on the Faraday cage concept. Mission : Your mission in this project will be to build models for d
Master Thesis - Software comparison of welding simulations on aero engine structures
GKN Aerospace master thesis (30 credits / 20 weeks – 1 student): Software comparison of welding simulations on aero engine structures. Project background: Fabricating aero engine parts requires control of the manufacturing process. Welding simulations help understand thermal impact on geometric integrity and residual stresses, and support method development for manufacturing simulations. Assignment: Literature review; recreate the simulation model in MSC Marc for validated laser-welded plates; assess modelling strategies in Simufact Welding and compare to Marc and the welded plates; element type study with both software packages. Supported by simulation engineers. Qualifications: Ongoing master in mechanical engineering, engineering physics or similar; previous FEM modelling experience recommended; work with Marc and Simufact Welding; basic welding knowledge appreciated; capable of taking own initiatives. Apply by sending resume and cover letter to christian.selberg@gknaerospace.com and aswath.chandrasekar@gknaerospace.com. Last date for application: 2026-11-15. Interviews held continuously; position may be filled before the deadline.
Examensarbete inom Bioprocessutveckling till Pfizer i Strängnäs
Masterprojekt inom Bioprocessutveckling hos Pfizer i Strängnäs (Våren 2027)Vill du kickstarta din karriär inom bioteknisk läkemedelstillverkning hos en av världens ledande aktörer? Vill du kombinera avancerat praktiskt laboratoriearbete med problemlösning och dataanalys i en högteknologisk miljö? Vi på Randstad Life Sciences söker nu, för Pfizers räkning, en engagerad master- eller civilingenjörsstudent för ett unikt och meriterande examensarbete om 30 hp under våren 2027. Om möjligheten på PfizerPfizers anläggning i Strängnäs är en av Sveriges största bioteknologiska tillverkningsenheter. Här produceras proteiner som utgör aktiva substanser i livsavgörande läkemedel. Tillverkningen bygger på mikrobiell fermentering följt av komplexa processteg för extraktion, separation och proteinrening. Som exjobbare får du en unik chans att arbeta i Pfizers moderna processlaboratorium. Du kliver rakt in i en tvärfunktionell, expertisdrivd miljö där du får en dedikerad handledare under hela projektperioden. Vad innebär projektet?Projektet fokuserar på bioprocessutveckling inom uppströms- och/eller nedströmsprocesser (fermentering, separation, extraktion och proteinrening). En central del av arbetet är utveckling och utvärdering av nedskalningsmodeller. Dessa modeller gör det möjligt att studera, optimera och förstå tillverkningsprocesser i laboratorieskala utan att påverka den kommersiella produktionen. Projektets slutliga inriktning skräddarsys och fastställs av Pfizer under hösten 2026 utifrån verksamhetens aktuella behov. Du kommer att få information i god tid före start för att sätta dig in i bakgrund, frågeställningar och metoder. I rollen får du bland annat:Planera, genomföra och utvärdera avancerade laboratorieförsök. Arbeta med småskaliga processmodeller, mikrobiell odling/fermentering samt reningstekniker. Analysera och statistiskt utvärdera försöksdata. Sammanställa och presentera dina resultat i en vetenskaplig rapport. Vem är du?För att trivas och lyckas i detta projekt ser vi att du är i slutet av din utbildning (Master- eller Civilingenjör) inom exempelvis: Bioteknik / Molekylär bioteknik Kemiteknik / Teknisk biologi eller annat närliggande område. Du brinner för praktiskt labbarbete och motiveras av att förstå, utmana och förbättra processer. Du är en naturbegåvning på struktur och noggrannhet, tar eget ansvar för dina uppgifter och trivs med att bolla idéer och resultat med erfarna kollegor. Din profil i korthet:Analytisk, nyfiken och lösningsorienterad med driv att nå mål. Kommunikativ och samarbetsinriktad. Flytande i engelska i tal och skrift (svenska är meriterande). Det är meriterande om du har erfarenhet/kunskap inom:Mikrobiell odling, fermentering eller proteinrening. Separationstekniker, kromatografi eller tangentiell flödesfiltrering (TFF). Statistisk dataanalys, försöksplanering (DoE) eller databearbetning. Praktisk informationOmfattning: 30 hp (heltid, ca 5 månader). Start: Januari eller februari 2027. Placering: På plats vid Pfizers anläggning i Strängnäs. Ersättning/Gratifikation: Utbetalas av Randstad vid avslutad och godkänd uppsats. Ansökan och kontaktUrval och intervjuer sker löpande. Säkra din plats i processen genom att skicka in din ansökan (CV, personligt brev samt betygskopia) så snart som möjligt! Ansvarig rekryterare: Sava Samin sava.samin@randstad.se ansvarsområden Planera, genomföra och utvärdera avancerade laboratorieförsök. Arbeta med småskaliga processmodeller, mikrobiell odling/fermentering samt reningstekniker. Analysera och statistiskt utvärdera försöksdata. Sammanställa och presentera dina resultat i en vetenskaplig rapport. kvalifikationer Student -Master- eller Civilingenjör) inom exempelvis: Bioteknik / Molekylär bioteknik Kemiteknik / Teknisk biologi eller annat närliggande område. Du brinner för praktiskt labbarbete och motiveras av att förstå, utmana och förbättra processer. Du är en naturbegåvning på struktur och noggrannhet, tar eget ansvar för dina uppgifter och trivs med att bolla idéer och resultat med erfarna kollegor. Analytisk, nyfiken och lösningsorienterad med driv att nå mål. Kommunikativ och samarbetsinriktad. Flytande i engelska i tal och skrift (svenska är meriterand) meriterande om du har erfarenhet/kunskap inom: Mikrobiell odling, fermentering eller proteinrening. Separationstekniker, kromatografi eller tangentiell flödesfiltrering (TFF). Statistisk dataanalys, försöksplanering (DoE) eller databearbetning.
Master Thesis 2027
Explore technology that makes a difference At CPAC Systems, we develop advanced control systems for marine and industrial applications, combining automation, electromobility and connectivity to make machines and boats smarter and easier to use. As part of Volvo Group, we explore new technology and turn ideas into solutions that our customers use every day. Since 1999, we have grown to 250 employees, with more than 80 patents and over 500,000 products delivered each year. Behind these numbers are curious people who enjoy working together and solving practical problems. Doing your master’s thesis with us means becoming part of that team. You will work alongside experienced engineers, explore real-world challenges and bring your own ideas to the table. We share our knowledge, support each other and give you room to learn, test and develop your ideas. Master thesis areas Interested in exploring how technology can make a difference in real machines and applications? Our current areas of interest for master’s thesis projects include: AI, Machine Learning & Computer Vision Including edge-based detection and classification of vulnerable road users. Sensor Technology, Positioning & Signal Processing Including lidar evaluation, sensor calibration, semantic localization and estimation. Visualization, AR & Teleoperation Including rendering and augmented reality for remote operation of machines. Control Systems & Automation Cybersecurity Functional Safety Production, Supply Chain & Forecasting Got your own idea? We’d love to hear it. Who you are You are planning to do your master’s thesis during spring 2027 and are probably studying mechatronics, mechanical engineering, electrical engineering, engineering physics, computer science or a similar field. We also welcome students in industrial engineering who are interested in production, supply chain and forecasting. What matters most is that you are curious, enjoy exploring new ideas and want to use your knowledge to solve real-world problems. What we offer We want your master thesis to be both challenging and rewarding. Here you will get: Real-world projects with direct industry impact Guidance from experienced engineers who are passionate about their craft An open and collaborative culture where your ideas matter A fun workplace with room for both personal and professional growth Company benefits such as breakfast, fika and two hours of paid weekly exercise during work hours How to apply Send us your CV along with a short description of your background, interests and your thesis goals. Applications are reviewed continuously so don’t wait too long to get in touch. If you have any questions, feel free to contact Victoria Sahlberg, Talent Partner, at victoria.sahlberg@cpacsystems.se
Master Thesis at Alvier Mechatronics (soft magnetic materials / e-machines)
MASTER THESIS The development of eDrives goes far beyond the electric machine. To achieve increasingly challenging requirements on cost, efficiency, performance and sustainability, an efficient interaction of motor, power electronics, mechanical integration as well as the control strategy is required. Show us your expertise! Interested in the master thesis on the following topics? Characterization of New Soft Magnetic Material As a student on a master program, you have the possibility to do your thesis work at Alvier Mechatronics AB, an exciting start-up affiliated with Höganäs AB, which develops eMachine solutions. // About Thesis Work Magnetic materials are a key component in electrical machines, affecting both efficiency and peak performance. With the growing demand for higher power density and improved efficiency, the development of higher performing soft magnetic materials has become increasingly important. The objective of this thesis is to characterize a new soft magnetic material through measurements and analysis. Several test objects shall be measured with Brockhaus measurement instruments to evaluate the material’s magnetic properties. The study will focus on analyzing key characteristics such as saturation and losses for multiple operational points and with different dimensions of the material. To evaluate its potential, the material will be compared against reference test objects made from traditional laminated steel and soft magnetic composite (SMC) materials. If the measurements indicate promising properties, the material data will be imported into a FEA simulation tool for simulation studies. The simulation results will then be compared with measurements to validate the material model and assess its suitability for use in electrical machines. // Your Profile You are a master’s student in electrical engineering, engineering physics or similar with interest in magnetism and at least some basic knowledge in electrical machines. Experience with FEA tools (such as JMAG, ANSYS or FEMM) and CAD software are beneficial. Communication in English or Swedish is a requirement. The thesis shall be written in English. // Interested? Don’t hesitate to apply! We look forward to your application! // Contact Person Truls Nilsson, Development Engineer truls.nilsson@alviermechatronics.com UP FOR A CHALLENGE? Are you a student looking for your next challenge? Contact us and let us have a discussion about summer jobs, master thesis or internship. FREQUENTLY ASKED QUESTIONS / Will I get a payment when finishing the master thesis? Yes, the student receives SEK 1,500 per university credit point (ordinary tax is deducted from the amount) if the student meets the following criteria: • Enrolled at a university in Sweden and holds a Swedish personal identity number or a coordination number • Approved thesis work by the university (Approved grade sent to the responsible HR Coordinator before payment is made) • Approved thesis work by supervisor at company (Possibly having a presentation for stakeholders in the company) Will there be a possibility to get help with accommodation if I don't live in Helsingborg? Yes, apartment rental for students studying at universities is available for the desired period. High school students are excluded. Rent is paid by the student on a monthly basis. Can I be compensated for travels? Students who write their master thesis with us are not compensated for travel back and forth to Helsingborg, unless this is because we demand special travel during the thesis work. On the other hand, the company can provide 1- 6 return travels home (in Sweden) if you study at a Swedish University and 1 return travel if you live and study abroad. (This is provided that the person’s registered address is at least 50 km from the company). Do you offer summer jobs? We are small company but value interactions with students, so contact us if you are interested in summer jobs and we will consider you. APPLY NOW Home Privacy policy Site Notice Cookie Policy General Terms and Conditions Purchasing Conditions Alvier Mechatronics GmbH
AI Internships (Poznan, Wroclaw, Gdansk, Gothenburg)
As an intern you will actively contribute to R&D projects related to video processing, object detection and tracking, speech recognition, text analysis and more. You will research new machine learning methodologies. Your everyday work will involve Linux and other open source operating systems. You will be encouraged to work on smart and ambitious projects that will not just harness, but actively contribute to open standards and create scalable and reproducible solutions. You will be provided with all the necessary tools, from high-end gear and hardware to mentoring and team experience on every step of the way. Finally, your internship project will be published as open-source and made available to the community. Requirements: students of computer science, electronics or related fields availability for an intensive, 2-month summer program (ca. 300 hours in total) or for a more flexible program throughout the academic year (min. 20 hours/week, ca. 200 hours in total) understanding or willingness to learn about computer architecture programming skills in selected compilable (C/C++, C#) and scripting languages (Python, Bash) passion for open source projects readiness for everyday work in Linux ability to quickly adopt new technologies methodical and detail-oriented approach teamwork and willingness to learn from others good command of English This is an onsite opportunity. For a list of offices see our locations pages. If you meet the listed criteria and want to join our team, apply by filling in our application form. We reserve the right to reply only to selected applications. Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg AI Internships APPLY TO POZNAN APPLY TO WROCLAW APPLY TO GDANSK APPLY TO GOTHENBURG Featured Offers Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Software Engineer (chip design tools) software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg AI Internships artificial intelligence software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Katowice , Gothenburg ASIC Design Engineer/SoC Designer ASIC Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Open Source C / Rust Engineer simulation software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Cloud Engineer cloud and infrastructure Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Open Source C# Engineer simulation software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Katowice , Gothenburg Digital design/FPGA Engineer FPGA software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk Hardware Engineer hardware Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Open Source Software Internships software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Software Engineer software Job Details icon
Digital design / FPGA Internships (Poznan, Wroclaw, Gdansk, Gothenburg)
Want to take FPGA programming to a whole new level? In our team, we develop advanced digital systems that combine custom FPGA logic with open-source software. Our projects integrate best practices from both hardware and software domains to create cutting-edge solutions. We work with FPGA chips from leading vendors like AMD, Intel, Lattice, and Microchip, and utilize hardware description languages (HDLs) such as SystemVerilog, Verilog, Chisel, and VHDL. As a Digital Design/FPGA intern, you will play an active role in R&D projects that span a wide range of open FPGA designs. Working alongside experienced engineers, you'll contribute to the design, development, testing, and verification of FPGA-based solutions. Your work will involve using hardware description languages like Verilog or VHDL, and modern design tools like Chisel or Migen. You will help integrate processing systems that include custom logic modules, CPUs, and system buses, while also collaborating with your team to develop the software stack—ranging from low-level firmware to OS drivers and user-space applications that interface with the FPGA logic. Requirements: students of electronics, telecommunication, computer science or related fields availability for an intensive, 2-month summer program (ca. 300 hours in total) or for a more flexible program throughout the academic year (min. 20 hours/week, ca. 200 hours in total) understanding or willingness to learn about computer architecture (RISC-V in particular) programming skills in HDLs (e.g. SystemVerilog, Verilog, VHDL, Chisel) basic knowledge of communication interfaces such as UART, I2C, SPI, and bus interface protocols like TileLink, WishBone, AXI etc. programming skills in selected compilable (C/C++, Rust) and scripting languages (Python, Bash) passion for open source projects readiness for everyday work in Linux ability to quickly adopt new technologies methodical and detail-oriented approach teamwork and willingness to learn from others good command of English This is an onsite opportunity. For a list of offices see our locations pages. If you meet the listed criteria and want to join our team, apply by filling in our application form. We reserve the right to reply only to selected applications. Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Digital design / FPGA Internships APPLY TO POZNAN APPLY TO WROCLAW APPLY TO GDANSK APPLY TO GOTHENBURG Featured Offers Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Software Engineer (chip design tools) software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg AI Internships artificial intelligence software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Katowice , Gothenburg ASIC Design Engineer/SoC Designer ASIC Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Open Source C / Rust Engineer simulation software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Cloud Engineer cloud and infrastructure Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Open Source C# Engineer simulation software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Katowice , Gothenburg Digital design/FPGA Engineer FPGA software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk Hardware Engineer hardware Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Open Source Software Internships software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Software Engineer software Job Details icon
Open Source Software Internships Gothenburg
In our team we work with the newest, bleeding edge embedded technologies. We develop products integrating modern application processors with open source software like Linux or Zephyr. The work often includes designing the entire system architecture, choosing proper software technologies, implementing missing software elements and integrating them together. As an intern you will work on a variety of projects that involve a broad range of open source technologies such as RISC-V, Renode, Zephyr, TensorFlow and Linux. Your everyday work will involve Linux and other open source operating systems. You will be encouraged to work on smart and ambitious projects that will not just harness, but actively contribute to open standards. You will be provided with all the necessary tools, from high-end gear and hardware to mentoring and team experience on every step of the way. Finally, your internship project will be published as open source and made available to the community. Requirements: students of computer science, electronics or related fields availability during an intensive, 2-months summer program (ca. 300 hours in total) or flexible program during the academic year (min. 20 hours/week, ca. 200 hours in total) understanding of, or willingness to learn about computer architectures programming skills in selected compilable (C/C++, C#) and scripting languages (Python, Bash) passion for open source projects readiness for everyday work in Linux ability to quickly adopt new technologies methodical approach and attention to detail teamwork and willingness to learn from others good command of English This is an onsite opportunity. For a list of offices see our locations pages. If you meet the listed criteria and want to join our team, apply by filling in our application form. We reserve the right to reply only to selected applications. Gothenburg Open Source Software Internships APPLY Featured Offers Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Software Engineer (chip design tools) software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg AI Internships artificial intelligence software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Katowice , Gothenburg ASIC Design Engineer/SoC Designer ASIC Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Open Source C / Rust Engineer simulation software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Cloud Engineer cloud and infrastructure Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Open Source C# Engineer simulation software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Katowice , Gothenburg Digital design/FPGA Engineer FPGA software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk Hardware Engineer hardware Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Open Source Software Internships software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Software Engineer software Job Details icon
Open Source Software Internships (Poznan, Wroclaw, Gdansk, Gothenburg)
In our team we work with the newest, bleeding edge embedded technologies. We develop products integrating modern application processors with open source software like Linux or Zephyr. The work often includes designing the entire system architecture, choosing proper software technologies, implementing missing software elements and integrating them together. As an intern you will work on a variety of projects that involve a broad range of open source technologies such as RISC-V, Renode, Zephyr, TensorFlow and Linux. Your everyday work will involve Linux and other open source operating systems. You will be encouraged to work on smart and ambitious projects that will not just harness, but actively contribute to open standards. You will be provided with all the necessary tools, from high-end gear and hardware to mentoring and team experience on every step of the way. Finally, your internship project will be published as open source and made available to the community. Requirements: students of computer science, electronics or related fields availability during an intensive, 2-months summer program (ca. 300 hours in total) or flexible program during the academic year (min. 20 hours/week, ca. 200 hours in total) understanding of, or willingness to learn about computer architectures programming skills in selected compilable (C/C++, C#) and scripting languages (Python, Bash) passion for open source projects readiness for everyday work in Linux ability to quickly adopt new technologies methodical approach and attention to detail teamwork and willingness to learn from others good command of English This is an onsite opportunity. For a list of offices see our locations pages. If you meet the listed criteria and want to join our team, apply by filling in our application form. We reserve the right to reply only to selected applications. Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Open Source Software Internships APPLY TO POZNAN APPLY TO WROCLAW APPLY TO GDANSK APPLY TO GOTHENBURG Featured Offers Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Software Engineer (chip design tools) software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg AI Internships artificial intelligence software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Katowice , Gothenburg ASIC Design Engineer/SoC Designer ASIC Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Open Source C / Rust Engineer simulation software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Cloud Engineer cloud and infrastructure Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Open Source C# Engineer simulation software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Katowice , Gothenburg Digital design/FPGA Engineer FPGA software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk Hardware Engineer hardware Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Open Source Software Internships software Job Details icon Poznan , Wroclaw , Gdansk , Gothenburg Software Engineer software Job Details icon
Master’s Thesis: Finding the Best Areas for Automated Blood Cell Analysis
Start Your Career with CellaVision Take your first step into working life where it truly matters—at CellaVision, a world-leading provider of digital solutions for medical microscopy. We offer motivated students the opportunity to gain hands-on, meaningful experience through a Master’s thesis project. By working closely with our experienced specialists and leaders, you will gain valuable insights into both cutting-edge technology and the daily operations of an innovative, global company. This collaboration gives you an early opportunity to build professional relationships and explore a future career at CellaVision. Master's Thesis Project: Finding the Best Areas for Automated Blood Cell Analysis How can an automated microscope know which part of a blood smear is best suited for analysis? At CellaVision, we develop digital microscopy solutions that support laboratories in analyzing blood cells. Choosing the right region of a slide is an important part of producing reliable results. Morphologists consider several characteristics when deciding which regions of a blood smear are suitable for analysis. These may include how easily individual red blood cells can be distinguished, their distribution across the image, the amount of empty background, and visible cell features. We want to investigate how these observations can be translated into an automated, transparent and reliable method for assessing different areas of a blood smear. The Assignment In this thesis, you will explore how image characteristics such as overlapping red blood cells, central pallor, cell distribution, and background regions can help identify suitable areas for automated analysis. You will first investigate the problem using high-resolution images, where more detailed information is available, and then explore how to obtain a comparable assessment from low-resolution images to support efficient scanning. What You Will Do Investigate how suitable analysis regions can be characterized and assessed, including a review of relevant literature and/or discussions with experienced morphologists and other domain experts. Identify and evaluate image characteristics that distinguish suitable and less suitable blood smear regions. Develop and evaluate an explainable image-analysis method, with machine learning as a central component, based on blood smear images. Explore how insights from high-resolution images can be translated into efficient assessments using low-resolution images. Evaluate the results against existing approaches and, where possible, assessments by experienced morphologists. Who Are You One or two students pursuing a Master's degree in Computer Science, Engineering Mathematics, Biomedical Engineering, or a related field. You enjoy analytical problem-solving and programming and have experience with machine learning. An interest in image processing and computer vision is also valuable. What You Can Expect You will work on a real medical imaging challenge together with experienced engineers at CellaVision, combining algorithm development with practical evaluation. The goal is to produce a prototype and insights that may contribute to future improvements in automated blood cell analysis. Thesis level: Master’s thesis (30 ECTS). The project will be carried out at our CellaVision HQ in Lund, Sweden—a modern office with great infrastructure and commuting options. Ready to Join Us? Apply Now! Fill out the application form and attach a cover letter and your transcript of records. If you are interested in partnering with CellaVision for your Master’s thesis during the spring of 2027, please send us your application by November 30, 2026, at the latest. We look forward to hearing from you! Diversity is in Our Blood CellaVision is an equal opportunity employer, and we encourage individuals from all backgrounds to apply. We celebrate diversity and are committed to creating an inclusive environment for all employees, regardless of race, nationality, gender, age, sexual orientation, disability, or any other characteristic. About Us CellaVision is a global leader in digital cell morphology within hematology, and our analyzers are trusted in healthcare services around the world. We focus on innovation, working with the latest in programming, digital imaging, and machine learning to provide value to our customers. By joining us, you'll be part of a creative, skilled team shaping the future of medical technology.
Master Thesis: Securing the Future of Agentic AI
Are you a master’s student looking to collaborate with ASSA ABLOY / HID on your master’s thesis during spring 2027? Most work is on site in Liljeholmen, Stockholm. Master Thesis Nr 3 — Securing the Future of Agentic AI As AI agents increasingly act on behalf of people, a new security challenge emerges: how can organisations trust what an AI agent is allowed to do, who authorised it, and whether its actions reflect the intentions of the person behind it? Join HID’s Authentication business to explore the intersection of AI, cybersecurity (IAM), and product innovation. Investigate the problem from the outside in — emerging technologies and market approaches, customer and stakeholder needs, and where unmet opportunities exist. How AI agents change authentication, authorisation, and digital trust Emerging security challenges around agents acting on behalf of people Customer and market research (needs, use cases, willingness to pay) Mapping technologies, approaches, and market developments Identifying opportunities for new authentication capabilities Recommendations and potentially a product concept Fit: Industrial Engineering & Management, Computer Science, Cybersecurity, Business & Technology, or related Master’s; interest in cybersecurity and agentic AI; analytical and comfortable with open-ended problems. Include CV, university transcripts, and a short description of how you would approach the topic. Indicate interest in other ASSA ABLOY thesis subjects if relevant. Deadline: 27 November 2026 | Start: Spring 2027 | Location: Liljeholmen, Stockholm
Thesis: Virtual WeOS – HW Emulations
Are you an engineering student looking for your thesis work opportunity? For the spring semester of 2027, Westermo is offering thesis opportunities within R&D in Västerås (Kopparlunden). The R&D organisation develops technologies and products for secure and reliable industrial data communication — hardware design, embedded software, networking, cyber security, cloud, automation, and emerging technologies. Start: Spring 2027 | Deadline: 1 November 2026 | Location: Västerås Apply via the Westermo R&D thesis listing and clearly state which topic you are applying for. Include CV, transcript, and an application letter. Selection is ongoing. 1 Virtual WeOS – HW Emulations This thesis explores the feasibility and implementation strategies for emulating hardware-level behavior, such as temperature, voltage, and PHY characteristics including duplex and link speed, which can be run in environments such as GNS3 for evaluation. The primary objective is to evaluate how these hardware aspects, typically tied to physical hardware platforms, can be realistically represented in a virtual environment to support testing, diagnostics, and development. Suitable background: Bachelor or Master in Dependable systems, Robotics, Computer Science or similar. Number of students: 1 General requirements: Bachelor’s or Master’s student at a Swedish university; available Spring 2027; Swedish personal identity number or coordination number.
Thesis: AI for Industrial Network Troubleshooting
Are you an engineering student looking for your thesis work opportunity? For the spring semester of 2027, Westermo is offering thesis opportunities within R&D in Västerås (Kopparlunden). The R&D organisation develops technologies and products for secure and reliable industrial data communication — hardware design, embedded software, networking, cyber security, cloud, automation, and emerging technologies. Start: Spring 2027 | Deadline: 1 November 2026 | Location: Västerås Apply via the Westermo R&D thesis listing and clearly state which topic you are applying for. Include CV, transcript, and an application letter. Selection is ongoing. 2 Investigating the Applicability of Artificial Intelligence for Industrial Network Troubleshooting This thesis investigates the use of artificial intelligence for fault diagnosis in industrial Ethernet networks. The proposed system analyses network telemetry provided by existing network configuration software to identify anomalies and determine probable root causes. The research evaluates the accuracy and reliability of AI-assisted diagnostics in mission-critical environments. The outcome is a prototype framework for intelligent network troubleshooting, with the objective of reducing fault-resolution time. Suitable background: Bachelor or Master in Computer Science, Robotics, Applied AI or similar. Number of students: 1–2 General requirements: Bachelor’s or Master’s student at a Swedish university; available Spring 2027; Swedish personal identity number or coordination number.
Thesis: Scalable Product Carbon Footprint for Industrial Electronics
Are you an engineering student looking for your thesis work opportunity? For the spring semester of 2027, Westermo is offering thesis opportunities within R&D in Västerås (Kopparlunden). The R&D organisation develops technologies and products for secure and reliable industrial data communication — hardware design, embedded software, networking, cyber security, cloud, automation, and emerging technologies. Start: Spring 2027 | Deadline: 1 November 2026 | Location: Västerås Apply via the Westermo R&D thesis listing and clearly state which topic you are applying for. Include CV, transcript, and an application letter. Selection is ongoing. 3 Development and Validation of a Scalable Product Carbon Footprint Method for Industrial Electronic Products (Hardware department) Westermo is developing a first-generation simplified Product Carbon Footprint (PCF) model based on existing life cycle assessments, to enable scalable carbon footprint calculations across the product portfolio without detailed carbon data for every component. Evaluate how well a simplified PCF model performs for industrial electronic products and which data sources and parameters most affect quality, accuracy, and usability. Validate across multiple products, analyse uncertainties and data quality, and recommend next steps for a scalable PCF solution. Suitable background: Master's level engineering programmes with interest in sustainability, LCA, data analysis, energy systems, or product development. Number of students: 1 General requirements: Bachelor’s or Master’s student at a Swedish university; available Spring 2027; Swedish personal identity number or coordination number.
Thesis: Automating Product Verification in Manufacturing
Are you an engineering student looking for your thesis work opportunity? For the spring semester of 2027, Westermo is offering thesis opportunities within R&D in Västerås (Kopparlunden). The R&D organisation develops technologies and products for secure and reliable industrial data communication — hardware design, embedded software, networking, cyber security, cloud, automation, and emerging technologies. Start: Spring 2027 | Deadline: 1 November 2026 | Location: Västerås Apply via the Westermo R&D thesis listing and clearly state which topic you are applying for. Include CV, transcript, and an application letter. Selection is ongoing. 4 Automating & Improving Product Verification in Manufacturing How can a company ensure that the correct product is built before full-scale production begins? First-article inspection and validation are often manual, time-consuming, and checklist-heavy. Improve the process (preferably with automation) used to verify that newly manufactured products meet all defined requirements before full-scale production — map the current process, identify bottlenecks, evaluate tools, and assess risks and security aspects of automated workflows. Suitable background: Bachelor students in Computer Science, Software Engineering, Industrial Engineering, Automation, Engineering Physics or similar. Programming experience is a must. Number of students: 2 General requirements: Bachelor’s or Master’s student at a Swedish university; available Spring 2027; Swedish personal identity number or coordination number.
Thesis Work: Vision-based Quality Inspection
Are you passionate about AI, computer vision, and smart manufacturing? Do you want your thesis work to contribute directly to improving quality in a high-tech production environment? Apply here 🎯 At Westermo, quality is at the heart of everything we do. As we continue to invest in digitalisation, automation, and AI, we see great opportunities to further strengthen how quality is secured in our manufacturing processes. For the spring semester of 2027, we are offering an exciting Master's or Bachelor's thesis opportunity where you will develop and evaluate a vision-based operator support system for quality inspection in electronics production. About the Quality Team The Quality Department in Stora Sundby plays a central role in ensuring that Westermo’s products and manufacturing processes maintain the highest standards. The team works closely with Production, Engineering, Supply Chain, and customers to drive continuous improvements, analyse quality trends, handle non-conformances, and strengthen quality performance throughout the entire product lifecycle. Quality Engineers are involved from new product introduction through production, warranty, and after-sales activities, making quality an integrated part of everything we do. As part of your thesis, you will collaborate with experienced quality and manufacturing professionals and gain valuable insight into how modern quality assurance is carried out in a global technology company. Are You Our Next Thesis Student in Vision-Based Quality Inspection? In our factory in Stora Sundby, approximately 120 employees manufacture high-quality industrial networking products that are delivered to customers and partners around the world. We are continuously investing in new technologies, equipment, production flows, and digital capabilities to support our future growth. This thesis project focuses on developing a vision-based operator support solution capable of: Identifying products automatically through image recognition Visualising predefined control areas (ROIs) Verifying critical mounting points through image analysis Supporting operators in performing quality inspections more efficiently and consistently Evaluating the feasibility and benefits of using AI-driven vision systems within electronics manufacturing The outcome of the project will contribute to our ongoing digitalisation journey and help explore new ways of enhancing quality assurance in production. Requirements: Currently studying at a Swedish university Knowledge of image analysis and programming Experience with Python or similar programming languages Swedish personal identity number (personnummer) or coordination number (samordningsnummer) Meritorious: Experience with OpenCV Experience with YOLO Experience with TensorFlow Knowledge of machine learning and deep learning Experience from manufacturing or industrial environments In Return, We Offer: An opportunity to work on a real industrial challenge with direct business relevance Access to a modern manufacturing environment and advanced production technologies Guidance from experienced engineers within Quality and Operations A collaborative and supportive culture where knowledge sharing is encouraged Insight into how AI and digitalisation are transforming modern manufacturing The possibility to build valuable industry experience and professional networks Basic Information: Location: Wij 4, Stora Sundby, Sweden Thesis Level: Bachelor’s or Master’s Thesis Number of Students: 1-2 students Start Date: Spring Semester 2027 In your application, please include the following: CV/Resume Transcript of records Application letter describing your interest in the thesis topic If applying together with another student, both students should submit separate applications and reference each other in the application. Last day to apply: 1 November 2026 Please note that selection is ongoing and candidates may be chosen before the application deadline. For further information, please contact: Elin Sandell, Recruiter elin.sandell@westermo.com
Examensarbete: Att acceptera EUDI-plånboken i Keycloak på Kubernetes
Redpill Linpro — Examensarbete våren 2027 (Projekt 1) Redpill Linpro är ett nordiskt konsultbolag specialiserat på öppen källkod, moln, integration, systemutveckling och IAM. På kontoret i centrala Karlstad finns ca 40 konsulter. Att acceptera EUDI-plånboken i Keycloak på Kubernetes Med eIDAS 2.0 ska EU:s medlemsstater erbjuda en digital identitetsplånbok (EUDI Wallet). Användaren visar upp signerade intyg via OpenID for Verifiable Presentations (OID4VP). Många organisationer kör Keycloak på Kubernetes. Keycloak har experimentellt stöd för OID4VP — hur integrationen fungerar i praktiken behöver utvärderas. Bygg och jämför två lösningar: Verifiera intygen i Keycloak med inbyggt OID4VP-stöd Verifiera i en separat tjänst som Keycloak använder som identitetsleverantör Forskningsfrågor: arkitekturella avvägningar, interoperabilitet med plånböcker, driftsäkerhet på Kubernetes, och selektiv attributdelning mot befintlig behörighetsstyrning. Resultat: open source-prototyp, referensarkitektur och examensrapport. Kan anpassas till 15 hp. Vi söker: studenter inom datateknik, mjukvaruteknik, informationssäkerhet eller liknande (30 hp eller 15 hp). Meriterande: OAuth/OIDC, JWT, asymmetrisk kryptografi, Linux/containrar/Kubernetes, Java/Go/Kotlin. Period: våren 2027, start januari | Ort: Karlstad | Sista ansökningsdag: 1 december 2026 Ansök via annonsen och ange vilket projekt du söker. Bifoga CV och länkar till relevanta projekt.
Examensarbete: Ramverk eller modell? AI-agenter för penetrationstester
Redpill Linpro — Examensarbete våren 2027 (Projekt 2) Redpill Linpro är ett nordiskt konsultbolag specialiserat på öppen källkod, moln, integration, systemutveckling och IAM. På kontoret i centrala Karlstad finns ca 40 konsulter. Ramverk eller modell? Utvärdering av AI-agenter för penetrationstester Allt fler verktyg använder AI-agenter byggda på stora språkmodeller för penetrationstester. Vissa är generella kodagenter med säkerhetsverktyg; andra är specialbyggda ramverk med flera agenter, planering, minne och verktyg som nmap och Metasploit. De flesta publicerade jämförelser byter både modell och ramverk samtidigt. I det här examensarbetet skiljer du dem åt: kör samma modell i en generell agent och i specialiserade ramverk, upprepa med en annan modell, och undersök bland annat om domänkunskap om Kubernetes/IAM/OIDC hjälper, hur webbsökning påverkar resultat, och vilka faktorer som skiljer lyckade från misslyckade försök. Kan anpassas till 15 hp. Vi söker: studenter inom datateknik, mjukvaruteknik, informationssäkerhet eller liknande. Meriterande: intresse för LLM/AI-agenter och säkerhetstester; Linux/containrar/Kubernetes. Period: våren 2027, start januari | Ort: Karlstad | Sista ansökningsdag: 1 december 2026 Ansök via annonsen och ange vilket projekt du söker. Bifoga CV och länkar till relevanta projekt.
Masters Thesis Intern
At Univrses we develop computer vision and machine learning technology for self-driving vehicles, mobile robotics, and smart cities. Our product 3DAI™ provides AI-powered live maps of road conditions for transport authorities and related stakeholders. We are looking for Master’s students with an interest in deep learning and computer vision to join Univrses in Stockholm (hybrid) for Spring 2027. Topics of interest: Cross-dataset image matching and visual localization Radar data processing for road surface condition estimation As a masters thesis intern you meet regularly with your mentor to formulate research ideas, goals and experiments; do a literature review; design and code experiments; and develop novel technology. Provide regular updates on progress and thesis writing. Who you are: interested in novel tech for smart cities and automotive; curious about research methods and prototyping; knowledge of computer vision, machine learning, projective geometry, and linear algebra; self-driven; communicate well in English. Offer: facilities south of Södermalm, open environment, Lunch and Learns, possibility to work from home. Submit CV and cover letter in English indicating the thesis topic you prefer and how it fits your background.
Master's thesis: Agentic Digital Twins for Energy-Efficient Software-Defined Vehicles
RISE — Master's thesis (30 ECTS), Gothenburg The transition towards Software-Defined Vehicles (SDVs) is transforming automotive into a software-intensive, connected ecosystem. Agentic digital twins — AI agents interacting with digital representations of vehicles and environments — can analyse behaviour, propose optimisations, and support decision-making for energy efficiency. This thesis investigates how agentic digital twins can support engineering and operation of SDVs. Develop and evaluate a collaborative framework that integrates multiple AI agents, digital twins, and human experts to identify, validate, and continuously generate strategies for optimizing vehicle energy efficiency (battery utilization, charging strategies, overall energy use). Human engineers remain in the loop for safety-, business-, and security-critical decisions. Qualifications: Master's programme related to computer science and engineering at a Swedish university; AI/ML coursework or experience advantageous; digital twins or system modeling advantageous. Conditions: RISE Gothenburg (some physical presence); start January 2027; 30 ECTS; compensation 10 000 SEK upon successful completion; apply ASAP, no later than 31 October 2026.
Master’s Thesis: Evaluation of Soft-Switching Topologies for High-Efficiency Power Electronics
RISE — Master's thesis (30 ECTS), Gothenburg (Moore4Power) Three-phase inverters drive motors in trains, heavy vehicles and industry, and connect renewables to the grid. Soft switching is harder in three-phase inverters than in DC/DC converters because load current varies over each fundamental period and standard PWM must still be used. Investigate soft-switching topologies for three-phase voltage source inverters, model them in simulation, and compare efficiency and losses against a hard-switched reference. Candidate approaches include ARCP, resonant/quasi-resonant DC-link, ZVT variants (including hybrid 3-level ANPC-ZVT), and TCM ZVS. Expected outcome: validated simulation models (PLECS, MATLAB/Simulink and/or SPICE with SiC/GaN loss models), quantitative loss/efficiency comparison, and a recommendation for a modular three-phase inverter building block. Qualifications: final-year MSc in Electrical Engineering, Electric Power Engineering, Mechatronics or similar; solid power electronics; circuit simulation experience; good English. Conditions: 1–2 students; start January 2027; Gothenburg; supervisor Lakshmi Priya Gandla; last application date 6 November 2026.
Master's thesis: Life Cycle Assessment of microwave graphitization process for battery applications
RISE — Master's thesis, Norrköping (GreenWave 2) GreenWave 2 develops a sustainable European value chain for graphite from forest-derived biomass: converting lignin into battery-grade graphite via energy-efficient microwave graphitization (lignin coated on SiC substrates with rapid microwave heating). Develop an LCA model for this microwave graphitization process: map material and energy flows, collect lab/pilot process data, identify environmental hotspots, and compare bio-based graphite with conventional fossil-based and mined supply chains. The work supports techno-economic and sustainability assessment for European battery graphite. Location: RISE Emerging Technologies, Södragrytsgatan 4, Norrköping (on-site). Full-time master’s thesis; coursework completed before start. Start: January 2027 | Compensation: 39 000 SEK upon successful high-quality completion | Supervisors: Jesper Edberg (main), Tatjana Karpenja Apply with CV and motivation letter no later than 15 November 2026.
Master's thesis: Nuclear fusion – limitless power or endless disappointment?
RISE / Chalmers — Master's thesis (30 ECTS), Gothenburg Nuclear fusion could provide low-carbon energy with less radioactive waste and fewer resource constraints than fission, but commercial viability still faces significant barriers after decades of development. Improve understanding of drivers and barriers to innovation in fusion technology using a socio-technical Technological Innovation Systems (TIS) approach. Likely activities: map actors and technology branches; analyse funding data; situate results in the broader fusion ecosystem via document analysis; potentially interview expert stakeholders. Part of a RISE–Chalmers research collaboration. Highly motivated students may co-author a journal article. Qualifications: relevant master’s programme at Chalmers; courses in sustainability transitions / innovation systems advantageous; familiarity with nuclear/energy systems beneficial. Supervisors: Johnn Andersson (RISE), Charles Giordano (Chalmers) | Examiner: Björn Sandén (Chalmers) Start: January 2027 | Compensation: 30 000 kr per student | Apply ASAP, no later than 31 October 2026 (rolling).
Master's Thesis: Secure IT/OT Convergence in Network-Centric Control Architectures
At ABB, we help industries outrun - leaner and cleaner. Here, progress is an expectation - for you, your team, and the world. As a global market leader, we’ll give you what you need to make it happen. It won’t always be easy, growing takes grit. But at ABB, you’ll never run alone. Run what runs the world. This Position reports to: R&D Team Lead Master’s Thesis at ABB Automation Background This role sits within ABB’s Automation business area, which is world-leading in the industrial automation industry through their Distributed Control System (DCS) offering. Recent years have seen an increasing technology shift in the world of automation where ABB is at forefront of research and development. One of the most significant changes is the introduction of network-centric architectures where distributed controllers, I/O modules and process equipment across large networks can share data securely and robustly and thereby act as a single organism. These developments have brought about possibilities of flexibly distributing workloads and control logic in ways that were not possible historically. Thesis Description Traditionally, industrial systems have been structured according to the Purdue Model, also known as the industrial pyramid, in which higher-level corporate systems are separated from lower-level Operational Technology (OT) networks. One of the hallmarks of this model is its layered architecture, in which communication is typically restricted to adjacent layers. This segmentation helps contain failures and cyber threats, but can also limit flexibility and direct access to operational data. Network-centric architectures reduce the strict separation between enterprise and operational environments, enabling more efficient communication across layers. While this improves flexibility and operational efficiency, it also diminishes the layer segmentation that has traditionally served as an important security mechanism. As a result, OT/IT convergence is creating new opportunities for cyber threats. As the separation between IT and OT environments decreases, threats originating in IT systems and propagating into OT environments become increasingly important to consider. Consequently, there is a need to understand how OT/IT convergence can be achieved without compromising the security, safety, and reliability requirements of industrial systems. The objective of this thesis is to investigate secure approaches to OT/IT convergence, explain the underlying mechanisms that enable them, and demonstrate their applicability within an industrial use case. The work should provide a comprehensive overview of the cybersecurity challenges associated with OT/IT convergence, identify relevant mitigation strategies, and evaluate their effectiveness in a practical setting. The main tasks are: 1. Investigate the cybersecurity challenges introduced by OT/IT convergence. 2. Review and evaluate security mechanisms and solutions that can mitigate these challenges. 3. Design and implement selected solutions within the ABB "Ice Cream Factory" use case (written in .NET10). 4. Assess the effectiveness, benefits, and limitations of the implemented solutions. Qualifications We are looking for one or two candidates that can collaborate on the described Master’s thesis topics and may have competence in the following areas: Knowledge of computer networks and communication systems, including IP addressing, TCP/IP, subnetting, routing, and common network troubleshooting concepts Understanding of cybersecurity fundamentals (e.g., authentication, authorization, encryption, PKI) Understanding of network security concepts (e.g., firewalls, network segmentation, VPNs) Familiarity with threat modeling and risk assessment methodologies Programming experience in C# or a similar programming language Knowledge of industrial communication protocols (e.g., OPC UA, Modbus TCP, PROFINET) Furthermore, we value personal skills such as openness and ability to collaborate - being able to present findings, discuss different approaches and take self-leadership on focus and direction of the work. Proficiency in English is required. Details Period: 1H 2027 Number of credits: Master thesis - 30 ECTS/högskolepoäng (hp) Number of students for this thesis work: One or Two Location: You will be offered a desk at our office at Ängsgärdsgatan 6, 721 30 Västerås. It will also be possible to spend large amount of the time remotely, although we prefer someone who is based within commuting distance from Västerås. More about us At ABB, we have the clear goal of driving diversity and inclusion across all dimensions: gender, LGBTQ+, abilities, ethnicity and generations. Together, we are embarking on a journey where each and every one of us, individually and collectively, welcomes and celebrates individual differences. You will be part of Process Control Platform (PCP), which is a unit within ABB business area Automation. PCP develops automation products - hardware and software - for monitoring, process control and optimization. We have automation products for all kinds of industries all over the world. You will be sitting at our R&D department office in Västerås with access to our R&D experts and engineers and will get a general feeling of how it is to work on large-scale development projects. Contact Recruiting Manager Oliver Ehlorsson Lindberg, +46 72 461 21 08, will answer your questions. Positions are filled continuously. Please apply with your CV, academic transcripts, and a cover letter in English. We look forward to receiving your application! A future opportunity This role is part of our talent pipeline, which means it’s not currently open, but we’re always looking for curious minds, bold thinkers, and people who want to make an impact. Click Apply to express your interest and be considered for future opportunities that match your experience and aspirations. At ABB, we welcome people from all backgrounds and believe that diverse perspectives help us build a cleaner, smarter future. Apply today or visit https://www.abb.com to learn more about how we help run what runs the world.
Master´s thesis – Bridging the protocol gap: Network independent industrial drive configuration
At ABB, we help industries outrun - leaner and cleaner. Here, progress is an expectation - for you, your team, and the world. As a global market leader, we’ll give you what you need to make it happen. It won’t always be easy, growing takes grit. But at ABB, you’ll never run alone. Run what runs the world. This Position reports to: R&D Team Lead Industrial connectivity plays a pivotal role in assuring that control messages between industrial drives and programmable logic controllers are correctly exchanged. Depending on the use case, industrial communication protocols need to ensure deterministic and reliable communications with strict timing requirements, that can range from micro to milliseconds. However, the existence of multiple alternatives for fieldbus communication protocols may require specific software and hardware drive adaptations to be compatible with the deployed communication protocols. Internally, the drive also needs to be configured to be able to operate with its desired behavior, which can impact, for example, the networking stack or the applications that run in the drive. Such configuration requirements raise additional challenges when designing the drive architecture, since data models may vary between vendors and drive models, but also persistence, validation, and the application of configuration data need to be accounted for. This thesis explores how internal industrial drives architectures can be designed to enable remote configuration, while consolidating communications using different fieldbus protocols. The student will study existing fieldbus communication protocols, how industrial drives are configured, and implement a protocol-agnostic drive configuration mapping layer. The developed solution will be tested and validated in a proof of concept using real-time microcontroller units. Recommended research questions are (can be some of the following): To what extent can a common abstract interface support drive configuration across different fieldbus protocols without losing required functionality or imposing unacceptable complexity and overhead? How can high-level software abstractions be implemented in embedded platforms with constrained resources? How should a protocol-independent drive configuration interface represent capabilities, errors, and unsupported operations across those protocols? Details: Spring 2027, commonly between January - June 30 ECTS/högskolepoäng (hp) 1-2 students In Västerås. Possibility for hybrid workplace Your responsibilities Conduct a literature review on industrial communication protocols and existing drive profiles; Contribute to the design of a software architecture that builds an abstraction layer between drive control and industrial communication protocols; Investigate key performance metrics that can be used to evaluate the designed solution; Implement and validate a prototype of the developed architecture in a testbed using real-time microcontroller units. Your background We are looking for motivated master's students interested in designing future industrial communication solutions. Candidates could have: Academic Background in one or more of the following fields:Computer Science Electrical Engineering Network Engineering Computer networks knowledge, e.g. Ethernet, TCP/IP Programming skills in C/C++ with embedded systems and/or real-time operating systems; Python programming is a nice-to-have for data analysis; Interest in software engineering. More about us We value people from different backgrounds. Could this be your story? Apply today or visit www.abb.com to read more about us and learn about the impact of our solutions across the globe. Recruiting Manager Dawid Ziobro, dawid.ziobro@se.abb.com, will answer your questions. Apply with your CV, academic transcripts and a cover letter in English. We look forward to receiving your application! A future opportunity This role is part of our talent pipeline, which means it’s not currently open, but we’re always looking for curious minds, bold thinkers, and people who want to make an impact. Click Apply to express your interest and be considered for future opportunities that match your experience and aspirations. At ABB, we welcome people from all backgrounds and believe that diverse perspectives help us build a cleaner, smarter future. Apply today or visit https://www.abb.com to learn more about how we help run what runs the world.
Student - Master/Bachelor Thesis
Want to do research in AI, Cloud, Big Data, IoT, Embedded, Mechanical design, Automation, or some other exciting subject? At Plejd we have it all. Plejd is an awesome fast-growing Swedish tech company that develops products and services for smart lighting and home automation. We are an in-house full-stack company that has a great mix of people involved in production automation, hardware, embedded, app, and cloud/backend development. We have several ongoing proposals and subjects in store for you. You are, of course, welcome to come up with your own thesis proposals too. We welcome both bachelor’s and master’s students to apply to this listing. If you are looking for am internship (LIA), a summer job, or a part-time job, please apply to the other listings on our career site jobb.plejd.com or press the connect button and tell us about yourself! Please apply here and tell us about yourself! Due to a high volume of submissions, we do not respond to or provide individual feedback on every application. All submissions are reviewed. Only shortlisted candidates will be contacted.
Amanuens i robotik och artificiell intelligens
Amanuens i robotik och artificiell intelligens — Luleå tekniska universitet Robotics & AI Group söker amanuens med fokus på hårdvaru- och mjukvaruutveckling för autonoma robotar. Arbetet kombinerar forskningssamarbete med undervisningsstöd (labhandledning, övningar, rättning). Behörighet: aktiv student inom tillämpad AI eller närliggande område med robotikbakgrund. Erfarenhet av Python, C++ och MATLAB med fokus på datorseende. Engelska i tal och skrift krävs. Omfattning 25 % (ca 1,25 dagar/vecka), 1 nov 2026 – 31 maj 2027. Timlön nivå 1–2: 156–171 SEK/h. Referens 5512–2026. Sista ansökningsdag 11 november 2026.
Amanuens inom utbildning, en eller flera
Amanuens inom utbildning, en eller flera — Institutionen för data- och informationsteknik (GU/Chalmers), Göteborg Institutionen söker amanuenser till vårterminen 2027 för kurser inom dator- och nätverkssystem, Computing Science, Data Science and AI, interaktionsdesign och software engineering. Rollen stöder kursansvariga med laborations- och övningshandledning. Omfattning 10–20 % av heltid, placering Johanneberg eller Lindholmen. Du måste vara aktiv student vid Göteborgs universitet eller Chalmers. Diarienummer PAR 2026/823. Sista ansökningsdag 11 november 2026. Ansökan via GU ReachMee.
Master Thesis 2027, Co-Simulation of Hydraulic Rock Drill Systems Using Hopsan and Ansys Fluent
Master Thesis spring 2027 — Co-Simulation of Hydraulic Rock Drill Systems Using Hopsan and ANSYS Fluent — Epiroc Rock Drills, Örebro Develop and evaluate a co-simulation framework combining system-level Hopsan simulations with detailed CFD in ANSYS Fluent for hydraulic rock drills. Scope may include literature review, Hopsan subsystem modelling, Fluent CFD for a selected hydraulic component, co-simulation interface implementation, stability/performance/accuracy analysis, and recommendations for industrial use. Two master's students. Background: Mechanical Engineering, Engineering Physics, Applied Mechanics, Fluid Mechanics, Mechatronics or similar. Advantage: Hopsan, Fluent, Modelica, MATLAB or Python. Deadline 8 November 2026. Hybrid Örebro.
Master thesis: Dumpbox Optimization
Master thesis: Dumpbox Optimization — Epiroc Rock Drills AB, Örebro Deliver a concept for a new dumpbox model for an Epiroc minetruck using Creo, Ansys and other simulation tools. Optimize load capacity while meeting constraints on physical size, strength, manufacturability, filling/emptying and load retention through the mine. Two mechanical engineering master's students working together in the Underground Rock Excavation Department. Knowledge in mechanics; simulation and solid mechanics preferred. Continuous review; deadline 13 November 2026. One application covers both students.
Master Thesis - Engineering to Develop a Digital Integrated Logistics Support (ILS) Platform
Master Thesis — Digital Integrated Logistics Support (ILS) Platform — AFRY Defence, Solna 30 ECTS / ~20 weeks, 1–2 students, spring 2027. Apply systems engineering methods to define, design and develop a modern software-based ILS platform integrating logistics, maintenance and support analysis data. Work may include stakeholder analysis, requirements, architecture, and a prototype with Python backend (FastAPI/Flask), SQL, web frontend, Docker and cloud deployment. Contact: Gustav Orrskog. Deadline 20 November 2026.
Master’s Thesis - Leveraging AI for Simulation Model Development
Master’s Thesis — Leveraging AI for Simulation Model Development — AFRY, Gothenburg Investigate how AI can support discrete-event simulation model development: requirements-to-model translation, verification/validation, automation of repetitive tasks, and proof-of-concept evaluation for industrial simulation workflows. Two students with background in production engineering, systems/control/mechatronics or supply chain management; simulation coursework expected. Fluent Swedish and English. Spring 2027 at AFRY Gothenburg. Contact Niklas Palm. Deadline 20 November 2026.
Examensarbete på Eurofins!
Examensarbete på Eurofins! — Eurofins PFAS Competence Centre, Lidköping Examensarbete 15 eller 30 hp på kandidat- eller masternivå inom analytisk metodutveckling med LC-MS/MS för PFAS. Kan omfatta utvärdering av provupparbetningsmetoder och olika provmatriser. Exakt scope formas med student och lärosäte. 1–2 studenter. Krav: analytisk kemi på grundnivå (avancerad meriterande); kemi/miljökemi/biokemi eller närliggande. På plats i labbet, våren 2027. Engelska obligatoriskt, svenska meriterande. Sista ansökningsdag 11 december 2026.
Design Technology Internship
Design Technology Internship — Above Agency (Malmö or Stockholm) Paid internship with the Experience Innovation team, starting around March 2027 for preferably ~6 months. Work in multidisciplinary project teams across physical and digital prototyping, fusing hardware and software into product experiences for international brands and startups. Portfolio required. Looking for hands-on prototyping skills, user-centered design, curiosity for emerging tech, and strong communication. Rolling interviews. Support with visa/work permit for successful international candidates. Contact: Rocio Rey (Malmö).
Examensarbete: Systemidentifiering av en obemannad helikopter
Examensarbete: Systemidentifiering av en obemannad helikopter — UMS Skeldar, Linköping/Hackefors 30 hp under våren 2027 för 1–2 studenter. Förbättra den dynamiska modellen av Skeldar V-200 för styrlagsdesign via grey-box-systemidentifiering baserad på verkliga flygdata: hastighetsberoende, huvudrotordesign och varierande tyngdpunkt. Krav: goda kunskaper i reglerteknik, modellering och systemidentifiering; svenska och engelska; regelbunden närvaro på kontoret i Hackefors. Rolling application.
Examensarbete: Detektion och klassificering av maritima objekt i videodata
Examensarbete: Detektion och klassificering av maritima objekt i videodata — UMS Skeldar, Linköping/Hackefors 30 hp under våren 2027 för 1–2 studenter. Undersök ML-metoder för att detektera och klassificera objekt på vattenytan i video från Skeldar V-200, inklusive hantering av begränsad träningsdata och nya objektklasser. Relevant bakgrund: datavetenskap, teknisk fysik, elektroteknik eller mjukvaruutveckling; AI/datorseende meriterande. Svenska och engelska; närvaro i Hackefors. Rolling application.
Amanuenser 20%
Amanuenser 20% — Uppsala University Student assistant roles (computer science, software, IT). Start 18 Jan–20 Jun 2027; 20% of full-time. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Amanuens, Electrical & Information Technology Laboratory
Amanuens, Electrical & Information Technology Laboratory — Lund University Student assistant; electronics / electrical engineering. Nov 2026–May 2027; 20%. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Research Assistant in Applied Molecular Microbiology
Research Assistant in Applied Molecular Microbiology — Lund University Student research assistant / amanuens for research support in applied molecular microbiology. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Teaching Assistants in Automatic Control
Teaching Assistants in Automatic Control — Lund University Amanuenser for teaching at the Department of Automatic Control. Jan–Jun 2027; 5–30%. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Examensarbete hos Hifab Advisory – våren 2027
Examensarbete hos Hifab Advisory – våren 2027 — Hifab Open-topic master's thesis with Hifab Advisory. Industrial engineering, energy, sustainability, construction. Propose your topic. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Examensarbete – Utredning av virtualisering i datacenter
Utredning av virtualisering i datacenter — Atea Thesis on datacenter virtualization. Spring 2027; scope negotiated. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Examensarbete – Rätt information till rätt person vid rätt tillfälle
Rätt information till rätt person vid rätt tillfälle — Atea Thesis on information delivery / AI / informatics. Spring 2027. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Praktik / LIA våren 2027
Praktik / LIA våren 2027 — Nodra Internship/LIA pathway from Nodra’s combined student ad (water, environment, process). Same employer listing as thesis pathway. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Examensarbete våren 2027
Examensarbete våren 2027 — Nodra Open thesis pathway from Nodra’s combined student ad. Propose a topic in water, environment, or process engineering. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Praktikansökan Kretslopp och vatten
Praktikansökan Kretslopp och vatten — Göteborgs Stad Internship; water, infrastructure, environmental engineering. Spring 2027. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
GTM Internship (Full-time, paid)
GTM Internship (Full-time, paid) — Redpine Paid GTM internship; AI business development / data partnerships. First intake deadline 1 Nov 2026. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Examensarbete IT 30 hp VT 2027
Examensarbete IT 30 hp VT 2027 — Umeå Energi Master's thesis; software, AI, integrations, data engineering. Spring 2027; 30 ECTS. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Master Thesis: Hydrogen Trapping in High-Strength Steels
Hydrogen Trapping in High-Strength Steels — Swerim Master's thesis; mechanical / materials / engineering physics. Spring 2027; 30 ECTS. Distinct from Hydrogen Embrittlement listing. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Innovation Hub Internship
Innovation Hub Internship — Ericsson Part-time technical internship at Innovation Hub (Kista). Immediate start; ~15 h/week during academic year. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Student Researcher, 2027
Student Researcher, 2027 — Google Student research placement 2027; project-specific; part-time or full-time. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Exjobb: Kylsystemdesign för ny kärnkraft i Sverige
Kylsystemdesign för ny kärnkraft i Sverige — AFRY Master's thesis; energy / thermodynamics / mechanical or chemical engineering. Spring 2027. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Exjobb: Modellering av radionuklidspridning från SEALER-reaktor
Modellering av radionuklidspridning från SEALER-reaktor — AFRY Master's thesis; engineering physics / nuclear / radiochemistry. afry.com REF path 404 — using live SmartRecruiters URL. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Student Assistant in AI and Business Development (Part-Time)
Student Assistant in AI and Business Development (Part-Time) — ACTIA Nordic Part-time student job; AI projects across sales, procurement, finance, HR. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Master Thesis: AI-Assisted Nightly Test Result Triage and Fault Analysis
AI-Assisted Nightly Test Result Triage and Fault Analysis — ACTIA Nordic Master's thesis; one or two students. AI for failed automated-test investigation. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Master Thesis Projects 2027 — Medical image analysis and machine learning
Master Thesis Projects 2027 — Medical image analysis and machine learning — AMRA Medical Spring 2027 AMRA thesis track: medical image analysis & ML. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Master Thesis Projects 2027 — MRI image visualization
Master Thesis Projects 2027 — MRI image visualization — AMRA Medical Spring 2027 AMRA thesis track: MRI image visualization. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Master Thesis Projects 2027 — Software development for medical-imaging applications
Master Thesis Projects 2027 — Software development for medical-imaging applications — AMRA Medical Spring 2027 AMRA thesis track: software for medical-imaging apps. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Master Thesis Projects 2027 — student-proposed topics
Master Thesis Projects 2027 — student-proposed topics — AMRA Medical Same AMRA 2027 recruitment: propose your own research topic. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Thesis: Performance Evaluation of Time-Series and Traditional Databases for High-Frequency Workloads
Performance Evaluation of Time-Series and Traditional Databases — Knightec Group Bachelor thesis; databases, software, IoT. Sundsvall. Start Jan/Mar 2027. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
LIA Halmstad 2027
LIA Halmstad 2027 — Dizparc Open internship/thesis pathway; software engineering and digital product development. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Examensarbete på NCC våren 2027
Examensarbete på NCC våren 2027 — NCC Open-topic bachelor or master's thesis; construction, infrastructure, sustainability. Propose your topic. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Praktik på NCC våren 2027
Praktik på NCC våren 2027 — NCC Internship/LIA; civil engineering, construction, infrastructure. Spring 2027. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Ansökan examens-, kandidat- och mastersarbete
Examens-, kandidat- och mastersarbete — Uppsalahem Open thesis proposal pathway (bachelor's and master's); construction, energy, IT, sustainability. Propose your topic. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Examensarbete Stadium Supply Chain Vår 2027
Examensarbete Stadium Supply Chain Vår 2027 — Stadium Master's thesis Jan–June 2027. Students propose a supply-chain topic. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Private Equity Internship, Spring 2027
Private Equity Internship, Spring 2027 — eEquity Paid internship January–June 2027, full-time. Employer expects to fill in November. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Working Student - Student Engineer
Working Student - Student Engineer — Aptiv Part-time student engineer; AI, embedded, electrical, robotics, automotive. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Master Thesis: Discovering Building Blocks in Test Environments
Discovering Building Blocks in Test Environments — Ericsson Master's thesis; Python, graph algorithms, ML. Linköping. January 2027. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Master Thesis: Cloud-Native Lab Building Blocks
Cloud-Native Lab Building Blocks — Ericsson Master's thesis; Kubernetes, software architecture, APIs. Linköping. Spring 2027. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Information Security Intern
Information Security Intern — Stegra Internship; cybersecurity / AI security. ASAP; 50%, 6–12 months. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Bioinformatic Pipeline for Monitoring Mutations Affecting Padlock Probe Performance
Bioinformatic Pipeline for Monitoring Mutations Affecting Padlock Probe Performance — Readily Diagnostics Bachelor's or master's student project via Uppsala University Biology Education Centre project offers. Spring 2027; 15–30 ECTS. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Student Projects and Internships
Student Projects and Internships — Realheart Open interest pathway — propose your topic for a student project or internship. No specific Spring 2027 vacancy guaranteed. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Examensarbete – Från modern till autonom arbetsplats
Från modern till autonom arbetsplats — Atea Thesis; AI, automation, software, industrial engineering. Spring 2027. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Examensarbete – Hållbara datacenter
Hållbara datacenter — Atea Thesis; sustainability, IT infrastructure, energy. Spring 2027. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Population Genomics of Epiphytic Lichens in Sweden
Population Genomics of Epiphytic Lichens in Sweden — Uppsala University Master's thesis; genomics, bioinformatics, biotechnology. Spring 2027. Listed via Biology Education Centre project offers. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Thesis work 15 credits: Analysis of Process Batch Data to Identify Lead Time Improvement Opportunities
Analysis of Process Batch Data to Identify Lead Time Improvement Opportunities — AstraZeneca Bachelor's thesis; chemical/process engineering, automation, Python/data. Spring 2027. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Examensarbete 30 hp: Datamodell för optimerad översatsning av komponenter i produktion
Datamodell för optimerad översatsning av komponenter i produktion — AstraZeneca Master's thesis; industrial engineering, optimisation, production. Spring 2027. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Examensarbete 30 hp: Kartläggning av processflöde och utbytesförluster inom GP – MikroKond
Kartläggning av processflöde och utbytesförluster inom GP – MikroKond — AstraZeneca Master's thesis; chemical, process and production engineering. Spring 2027; 30 ECTS. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Examensarbete vår 2027 — Möjliggörande av anslutning av solceller med stöd av realtidsmätning
Examensarbete vår 2027 — Möjliggörande av anslutning av solceller med stöd av realtidsmätning — Ellevio Master's-level thesis, Spring 2027. Specific project. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Examensarbete vår 2027 — Analys av lindningskopplarinställningar och dynamisk spänningsreglering
Examensarbete vår 2027 — Analys av lindningskopplarinställningar och dynamisk spänningsreglering — Ellevio Master's-level thesis, Spring 2027. Specific project. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Examensarbete vår 2027 — Utveckling av kundkategoribaserade långtidseffektprognoser
Examensarbete vår 2027 — Utveckling av kundkategoribaserade långtidseffektprognoser — Ellevio Master's-level thesis, Spring 2027. Specific project. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
LLM Assisted Coverage Closure in Hardware Verification
LLM Assisted Coverage Closure in Hardware Verification — Arm From Arm 2027 Master Thesis Projects in ML Hardware Verification (Lund). Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Graph-Based Analysis of Hardware Verification Stimuli
Graph-Based Analysis of Hardware Verification Stimuli — Arm From same Arm ML Hardware Verification programme (Lund). Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Thesis – Exploring Wi-Fi Sensing for Future Intercom Applications
Exploring Wi-Fi Sensing for Future Intercom Applications — Axis Communications Bachelor's or master's thesis; wireless communications, signal processing. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Master Thesis – Strategic Approach for Agentic AI Adoption in Sourcing
Strategic Approach for Agentic AI Adoption in Sourcing — Axis Communications Master's thesis; AI agents, industrial engineering, supply chain. Spring 2027. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Master Thesis – Modelling and Simulation of Compression Drivers
Modelling and Simulation of Compression Drivers — Axis Communications Master's thesis; mechanical engineering, acoustics, engineering physics. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Heat Exchanger Design for Large-Scale Natural-Refrigerant Heat Pumps in District Heating
Heat Exchanger Design for Large-Scale Natural-Refrigerant Heat Pumps — KTH (with Siemens Energy / Alfa Laval / Stockholm Exergi) Master's thesis hosted via KTH Energy with industrial partners. Rolling applications. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Single-Stage, Two-Stage or Cascade? Hydrocarbon Heat Pumps for District Heating
Single-Stage, Two-Stage or Cascade? Hydrocarbon Heat Pumps for District Heating — KTH (with Siemens Energy / Alfa Laval / Stockholm Exergi) Master's thesis hosted via KTH Energy with industrial partners. Start 18 Jan 2027; 30 ECTS. Rolling applications. Source: Swedish STEM Student Jobs digests 23–26 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Master Thesis – The Hunt for Bottlenecks in Distributed Systems – IKEA of Sweden
Master Thesis – The Hunt for Bottlenecks in Distributed Systems – IKEA of Sweden Malmö. Observability / bottleneck detection in distributed systems (metrics, logs, traces; unattributed latency). Hybrid with Malmö collaboration. Deadline 9 Nov 2026. Swedish university thesis enrolment required. Source: Swedish STEM Student Jobs digest 27 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Master Thesis – AI-Assisted Migration of Legacy PL/SQL to Cloud-Native Architectures – IKEA of Sweden
Master Thesis – AI-Assisted Migration of Legacy PL/SQL to Cloud-Native Architectures – IKEA of Sweden Malmö (Älmhult collaboration noted). AI-assisted PL/SQL → cloud-native / microservices migration (ASTs, LLMs, Strangler Fig, CDC). Deadline 9 Nov 2026. Swedish university thesis enrolment required. Source: Swedish STEM Student Jobs digest 27 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Master Thesis – AI-Powered Test Automation for Modern Software Development
Master Thesis – AI-Powered Test Automation for Modern Software Development Malmö. LLM-driven autonomous / requirements-to-Playwright test generation. Hybrid with Malmö collaboration. Deadline 9 Nov 2026. Swedish university thesis enrolment required. Source: Swedish STEM Student Jobs digest 27 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Examensarbete - Hållbar markutveckling i en expansiv industriverksamhet
Examensarbete - Hållbar markutveckling i en expansiv industriverksamhet — EURENCO Bofors AB, Karlskoga Bachelor/master thesis on sustainable land development: MIFO inventory, mass handling, environmental risk, practical land-management plan. Deadline 16 Nov 2026. Source: Swedish STEM Student Jobs digest 27 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Examensarbete hos BAE Systems Bofors - Förspänning av gängförband med lim
Examensarbete hos BAE Systems Bofors - Förspänning av gängförband med lim Karlskoga. Experimental + FEM/ANSYS study of preload in adhesive-threaded joints (two students, 30 hp each). Deadline 22 Nov 2026. Source: Swedish STEM Student Jobs digest 27 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Examensarbete hos BAE Systems Bofors AB - Simulering av svetsdeformationer
Examensarbete hos BAE Systems Bofors AB - Simulering av svetsdeformationer Karlstad / Kristinehamn (Aston Harald weld trials). Method development for weld-deformation simulation in LS-DYNA. Deadline 22 Nov 2026. Employer: BAE Systems Bofors AB. Source: Swedish STEM Student Jobs digest 27 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Master's Thesis Project – Novel Approaches for Characterization of Chromatography Resins
Master's Thesis Project – Novel Approaches for Characterization of Chromatography Resins — Cytiva (Danaher), Uppsala Analytical Technologies R&D. NMR-focused characterization of agarose chromatography resins; method development and comparison with established techniques. Source: Swedish STEM Student Jobs digest 27 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Master Thesis Project: Stability Study for AAV Viral Vectors
Master Thesis Project: Stability Study for AAV Viral Vectors — Cytiva (Danaher), Uppsala 30 hp starting Jan 2027. AAV capsid/genome integrity under storage conditions using orthogonal analytics; hands-on vector production and characterization. Source: Swedish STEM Student Jobs digest 27 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Studentmedarbetare till servicecenter
Studentmedarbetare till servicecenter — Högskolan Väst, Trollhättan One listing for 4 openings. Part-time student worker (max 25%), primarily IT support / first-line service. HV students only. Deadline 15 Nov 2026. Source: Swedish STEM Student Jobs digest 27 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Intresseanmälan för Examensarbete
Intresseanmälan för Examensarbete — Karolinska Universitetssjukhuset Open interest call for bachelor/master theses in engineering, economics, informatics and related fields at hospital staffs/functions. Deadline 31 Jan 2027. Distinct from Karolinska Institutet. Source: Swedish STEM Student Jobs digest 27 Oct 2026. Ingested unpublished for review.
Amanuens, 20%, till institutionen för molekylärbiologi
Institutionen för molekylärbiologi söker en amanuens för en tidsbegränsad anställning på sju månader avseende 20 % av heltid som kommer att stödja Drosophilaforskningen i Mattias Alenius forskargrupp. Tillträde snarast möjligt enligt överenskommelse. Arbetsuppgifter: Stockflippning samt enklare forskningsuppgifter. Behörighet: Student antagen till utbildning på grund- eller avancerad nivå. Kvalifikationer: Godkänd teoretiskt och praktiskt i grundläggande biologiämnen och stort intresse för molekylär genetik. Tidigare erfarenhet av flughållning och stockflippning är meriterande. Ansökan via Varbi senast 5 november 2026. Referensnummer AN 2026/1185. Kontakt: Mattias Alenius, mattias.alenius@umu.se.
AI Learning Solutions Intern
Join Learning Innovation / Expert Learning Lab (ELL) at Ericsson to explore how AI can help people find answers, share expertise and learn in the flow of work. Two fixed-term intern roles in Stockholm (75–100%, ~1 year), Req ID 793086. You will build, configure and test AI agents and prototypes (primarily Microsoft Copilot Studio), explore lightweight integrations and automation, shape conversation flows, run usability tests, and document findings including accessibility, privacy, security and responsible AI. Requirements include relevant higher-education study (CS, software engineering, UX/HCI, learning design or related), practical programming (e.g. Python or TypeScript), at least one working prototype/project, and fluency in English and Swedish.
Student Worker – LeakPro2 Project, Research and Innovation Centre
Region Halland’s Research and Innovation Centre (FIC) seeks 1–2 student workers for the LeakPro2 project. Combine studies with qualified part-time work on data and analysis (up to ~15 hours/week, hourly paid during term). Based in Halmstad with distance work possible. Looking for university students with knowledge of Python, SQL and/or MATLAB, plus statistics, data processing and visualisation; modelling and machine learning are a plus. Analytical, solution-oriented and curious. Apply via Varbi by 2026-11-11. Reference 2026/1050. Contacts: Pernilla Danielsson, Awais Ashfaq.
1-2 amanuenser till Civilingenjörsprogrammet (inriktning i bioteknik)
Institutionen för molekylärbiologi söker en till två amanuenser till Civilingenjörsprogrammet med inriktning i bioteknik. Tidsbegränsad anställning 7 månader, 5–20 % av heltid, tillträde november/december 2026 eller enligt överenskommelse. Arbetet kan innefatta programaktiviteter (studiebesök, inspirationsseminarier), uppsökande verksamhet, webb-/LinkedIn-uppdateringar, alumnkontakt och deltagande i programråd. Krav: aktiv student på Civilingenjörsprogrammet i bioteknik vid Umeå universitet, minst 45 hp inom programmet. Ansökan via Varbi senast 13 november 2026. Referens AN 2026/1229.
Internship in Project Management
Bosch Thermoteknik AB in Tranås offers a Project Management internship (legal entity Bosch Thermoteknik AB). Plan, implement and monitor projects; own project streams; create stakeholder presentations; analyse project data; develop PM processes; track milestones and open issues (OPL) in OneNote. For master’s students in business, economics, engineering, project management or similar. MS Office required; Jira/Power BI an advantage. English required; Swedish an advantage. Monetary compensation, free accommodation in Tranås, wellness contribution and travel support included. Application deadline 2026-11-14 via SmartRecruiters.
Examensarbete inom datadriven och parametrisk design
Fortifikationsverket söker två studenter för examensarbete VT2027 om datadriven och parametrisk design för försvarsfastigheter. Utveckla teknisk grund för en digital plattform: modellera relationer mellan verksamhetsbehov, krav, funktioner, tekniska system och geometriska parametrar. Resultat: proof-of-concept-prototyp för systemarkitektur och informationsmodeller. Avancerad nivå (civilingenjör/master) inom system-, data- eller informationsteknik / teknisk design. Kunskap i programmering, databaser, datamodellering och parametrisk design; Rhino/Grasshopper/BIM meriterande. Svenskt medborgarskap krävs. 30 hp, samarbete med LiU-handledare. Ansökan på svenska senast 15 november 2026.
Forskningsamanuens i nationalekonomi
Enheten för nationalekonomi vid Handelshögskolan söker forskningsamanuens. Arbetsuppgift: samla in data på svenska upphandlingar från upphandlingsdokument. Period 2027-01-11–2027-02-05 (startdatum kan justeras), 50 % av heltid parallellt med studier. Krav: studerar på Handelshögskolan vid Umeå universitet med minst 60 hp nationalekonomi godkända. Avancerade kurser meriterande. Ansökan via Varbi senast 2026-11-19. Referens AN 2026/1260. Kontakt: Hanna Lindström.
Gruppen Intelligenta Transportsystem söker exjobbare till våren 2027 i Stockholm
Swecos ITS-grupp i Stockholm söker exjobbare VT2027 inom intelligenta transportsystem och digitalisering. Möjliga teman: digitala tjänster för godstransporter, självkörande fordon/robotar, adaptiva signalsystem. Handledning av erfarna konsulter; arbete från Stockholmskontoret. För högskole-/civilingenjör eller liknande inom relevant område. Svenska i tal och skrift krävs. Individuellt eller i par. Skicka problemställning, syfte, metodförslag, CV och personligt brev senast 11 december 2026.
Accenture Spring Internship 2027
Accenture Spring Internship 2027 in Stockholm (Job No. R00358147), 5 April–28 May 2027 (eight weeks). Three tracks: Strategy, Consulting, and AI & Data. Work on a real client project team with mentoring, coaching and hands-on AI/consulting skills. For students who have started a master’s degree and will have one year remaining after the internship. Strong academics; English and Swedish; based in Stockholm. Apply with CV (GPA), cover letter (indicate track) and grades. Applications close 29 November 2026; screening ongoing.
Exjobb: Kan Vargön bli hem för storskalig textilåtervinning?
Utredande masterexjobb (30 hp / VT2027) inför eventuell etablering av Rewin Textiles textilåtervinningsanläggning i Wargön Industrial Park. Teman: feedstock (polyesterhaltigt textilavfall), energiintegration mot Vargön Alloys/fjärrvärme/kylvatten, och etableringsroadmap. Distans möjligt; platsbesök ingår. Listad via Sustainergies Teamtailor; uppdragsgivare Rewin Textile AB. Relevanta studier t.ex. energi- och miljö, industriell ekonomi, miljö-/kemiteknik. Svenska krävs. Obetalt examensarbete med reseersättning för studiebesök.
Master thesis: Fleet Logic Simulations
Voi Technology master thesis: extend the fleet operations simulator and use it as a testbed for alternative scooter rebalancing strategies. Compare structurally different strategies, address simulator validation vs real-world behaviour, and optionally train an RL policy against the simulator. For CS, Engineering Physics, Applied Mathematics or similar: Python; discrete-event/agent-based simulation a plus; OR/control/RL fundamentals helpful. Live production problem with weekly mentorship from Weronika Sikorska and Christian von Koch. Rolling application via careers.voi.com.
Examensarbete: Utveckling av nästa generations UAV landställ till UMS Skeldar
UMS Skeldar söker två exjobbare (30 hp, VT2027) för att analysera befintlig UAV-landställsdesign och dess påverkan på nyttolast, samt föreslå förbättrad design (geometri, infästning, material) som minimerar störningar på kamera/radar och risk för markresonans. Bakgrund maskinteknik eller teknisk fysik med mekanisk design. Svenska och engelska. Kontor i Hackefors/Linköping. Säkerhetsprövning kan krävas. Bifoga CV och betygsutdrag; paransökan välkomnas. Löpande urval.
Öppen ansökan för uppdrag inom klimatrapportering
Sustainergies öppen ansökan till studentuppdrag inom klimatrapportering. Kandidatdatabas för matchning till tidsbegränsade uppdrag: samla in, strukturera och kvalitetssäkra klimat-/hållbarhetsdata (Excel, GHG-protokollet, system som Position Green, Stratsys, CEMAsys, SustainLabs). Krav: goda Excel-/datahanteringskunskaper och viss erfarenhet av klimat- eller hållbarhetsdata. Meriterande: GHG scope 1–3, klimatbokslut, CSRD. Flera platser / distans. Öppen intresseanmälan.
Master Thesis – Agentic AI for Stimulus Creation During Coverage Closure
Axis Communications (Lund) thesis for two master’s students (30 hp each): adapt and tune an Agentic AI pipeline for coverage-directed stimulus creation in ASIC verification during coverage closure. Benchmark against the existing pipeline and historical manual effort; focus on prompts, context retrieval, stimulus formats and tool feedback (no model fine-tuning). Target students in embedded electronics / digital design & verification / SoC. Swedish university affiliation required; apply in pairs. Posting end date 2026-11-27. Job ID R-124259.
Thesis: Single Prompt Application
Knightec Group thesis in Sundsvall: investigate the most effective way to use AI agents to create a simple cloud-hosted web application with as few prompts as possible. Compare single vs multi-agent setups (skills/MCP), measure prompts, time, price and accuracy, and compare with traditional development. BSc/MSc Computer Science/Engineering; graduation June 2027; Swedish and English fluency. Start Jan or March 2027. Apply by 2026-11-30.
Thesis: Cost-Aware Tiered Website Interaction with Calibrated Decision Models
Knightec Group thesis in Västerås (with byBrick Interface): design a tiered website assistant that handles simple requests with a lightweight decision model and escalates to larger LLMs when needed. Measure task success, token usage, cost and latency vs LLM-only baselines; study calibrated confidence for escalation. Master’s in CS/SE/AI/ML or related; preferably a pair. Python or JS/TS; graduation June 2027; English required, Swedish normally required. Start early January 2027. Apply by 2026-11-30.
Exjobb och praktik – spontantansökan
Bjerking tar löpande in praktikanter och exjobbare. De flesta praktik-/exjobbsmöjligheter uppstår i mötet mellan student och chef/medarbetare. Spontantansökan till praktik/exjobb välkomnas via studenthubben. Platt organisation med möjlighet att arbeta i mångsidiga projekt och få ansvara för egna uppdrag. Öppen/rolling intresseanmälan via bjerking.se/karriar/student.
Master Thesis: AI-Powered risk analysis for Automotive Manufacturing
About Horse Powertrain Horse Powertrain Limited is an independent new powertrain solutions business, with over 125 years of heritage from Renault and Geely. We develop and produce world-class hybrid and combustion engines and transmissions to move our industry forward, offering many different paths to net zero. Horse Powertrain has 19,000 dedicated and determined employees, working in 17 manufacturing plants, and 5 R&D centers on three continents. Thesis Opportunity How can we make risk analysis smarter, faster, and more accurate? At Horse Powertrain, you will explore how AI and manufacturing knowledge can transform traditional PFMEA work into an intelligent, self-learning process. Your Challenge PFMEAs are essential for ensuring quality and reducing manufacturing risks, but creating them requires significant time and expertise. This thesis will investigate how data from previous FMEAs, quality reports, field claims, lessons learned, and other engineering sources can be used to automatically support risk identification and assessment. Purpose To improve the accuracy, efficiency, and knowledge reuse of PFMEA processes by leveraging manufacturing data and AI-based methods. Goal Develop a concept for a Self-Learning Risk Intelligence Framework that can: Identify potential failure modes using historical data. Capture and reuse lessons learned across projects. Support dynamic and data-driven risk assessments. Reduce the effort required to create and maintain PFMEAs. What You'll Gain Hands-on experience in quality, manufacturing, and risk management. Exposure to AI applications in an industrial environment. Collaboration with experts in Manufacturing Engineering and Quality. Experience solving real-world automotive challenges. Who Are You? An engineering student with an interest in Manufacturing, Quality, Risk Assessment, and AI. Experience with FMEA or quality tools is a plus, but curiosity, analytical thinking, and a proactive mindset are what matter most. Location: Skövde, Sweden Help us build the next generation of intelligent risk analysis for automotive manufacturing. Equal opportunities employer As a company, we are committed to equal opportunities, and recruit people based on their competencies and qualifications. We encourage candidates from underrepresented groups to apply for our job vacancies. If you believe you have the skills and passion to excel in this role, we would love to hear from you. Let’s explore the possibilities together. How to apply Deadline to submit your application is 2026-11-30 but the selection process will be running continuously. Please note that due to data regulations, we do not accept applications via email. Questions If you have any additional questions regarding the position, you are welcome to contact Goran Ljustina, goran.ljustina@horse-powertrain.com For questions regarding the recruitment process please contact Frida Axelsson, frida.axelsson@horse-powertrain.com Horse Powertrain Limited is a global leader in powertrain solutions. Learn more at www.horse-powertrain.com
Praktik-LIA-XJobb hos Prysmian
En bra praktikplats är otroligt viktigt under sin utbildning. Vi på Prysmian har lång erfarenhet av att ta emot elever som vill göra sin praktik hos oss imon olika områden. Om dig: Letar du efter en Praktik, Lia eller X-jobbs plats? Skicka in din ansökan redan idag så kommer vi titta på det internt och återkomma till dig. Specificera gärna i din ansökan vilket område du är intresserad av att arbeta inom. Vi erbjuder: Hos oss får du möjlighet att arbeta i en internationell organisation med goda utvecklingsmöjligheter både lokalt och globalt. Utöver möjlighet att utvecklas har vi bra personalförmåner och fin gemenskap bland kollegorna. Kontakta gärna oss för att få veta mer. Läs också mer om företaget här: prysmian.com Vi ser fram emot att läsa din ansökan. Har du några frågor? Tveka inte att kontakta oss! Ida Andersson, ida.andersson@prysmian.com / 0380 55 41 81 Kristina Hellqvist, kristina.hellqvist@prysmian.com / 0380 55 40 90
Automated consistency checking between safety concept and safety PLC code - 30hp
Elektroautomatik AB is a leading player in the automation industry, specializing in technology and automation. We want you to have the opportunity to work on something you are passionate about, leading to a more rewarding experience. Our focus is on matching the right person with thesis propsal. The idea: Safety functions for a machine are specified in a spreadsheet, the blockschema, and implemented separately as a program in a failsafe PLC. Nothing checks automatically that the two agree. One person writes the blockschema, another writes the safety program. The spreadsheet is also used for several tests in the machine during commissioning which confirms machine behaviour is according to safety concept. This thesis builds a tool that reads the implemented safety logic out of a Siemens TIA safety project, reads the specified safety logic out of the blockschema, puts both into the same model and reports the differences. A second part of the work is deciding what that result is actually worth: what can be claimed about safety once such a check exists and what still has to be verified by a person. Background The blockschema lists: Every safety element (emergency stop, light curtain, interlocked guard, safe door lock, muting sensor, two hand control) How those elements are grouped into safety areas Which actuators (drives, contactors, valves, brakes) are brought to the safe state by which area The safety program reproduces that table closely enough that an experienced engineer can read one and predict the other. That is what makes the correspondence checkable by machine in the first place. One problem though is change. An extra door is added to an area during commissioning, or a drive moves from area 3 to area 4. The spreadsheet is updated and the program is not, or the other way round. The mismatch survives until validation testing, or it is not caught at all. Validation according to ISO 13849-2 is manual and has to be repeated after every modification, which means in practice it is repeated less thoroughly than it should be. Research questions How completely can the implemented safety logic be recovered from a Siemens failsafe project, and what is lost in the process? Is there a representation expressive enough for both the informal specification and the implementation, and still simple enough to diff and explain? Which classes of deviation between specification and implementation are detectable this way, and which are not? What confidence gain can be claimed from an automated consistency check, given how the functional safety standards treat software tools? (Stage 4) Can a language model produce useful and traceable flags on safety concept documents without becoming a source of unjustified confidence? What you get out of it: Functional safety work on real machines instead of textbook examples TIA Portal Openness, XML processing, graph modelling, static analysis of a graphical programming language A working knowledge of ISO 13849, IEC 62061 and IEC 61508, including the parts on software tools that most engineers never read A thesis with a concrete artefact and a concrete evaluation, which is a good combination to defend Who are you? You are in the final year of an engineering degree program specializing in automation, production, programming, or a related field. You are able to be present at our facilities in Gothenburg at least three days a week. Furthermore, we are looking for someone with a strong interest in technology and a desire to learn. You are responsible and structured in your work, and you excel at interacting, organizing, and coordinating your tasks with your supervisor. We also value a positive attitude and strong collaboration and communication skills. What we offer: We can offer you a role that is both challenging and tailored to your needs, ensuring you enjoy the assignment. You will be assigned a supervisor with whom you will have regular check-ins for support and guidance. We also value a strong sense of community and therefore provide an office space for you to use during your thesis work, keeping you close to our team. About Elektroautomatik: Elektroautomatik is Sweden’s largest automation integrator and a full-service provider in the field of automation. We offer customized automation solutions, AGVs, high-quality machinery, training, and service that streamline and ensure the quality of our customers' production and logistics. With expertise spanning from initial concept to finished production and a broad range of competencies, we are a comprehensive partner for sustainable and innovative solutions. We kindly request that advertising sales representatives and recruitment agencies refrain from contacting us regarding this recruitment process.
Exjobb på Combitech i Jönköping - Effektiv Multi-Object Tracking
Är du i slutet av dina studier och ska skriva din masteruppsats? På Combitech har vi spännande möjligheter i teknikens framkant. Vi vill att du i din vardag ska få göra skillnad för människor, verksamheter och samhälle. Vill du vara med på vår resa? Sök Combitechs exjobb! Din roll som exjobbare Detta exjobb utförs tillsammans med vår samarbetspartner ITAB. Exjobbet kommer att utföras i Combitechs och ITABs lokaler i Jönköping. Ni kommer att få en dedikerad handledare som stöd i arbetet. Den slutliga inriktningen på exjobbet kommer tas fram i en dialog för att få ett givande projekt för alla parter. Om ITAB På ITAB hjälper vi våra kunder att förvandla konsumenternas upplevelse av ett varumärke till fysisk verklighet med hjälp av kompetens, lösningar och ett ekosystem av partners. Tillsammans medkonsumenter och retailers tillhandahåller vi fysiska, engagerande och sömlösa butiksmiljöer. Till våra kunder levererar vi mätbara resultat i form av butiksupplevelser, försäljning, effektivitet, service och driftskostnader. Bland kunderna finns de största detaljhandlarna och detaljhandelskedjorna i större delen av Europa. Bakgrund ITAB utvecklar intelligenta lösningar för detaljhandeln där “computer vision” möjliggör automatiserad utcheckning, analys av kundbeteende och förlustförebyggande åtgärder. Även om tekniken för objektdetektering har mognat avsevärt är det fortfarande en utmaning att på ett tillförlitligt sätt spåra många objekt över tid i verkliga butiksmiljöer. Vid självutcheckning måste flera objekt (t.ex. varor i en korg) spåras samtidigt och konsekvent. När antalet varor ökar (ofta 20–30 stycken) kan konventionella metoder bli beräkningsmässigt tunga eller drabbas av försämrad precision under krav på realtidshantering. Förhållandena i butiksmiljö innebär utmaningar, så som skymda objekt (händer, påsar, överlappande varor), rörelseskärpa, varierande ljusförhållanden, reflekterande förpackningar och många visuellt snarlika produkter. Dessutom kan avgränsande ramar (bounding boxes) vara otillräckliga när objekt överlappar varandra; mer detaljerade objektrepresentationer (t.ex. pixelprecisa masker) kan vara avgörande för korrekt identifiering och detaljerad upptäckt av bedrägerier. Uppgift – Utvärdera effektiva och robusta multi-object tracking metoder Detta examensarbete undersöker effektiva och robusta metoder för spårning av flera objekt i butiksmiljöer, med fokus på skalbarhet, robusthet och implementerbarhet. Studenterna får justera forskningsfrågor och mål, men arbetet bör ligga i linje med följande teman: • Skalbart Multi-Object Tracking. o Undersöka hur prestandan skalar sig mot beräkningskostnad. o Optimeringar för att reducera overhead. o Identifiera flaskhalsar. • Applicera olika tekniker för att förbättra spårningens prestanda. • Öka robusthet i utmanande förhållanden. • Undersöka praktiska begränsningar och begräsningar vid drift. o Hitta trade-offs i precision, latens, och beräkningskostnad. o Utvärdera användningen av Multi-Object Tracking som en metod att förhindra bedrägerier i butiker. Vem är du? Vi söker dig som ska skriva din masteruppsats och ska utföra ditt exjobb under våren 2027. Vi lägger stor vikt på personliga egenskaper. Vi söker dig som har intresse för teknik, problemlösning och konsultrollen. Som person är du nyfiken och samarbetsvillig. Vi välkomnar de som skriver i par att söka exjobb hos oss, ange i er ansökan vem som är er medsökande. Då tjänsten innebär arbete som omfattas av försvarssekretess krävs det att du genomför och godkänns i en säkerhetsprövning med registerkontroll. Urval sker löpande. Vi ser fram emot din ansökan! Kom och gör skillnad På Combitech har vi ett löfte: vi investerar i våra medarbetare. Våra kunder förväntar sig att vi ska ligga i absolut framkant och kunna lösa även de svåraste problemen, därför behöver vi ständigt utvecklas, som företag, som team, och som individer. Hos oss har du möjlighet att göra karriär och utmana dig själv som ledare, men också fördjupa din expertis och din domänkunskap. Vi brukar säga att här kan du byta jobb utan att byta arbetsgivare. Du kan arbeta med en mängd olika sektorer, branscher, tekniker, uppdragsgivare och projekt. Vill du veta mer om hur det är att arbeta hos oss? Kolla in våra karriärsidor!
Praktikplats på JSC, våren 2027
Vi är JSC. Vi älskar att se andra lyckas! På JSC strävar vi efter att bli så individuellt framgångsrika som möjligt, men aldrig på bekostnad av varandra. Vi delar prestigelöst med oss av vår tid, kunskap och erfarenhet, hjälper varandra framåt och gläds åt varandras framgångar. Samtidigt vågar vi ha roligt tillsammans och bjuda på oss själva. Vi tror på människors drivkraft och förmåga att fatta egna beslut. Därför bygger vår kultur på tillit, ansvar och frihet. Hos oss finns en övertygelse om att människor växer när de får förtroende, möjlighet att påverka och utrymme att utvecklas på sitt eget sätt. Möjlighet till praktik under våren 2027 Nu öppnar vi upp för ansökningar från dig som vill genomföra praktik hos oss under våren 2027. Varje år tar vi emot ett antal studerande som vill få en inblick i vår vardag, lära känna våra medarbetare och utvecklas inom områden som ligger nära våra verksamheter. Vi välkomnar ansökningar från dig som studerar på yrkeshögskola, högskola eller universitet. Det viktigaste för oss är inte exakt vilket program du läser, utan att det finns en naturlig koppling till det vi arbetar med och att du är nyfiken på att lära känna JSC. Under hösten går vi igenom de ansökningar som kommer in och för dialog med de studerande där vi ser att det finns goda förutsättningar för en givande praktikperiod. Antalet praktikplatser varierar från termin till termin beroende på verksamhetens förutsättningar, men vi ser alltid praktik som en möjlighet att lära känna framtida kollegor samtidigt som vi får bidra till någons utveckling. Vi tror att du kommer att trivas hos oss om du är nyfiken, engagerad och tycker om att samarbeta med andra. Om du dessutom delar vår övertygelse om att framgång skapas tillsammans hoppas vi att du vill skicka in en ansökan och berätta mer om dig själv. Start: Enligt överenskommelse Placering: På vår mötesplats i Nässjö, på distans eller i en kombination beroende på praktikens upplägg Omfattning: Enligt överenskommelse Varmt välkommen med din ansökan!
Praktikplats inom test och produktgodkännande på Product Lab R&D
Vill du få en unik inblick i hur framtidens belysningsprodukter utvecklas och säkerställs innan de når marknaden? Vi söker en nyfiken och engagerad högskoleingenjörsstudent inom maskinteknik som vill göra praktik hos oss och lära sig mer om sambandet mellan mekanik, elektronik, ljus och produktutveckling. Hos oss får du följa produktens resa från idé till färdig och CE-märkt produkt. Du kommer att vara en del av vår test- och utvecklingsverksamhet och få en bred förståelse för de krav och processer som ligger bakom moderna belysningslösningar. Under din praktik kommer du bland annat att: Delta i möten inom produktutveckling och få insyn i hur olika funktioner samarbetar. Lära dig hur en produkt verifieras och vilka krav som ställs för CE-märkning. Delta i mätningar och tester av elektriska parametrar, mekaniktester, miljöprovning och ljus Få förståelse för säkerhets-, prestanda- och kvalitetskrav. Lära dig hur testresultat används för att utveckla och förbättra produkter. Vi söker dig som: Studerar till högskoleingenjör eller civilingenjör inom maskinteknik eller närliggande område. Är nyfiken på teknik och vill förstå hur mekanik, elektronik och produktutveckling samverkar. Gillar att ställa frågor och lära dig nya saker. Har ett strukturerat arbetssätt och ett intresse för problemlösning. Är positiv, engagerad och tycker om att samarbeta med andra. Vi erbjuder En praktik där du får arbeta nära erfarna ingenjörer och specialister inom test, certifiering och produktutveckling. Du får en praktisk förståelse för hur produkter utvecklas, verifieras och godkänns för marknaden, samtidigt som du bygger värdefull erfarenhet inför din framtida karriär. Ansökan Skicka in ditt CV och besvara några korta frågor i samband med din ansökan. Vi är nyfikna på varför du vill göra din praktik hos oss, vad du hoppas få lära dig och vad som väcker ditt intresse för test och produktutveckling. Annonsen kommer att finnas publicerad fram till och med Karriärum den 4 november. Därefter går vi igenom ansökningarna och återkopplar till alla sökande.
Praktikant inom AI och dataanalys
Vill du få praktisk erfarenhet av hur AI och dataanalys kan användas för att lösa verkliga affärsutmaningar? Vi söker en nyfiken och engagerad student inom Data Science, AI/Machine Learning, Datateknik, Systemutveckling eller närliggande område som vill göra praktik hos oss och utveckla sina kunskaper inom AI, dataanalys och databehandling. Hos oss får du möjlighet att stötta vårt arbete med att samla in, strukturera och analysera marknads- och produktrelaterad information med hjälp av modern AI-teknik. Du får arbeta med verkliga affärsutmaningar och lära dig mer om hur stora mängder information kan omvandlas till användbara insikter. Under din praktik kommer du bland annat att: Utveckla lösningar för webbskrapning (web scraping) från utvalda externa källor. Strukturera och kvalitetssäkra insamlad data. Använda AI och maskininlärning för att analysera, kategorisera och identifiera mönster i datan. Ta fram visualiseringar, sammanställningar och beslutsunderlag. Medverka i utvecklingen av interna AI-verktyg och arbetsmetoder. Vi söker dig som: Studerar inom Data Science, AI/Machine Learning, Datateknik, Systemutveckling eller närliggande område. Har goda kunskaper i Python. Har erfarenhet av web scraping och databehandling. Har ett intresse för generativ AI, språkmodeller och dataanalys. Har kunskap inom Azure, databaser, Power BI eller liknande analysverktyg, vilket är meriterande. Vi erbjuder En praktik där du får arbeta med verkliga affärsutmaningar och använda AI för att omvandla stora mängder information till användbara insikter. Du får möjlighet att utveckla dina kunskaper inom AI, dataanalys och databehandling samtidigt som du får praktisk erfarenhet inför din framtida karriär. Ansökan Skicka in ditt CV och besvara några korta frågor i samband med din ansökan. Vi är nyfikna på varför du vill göra din praktik hos oss, vad du hoppas få lära dig och vad som väcker ditt intresse för AI och dataanalys. Annonsen kommer att finnas publicerad fram till och med Karriärum den 4 november. Därefter går vi igenom ansökningarna och återkopplar till alla sökande.
Studentsamarbeten
Student och intresserad av samarbete med Netmine? Vi får löpande förfrågningar från studenter som vill samarbeta med oss i olika former – och det tycker vi är superkul! Den här annonsen riktar sig till dig som: vill göra ditt examensarbete hos oss söker praktik eller LIA inom andra områden än utveckling/teknik (se separata annonser för sistnämnda) vill intervjua oss eller få input till ett projekt eller uppsats Vi är öppna för olika typer av samarbeten och ser gärna att du hör av dig med dina idéer. Möjligheter Hos oss på Netmine finns flera olika kompetensområden. Förutom våra kärnområden inom IT-teknik och utveckling kan det handla om exempelvis: Marknad & kommunikation HR & organisation Ekonomi & affärsstöd Sälj, Kundsupport & leverans Projektledning eller verksamhetsutveckling Vi utgår gärna från din utbildning och dina intressen och ser tillsammans vad som kan vara en bra match. Passion Vi söker dig som är nyfiken, driven och vill omsätta teori i praktik. Oavsett om du skriver examensarbete eller gör praktik tror vi att du får ut mest av tiden hos oss om du är engagerad och vill bidra. En i gänget Som student på Netmine är målet att du ska känna dig som en del av teamet. Vi tror på att inkludera våra praktikanter i vardagen – både i arbete och i gemenskap. I vissa fall kan ett lyckat samarbete också öppna dörrar för framtida möjligheter hos oss. Att tänka på För att kunna ge dig en bra upplevelse tar vi emot ett begränsat antal studenter åt gången. Därför gör vi alltid en avstämning kring behov, handledning och timing innan vi går vidare. Ansökan Skicka in din ansökan och berätta: vad du studerar vilken typ av samarbete du söker när det är aktuellt vad du är intresserad av att göra Vi går igenom ansökningar löpande och återkommer så snart vi kan. Varmt välkommen att höra av dig!
Praktik - Teknik
Gör din praktik, LIA eller NFK hos oss! Vi tar gärna emot studenter som vill ta sin kunskap till nästa nivå genom att förlägga sin praktik, LIA eller NFK hos oss. Som student på Netmine kommer du att arbeta i vårt team av erfarna IT-konsulter, IT-säkerhetstekniker och molntjänstexperter. I vissa fall utformar vi projekt med inriktning på vad du vill lära dig och ibland finns möjligheten att tillämpa dina akademiska färdigheter på verkliga projekt. Passion Här värderas rätt mindset högre än omedelbar teknisk expertis. Vi letar efter individer som är flexibla, kommunikativa, samarbetsvilliga, självständiga och lösningssinriktade. Om du har en bakgrund inom datavetenskap, IT eller IT-säkerhet kan detta vara rätt plats för dig. Vi är på ständig jakt efter drivna studenter som vill börja sina konsultkarriärer. En i gänget Som student på Netmine är målet att få dig att känna dig som en i gänget. Vi älskar att ha roligt så du kommer säkert att frågan om att hänga med på en och annan "rolighet". En väl genomförd praktik hos oss kan definitivt leda till ett jobberbjudande. För att erbjuda dig som student en grym upplevelse när du är hos oss vill vi vara säkra på att vi har tiden som behövs. Därför erbjuder vi ett begränsat antal platser inför varje period. All praktik sker i huvudsak från vårt huvudkontor i Värnamo. Vi har tyvärr inte möjlighet att handleda på distans. Välkommen att söka plats hos oss, vi tar emot ansökningar kontinuerligt men håller oss till nedanstående datum: Praktik på vårterminen: - Sista ansökningsdag: 30 november - Besked lämnas: innan jul Praktik på höstterminen - Sista ansökningsdag: 31 maj - Besked lämnas: innan semestern Välkommen med din ansökan!
Praktik - Utveckling
Gör din praktik, LIA eller NFK hos oss! Vi tar gärna emot studenter som vill ta sin kunskap till nästa nivå genom att förlägga sin praktik, LIA eller NFK hos oss. Som student på Netmine kommer du att arbeta i vårt team av erfarna utvecklare, grafiker och UX-specialister. I vissa fall utformar vi projekt med inriktning på vad du vill lära dig och ibland finns möjligheten att tillämpa dina akademiska färdigheter på verkliga projekt. Passion Vi söker efter studenter med stark passion för utveckling och/eller digital design. Vi kan erbjuda platser med fokus på C# .NET, frontend-utveckling (VueJS, HTML, CSS), embedded, digital design och UX. En i gänget Som student på Netmine är målet att få dig att känna dig som en i gänget. Vi älskar att ha roligt så du kommer säkert att frågan om att hänga med på en och annan "rolighet". En väl genomförd praktik hos oss kan definitivt leda till ett jobberbjudande. För att erbjuda dig som student en grym upplevelse när du är hos oss vill vi vara säkra på att vi har tiden som behövs. Därför erbjuder vi ett begränsat antal platser inför varje period. All praktik sker i huvudsak från vårt huvudkontor i Värnamo. Vi har tyvärr inte möjlighet att handleda på distans. Välkommen att söka plats hos oss, vi tar emot ansökningar kontinuerligt men håller oss till nedanstående datum: Praktik på vårterminen: - Sista ansökningsdag: 30 november - Besked lämnas: innan jul Praktik på höstterminen - Sista ansökningsdag: 31 maj - Besked lämnas: innan semestern Välkommen med din ansökan!
Praktik på Grace – First Step
Read English Summary Är du intresserad av att göra praktik hos oss under våren 2027? Vi tar emot praktikanter inom allt från kommunikation, design, digital utveckling, visuell produktion, mediestrategi, digital annonsering och projektledning. Beskrivning av praktiken Hos oss kallar vi det First Step. Många har tagit sitt första steg inom branschen hos oss. En del även sitt andra och tredje. Kanske är det första steget det allra viktigaste. Som praktikant hos oss kommer du att ha en handledare som vägleder, utmanar och stöttar dig genom din tid här. Som praktikant på Grace kommer du att ha en handledare som vägleder, utmanar och stöttar dig genom din tid här. Vi jobbar tätt med varandra genom projekten, både individuellt och i team. Du kommer därför att få en bra förståelse för hur kundarbeten går till – från uppstart till leverans – och du får även möjlighet att inspireras och lära dig av andra. Du kan sedan själv välja vilket spår du vill gå åt, och vad du vill få ut av din praktik Make it with Grace. Vi är en digital kreativ studio baserad i Jönköping – som skapar upplevelser för svenska och internationella varumärken. Vi rymmer en bred kompetens inom kommunikation, design, digital utveckling, visuell produktion och mediestrategi. Det innebär att vi kan skapa kompletta varumärkesupplevelser som får människor att känna och engagera sig. Vi grundades när Ny Studio, Grace Studio och Saga Production gick samman. Lite om dig Nyfikenhet och teamwork är ledorden för att både vi och du ska trivas ihop. Vi jobbar med människor och relationer, och då är det viktigt att kunna jobba just tillsammans. Att vara nyfiken på andra, branschen och saker i allmänhet håller kreativiteten levande, och det är grunden i vårt sätt att jobba. Något mer? Skicka in din ansökan för praktik nedan och skriv vilket område du är intresserad av att göra praktik inom. När du söker praktik hos oss behöver den genomföras som en del av en pågående eftergymnasial utbildning. För att ge dig de bästa förutsättningarna under praktikperioden och för att stärka samarbete och gemenskap tror vi på att praktiken främst genomförs på plats på vårt kontor i Jönköping. Det är därför också en viktig förutsättning att du har möjlighet att vara på plats under större delen av din praktik. Beslut om att ta emot praktikanter görs löpande. För att kunna fatta dessa beslut behöver vi kunna se hur många projekt vi har igång och hur arbetsfördelningen kan tänkas komma att se ut kommande termin. Varmt välkommen med din ansökan! English summary Are you interested of doing your internship with us? We are open for interns within digital design or develop or anything between or around that. Please write in your personal letter what area that is your thing, or what you want to be your thing. Simply what you are interested in focusing on during your internship!
Masterexjobb: Orkestrering av AI-agenter för intelligent beslutsstöd inom industrin
Master thesis (30 ECTS) at eghed in Stockholm, spring 2027. Multi-agent orchestration / LLM for industrial decision support (RESOPS). Apply to thesis@eghed.se. Deadline 2026-11-01.
Master's Thesis: Towards Reliable Automatic Fact-Checking of Swedish Political Debates
Master thesis at eghed in Gothenburg. Automatic fact-checking of Swedish political debates. Apply to thesis@eghed.se. Deadline 2026-11-01.
Master's Thesis: Predicting Mobility from Cellular Network Data
Master thesis at eghed in Gothenburg for 2 Chalmers students. Predicting mobility from cellular network data. Apply to thesis@eghed.se. Deadline 2026-11-01. Chalmers-only eligibility.
Open Application — Thesis / student interest (eghed)
Open application pathway (not a single listed topic). eghed accepts open interest for thesis/student collaboration in Stockholm or Gothenburg. Apply via eghed open application / thesis@eghed.se. No fixed deadline.
Studentmedarbetare inom dataanalys och energimarknad
Paid part-time (25%) student role at Energimarknadsinspektionen in Eskilstuna. Data analysis / energy wholesale markets, Python, SysPower. Ongoing master’s in economics preferred. Deadline 2026-11-03. Ref 2026/24.
Amanuens KTH Biblioteket (Makerspace) — 2 positions, 50%
KTH Library hires 2 amanuenses (50%) to support the new Makerspace (launch ~Feb 2027): workshops, teaching materials, equipment. Deadline 2026-11-10. Ref PA-2026-3746.
Examensarbete — Modell för påverkan på transmissionsnätet av GIC
Master thesis (30 hp) at Svenska kraftnät, Sundbyberg. Model geomagnetically induced currents (GIC) impact on the transmission grid / snitt 2. Swedish citizenship required (security-classified). Deadline 2026-11-10. Start Jan 2027.
Examensarbete — Implementering av simuleringsresultat från elmarknadsmodell i öppen nätmodell
Master thesis (30 hp) at Svenska kraftnät, Sundbyberg. Implement BID3 electricity-market simulation results into an open Python network model and validate vs historical data. Swedish citizenship required. Deadline 2026-11-10. Start Jan 2027.
Thesis Work, 30 Credits - Small Scale Recycling in API Production
Master thesis at AstraZeneca Site API, Södertälje/Snäckviken. Solvent recycling / circularity in API production (Aspen/MATLAB). One student, spring 2027. Deadline 2026-11-13. Job ID R-263161.
Master Thesis - Creating a learning organization
Fortum Hydro master thesis in Solna: creating a learning organization (knowledge management / continuous learning culture). English. Ref HYG-181. Deadline 2026-11-20.
Master thesis: Environmental Impact Reduction through Eco-Design & Circular Strategies
ACTIA Nordic master thesis in Linköping on eco-design / circular strategies / LCA toward 20% Scope 3 reduction by 2027. On-site. Deadline 2026-12-31.
EXJOBB VT27 - Digital tvilling av ett lager – simulera effektivitet och bemanning
Derome master thesis VT2027. Deadline 2026-11-30. Apply via Varbi.
EXJOBB VT27 - Från verksamhetssystem till AI-assistent
Derome master thesis VT2027. Deadline 2026-11-30. Apply via Varbi.
EXJOBB VT27 - När lönar sig lagerautomation?
Derome master thesis VT2027. Deadline 2026-11-30. Apply via Varbi.
EXJOBB VT27 - Predictive Slow Movers – hitta morgondagens döda lager
Derome master thesis VT2027. Deadline 2026-11-30. Apply via Varbi.
Einride Thesis 2027: Diesel Trucks as Stranded Assets: Residual Value Risk and the Limits of Financial Regulation
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
Einride Thesis 2027: How Freight Brokers Shape Market Structures for Electric Trucks
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
Einride Thesis 2027: AI-Driven Connectivity Resilience and Safety-Aware Handover Validation for Autonomous Trucks
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
Einride Thesis 2027: Risk-Adjusted Lane Pricing for Electric Freight Fleets under Uncertain Utilization, Charging, and Backhaul
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
Einride Thesis 2027: Can Electric Trucks Serve Short-Notice Freight? Feasibility, Loadboard Access and Cost Compared with Diesel
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
Einride Thesis 2027: Evaluating Operational Cost Parity in Heavy Electric Freight: Technology Maturity, Tipping Points, and OEM Differences
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
Einride Thesis 2027: Designing an eFloater: A Standardized Price Index for Charging Battery-Electric Heavy-Duty Trucks in Europe
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
Einride Thesis 2027: Optimization on Graphs of Convex Sets for Behavior Planning in Autonomous Driving
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
Einride Thesis 2027: Safe Deployment of VLA Models in Autonomous Driving
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
Einride Thesis 2027: Vehicle System Identification and Physics-Informed Simulation
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
Einride Thesis 2027: Data-Driven Scenario Reconstruction and Generation for Safety Validation of Autonomous Trucks
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
Einride Thesis 2027: Robust Perception in Adverse Weather Conditions for Autonomous Trucks
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
Einride Thesis 2027: Diagnosing Sensor Degradation in Autonomous Trucks with Tool-Using LLM/VLM Agents
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
Einride Thesis 2027: VLM-Based Auto-Labeling of Lidar and Camera Data for 3D Perception
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
Einride Thesis 2027: A Systems Engineering Framework for Dynamic Actuator Capability Reporting in Heavy Autonomous Vehicles
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
Einride Thesis 2027: Evaluating Spatial and Scenario-Driven Dataset Curation for Multimodal Computer Vision Networks
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
Einride Thesis 2027: Balancing Real-Time Requirements and Flexibility in Sensor Ingress Interfaces
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
Einride Thesis 2027: Deterministic, Latency-Bounded Data Pipeline for Multi-Camera System Optimisation
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
Einride Thesis 2027: Native Color Lidar Sensor Evaluation
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
Einride Thesis 2027: Deterministic, Hardware-Accelerated Near-Lossless Compression for Safety-Critical Multi-Camera Autonomous Perception
Named topic under Einride Master's Thesis Program 2027 (Stockholm / Gothenburg / remote Sweden). Shared programme apply URL. Deadline 2026-12-05. Programme runs 2027-01-18 to 2027-06-04. Remunerated upon completion.
ML Software Engineering Intern
Arm Lund summer internship ~10 weeks from June 2027 in Machine Learning Engineering. Rolling review; SEK 193/h. Must have right to work in Sweden (no visa sponsorship). Job ID 2026-19749.
Software engineer - Intern
Paraglide (Malmö hybrid) paid software engineering internship for 4th/final-year CS students. TypeScript/NestJS/Next.js stack. Rolling.
AI and Automation Intern
Velory Product Engineering intern (Stockholm hybrid): AI/automation tools, SQL, LLM agents, engineering ops. Deadline not stated on posting.
Amanuenser inom grundutbildning i datavetenskap, läsperiod 3 (~80 positions)
LTH Institutionen för datavetenskap seeks ~80 teaching assistants for study period 3 2027 (2027-01-18 to 2027-03-21), up to 50%. Deadline 2026-11-12. Ref PA2026/3149.
Mellan 10–13 amanuenser till Studentsupporten
Lund University Studentsupporten: 10–13 amanuenses (10–25%), 2027-01-18 to 2027-06-06, on-site Lund. Digital tools support for students. Deadline 2026-11-03. Ref PA2026/3021.
Master's Thesis: Phase-Contrast X-ray Imaging of Advanced Semiconductor Packages
Excillum master thesis (30 credits) in Kista, start early/Jan 2027. Compensation SEK 15k mid + SEK 15k on completion (SEK 30k). At least 50% on-site.
Master's Thesis: Optimizing X-ray Imaging
Excillum master thesis (30 credits) in Kista, start early/Jan 2027. Compensation SEK 15k mid + SEK 15k on completion (SEK 30k). At least 50% on-site.
Master's Thesis: Upgrading an X-ray Laminography Setup
Excillum master thesis (30 credits) in Kista, start early/Jan 2027. Compensation SEK 15k mid + SEK 15k on completion (SEK 30k). At least 50% on-site.
Exjobb: Reproducerbara byggen
Subset AB cybersecurity thesis topic VT2027: Reproducerbara byggen. Shared apply URL with other Subset Exjobb VT2027 topics.
Examensarbete - Utvärdering av budstrategier för vattenkraft på elmarknaden
Uniper master thesis (30 hp, 1–2 students) in Sundsvall evaluating hydropower bidding strategies (budstegar vs scenarios) using SHOP. Live employer deadline 2026-11-02 (digest had 30 Nov). Remote possible after on-site start.
QA Praktik 2027 (YH/LIA interest)
Open interest / LIA pathway — not a fixed-period vacancy. BookBeat invites software-testing (YH) students interested in QA LIA/praktik during spring 2027 to apply with CV; reviewed continuously case-by-case. Contact emma.strom@bookbeat.com.
Examensarbete hos IVL — general thesis interest (open pathway)
Open application / interest pathway. IVL continuously welcomes thesis students; register interest on the careers thesis page if no matching listed project. Specific urban land-cover thesis is already ingested separately.