Sida 1 av 13
Om företaget Valcon är ett internationellt konsultbolag som arbetar i skärningspunkten mellan affär och teknik, med fokus på att skapa datadrivna lösningar som gör verklig skillnad för sina kunder. Bolaget kombinerar strategisk rådgivning med teknisk implementation och hjälper organisationer att ta nästa steg inom digitalisering, data och AI. Här får du arbeta i en miljö där innovation, samarbete och kunskapsdelning står i centrum. Teamet består av erfarna specialister inom data, analytics och machine learning som tillsammans driver utvecklingen framåt och skapar värde i allt från tidiga koncept till produktionssatta lösningar. Som medarbetare erbjuds du stora möjligheter att påverka både teknikval och arbetssätt, samtidigt som du får arbeta i varierande projekt hos välkända kunder. Kulturen präglas av entreprenörsanda, nyfikenhet och en vilja att ständigt utvecklas – både som individ och som team. Om tjänsten I rollen som Machine Learning Engineer arbetar du nära både teknik och verksamhet för att utveckla skalbara och robusta ML-lösningar. Du blir en del av ett team där samarbete, kunskapsdelning och nyfikenhet står i fokus. I denna roll kommer du bland annat att: Utveckla och träna machine learning-modeller i Python (t.ex. med NumPy, Pandas och scikit-learn) Arbeta med feature engineering, datamodellering och statistisk analys Utvärdera och optimera modellprestanda genom tester och experiment Bygga, underhålla och vidareutveckla ML-pipelines Sätta modeller i produktion och säkerställa stabil drift över tid Arbeta med MLOps, inklusive CI/CD, modellversionering och automatiserad retraining Exponera modeller via API:er och integrera dem i affärsnära system Arbeta med moderna teknologier såsom Azure Machine Learning, vektordatabaser och embeddings Utveckla lösningar inom generativ AI, exempelvis RAG (Retrieval-Augmented Generation) Samarbeta med andra utvecklare, data engineers och stakeholders för att skapa värde från data Du kommer att arbeta genom hela ML-livscykeln – från experiment och prototyp till produktionssatta lösningar och kontinuerlig förbättring. Vi söker dig som Har minst 3 års erfarenhet inom Machine Learning eller liknande roll Har goda kunskaper i Python och ML-bibliotek Har erfarenhet av att utveckla, testa och sätta ML-modeller i produktion Har förståelse för statistik, sannolikhetslära och modellvalidering Har arbetat med ML-pipelines, CI/CD och MLOps Har erfarenhet av molntjänster, gärna Azure Är van att arbeta i team och kommunicera med både tekniska och icke-tekniska stakeholders Kommunicerar obehindrat på svenska och engelska Övrigt Anställningen är på heltid med en inledande provanställning på sex månader. Lön och tillträde sker enligt överenskommelse. Tjänsten är placerad i Göteborg. I denna rekrytering samarbetar Valcon med Kraftsam Rekrytering och Bemanning. Externa rekryteringsbolag och säljare undanbedes vänligen men bestämt. Har du frågor om tjänsten, vänligen kontakta ansvarig rekryterare Kristina Maksimovic på kristina@kraftsam.se Vi ser fram emot din ansökan!
Om företaget Valcon är ett internationellt konsultbolag som arbetar i skärningspunkten mellan affär och teknik, med fokus på att skapa datadrivna lösningar som gör verklig skillnad för sina kunder. Bolaget kombinerar strategisk rådgivning med teknisk implementation och hjälper organisationer att ta nästa steg inom digitalisering, data och AI. Här får du arbeta i en miljö där innovation, samarbete och kunskapsdelning står i centrum. Teamet består av erfarna specialister inom data, analytics och machine learning som tillsammans driver utvecklingen framåt och skapar värde i allt från tidiga koncept till produktionssatta lösningar. Som medarbetare erbjuds du stora möjligheter att påverka både teknikval och arbetssätt, samtidigt som du får arbeta i varierande projekt hos välkända kunder. Kulturen präglas av entreprenörsanda, nyfikenhet och en vilja att ständigt utvecklas – både som individ och som team. Om tjänsten I rollen som Machine Learning Engineer arbetar du nära både teknik och verksamhet för att utveckla skalbara och robusta ML-lösningar. Du blir en del av ett team där samarbete, kunskapsdelning och nyfikenhet står i fokus. I denna roll kommer du bland annat att: Utveckla och träna machine learning-modeller i Python (t.ex. med NumPy, Pandas och scikit-learn) Arbeta med feature engineering, datamodellering och statistisk analys Utvärdera och optimera modellprestanda genom tester och experiment Bygga, underhålla och vidareutveckla ML-pipelines Sätta modeller i produktion och säkerställa stabil drift över tid Arbeta med MLOps, inklusive CI/CD, modellversionering och automatiserad retraining Exponera modeller via API:er och integrera dem i affärsnära system Arbeta med moderna teknologier såsom Azure Machine Learning, vektordatabaser och embeddings Utveckla lösningar inom generativ AI, exempelvis RAG (Retrieval-Augmented Generation) Samarbeta med andra utvecklare, data engineers och stakeholders för att skapa värde från data Du kommer att arbeta genom hela ML-livscykeln – från experiment och prototyp till produktionssatta lösningar och kontinuerlig förbättring. Vi söker dig som Har minst 3 års erfarenhet inom Machine Learning eller liknande roll Har goda kunskaper i Python och ML-bibliotek Har erfarenhet av att utveckla, testa och sätta ML-modeller i produktion Har förståelse för statistik, sannolikhetslära och modellvalidering Har arbetat med ML-pipelines, CI/CD och MLOps Har erfarenhet av molntjänster, gärna Azure Är van att arbeta i team och kommunicera med både tekniska och icke-tekniska stakeholders Kommunicerar obehindrat på svenska och engelska Övrigt Anställningen är på heltid med en inledande provanställning på sex månader. Lön och tillträde sker enligt överenskommelse. Tjänsten är placerad i Stockholm. I denna rekrytering samarbetar Valcon med Kraftsam Rekrytering och Bemanning. Externa rekryteringsbolag och säljare undanbedes vänligen men bestämt. Har du frågor om tjänsten, vänligen kontakta ansvarig rekryterare Kristina Maksimovic på kristina@kraftsam.se Vi ser fram emot din ansökan!
The Swedish Museum of Natural History is a government agency with a mandate to promote knowledge, research and interest in our world. It is a prominent research institution and Sweden's largest museum. For more than 200 years, the museum has been collecting specimens and data and conducting research on life on earth. The collections contain more than 11 million plants, animals, fungi, environmental samples, minerals and fossils. All research and knowledge are shared in the exhibitions, Cosmonova and in activities at the museum and digitally. 1 job(s). WORK TASKS The Department of Bioinformatics and Genetics at the Swedish Museum of Natural History is offering a two-year Postdoc position focused on Floral Traits, Machine Learning and Macro-evolution. This project aims to investigate the evolution of flower size on oceanic islands by combining phylogenetic comparative methods with machine learning-based extraction of trait data from digitised botanical floras. The successful candidate will develop computational workflows to generate large-scale, standardised datasets of floral traits and use these to test hypotheses about the predictability and drivers of flower-size evolution in island systems. As a postdoc in this project, you will work with developing methods in ML, integrate macro-phylogenetic tools to understand floral trait evolution on islands. The preferred start date is 01-10-2026. QUALIFICATIONS Qualifications: • completed a PhD in plant systematics or a related field • Demonstrated expertise in phylogenetic comparative methods and macroevolutionary analyses. • Strong programming skills in R and experience analysing large, complex biological datasets. • Excellent proficiency in English, both spoken and written. (The research environment is international, therefore English is required. In addition, experience in the following areas will be considered: • Experience with plant biodiversity data, digitised floras, and/or trait databases. • Interest in natural language processing, large language models, or machine learning applied to biological data. • At least one publication in an international, peer-reviewed journal • At the final application date, no more than three years shall have passed since the doctoral degree was awarded, or since a foreign degree deemed equivalent to a doctoral degree was obtained. If there are special reasons, an earlier degree may also be considered meritorious. Special reasons include leave due to illness, parental leave, elected positions within trade unions, service within the national defence, or other similar circumstances, as well as clinical service or other assignments relevant to the subject area Personal competences • Analytical thinking, creativity and the capacity to imagine novel solutions and take initiative. • Ability to collaborate and to carry out research independently • Good communication skills, ability to keep an open mind and communicate your ideas. The selection of eligible candidates will be based on their potential to benefit from the training. The following criteria will be used to assess this potential: documented knowledge in a relevant research field, proficiency in written and spoken English, analytical thinking skills, ability to collaborate, as well as creativity, initiative, and independence. The evaluation will consider previous experience and academic performance, the quality of the degree project, references, relevant experience, interviews, and the candidates written motivation for applying. You have to have your own salary secured. Form of employment: Temporary employment. Duration:, commencement: 2026-10-01 To be considered for this position, you are required to have your own external funding for the project. To be considered for this position, you are required to have your own external funding for the project. Please include the following documents with your application: • CV summarizing your education, positions, and academic work, including scientific publications. • A Research plan (max. 4 pages), including: - Main objectives, background, methodology, impact, and future potential of the project. - Description of data-driven methods used and/or developed within the project. - Budget, time plan, project risks, and mitigation plan. • Proposal abstract (300 words) • Names and contact details of 2-3 references We advance our knowledge of the natural world, inspiring to better care of our planet. Our ambition is that the employees of The Swedish Museum of Natural History shall represent the diversity in Sweden and we welcome every applicant. We apply an individual, differentiated and objective salary-setting system in accordance with the collective agreements RALS and RALST-T. We have decided upon choices for marketing. Therefore we decline contact with sales agents, recruitment sites and similar.
2MNordic is a Swedish IT consulting company. Since 2001, we’ve helped our customers to re-engineer, digitalize, manage and operate their most essential product development, advancing the ways of working that improve customer experiences, heighten efficiency and lower operating costs to deliver clear outcomes and topline growth. We have the pleasure to work with many varying companies across a couple of industries. Our highest priority is to create best customer experience by working across different skill sets, technologies and locations as a cohesive team with our customers delivering digital solutions that drive their business growth and increase operating efficiency. NOTE its 100% Onsite in Malmö, with start date ASAP. Senior Machine Learning Engineer / Data Scientist Are you passionate about applying machine learning to solve real-world problems at scale? We are looking for an experienced Machine Learning Engineer or Data Scientist to develop intelligent solutions that improve data quality, automate analysis, and generate valuable business insights. You will work across the full machine learning lifecycle—from experimentation and model development to production deployment and continuous improvement. Responsibilities Design, develop, and deploy machine learning models. Build scalable data pipelines and software solutions. Analyze large datasets to improve quality and generate actionable insights. Develop and optimize NLP and machine learning solutions. Integrate machine learning models into production systems. Collaborate with software engineers, data engineers, and domain experts. Take ownership of features throughout the entire development lifecycle. Required Qualifications Strong programming skills in Python. Solid experience in Machine Learning and Data Science. Experience with LLMs, prompt engineering, and agent-based AI solutions. Experience with frameworks such as PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, Keras, Pandas, and NumPy. Strong understanding of supervised and unsupervised machine learning algorithms. Experience building scalable production-ready ML solutions. Strong analytical and problem-solving skills. Excellent communication skills in English. Meritorious Experience with Java or Scala. Knowledge of NLP, Information Retrieval, Data Mining, or Predictive Analytics. Experience building statistical or predictive models. Personal Profile You are curious, analytical, and motivated by solving challenging problems with data. You enjoy working collaboratively, taking ownership, and turning research into production-ready solutions that create real business value. Öppen för alla Vi fokuserar på din kompetens, inte dina övriga förutsättningar. Vi är öppna för att anpassa rollen eller arbetsplatsen efter dina behov.
Malmö universitet Malmö universitet är ett nyskapande, urbant och internationellt lärosäte som tack vare engagerade och erfarna medarbetare bidrar till samhällsutveckling. Hos oss arbetar lärare, forskare och andra medarbetare med olika kompetenser tillsammans för att bedriva utbildning och forskning av hög kvalitet. Alla yrkeskategorier och roller är viktiga. Du är välkommen att söka jobb hos oss! Här kan du läsa mer om hur det är att arbeta på Malmö universitet: https://mau.se/om-oss/jobba-hos-oss/ För att se annonsen i sin helhet samt ansöka, vänligen gå till https://mau.se/om-oss/jobba-hos-oss/lediga-jobb/ Malmö University Malmö University is an innovative, urban, and internationally-oriented academic institution that, thanks to its committed and experienced staff, contributes to societal development. Here, teachers, researchers, and other employees with various competencies work together to conduct high-quality education and research. All professional categories and roles are important. You are welcome to apply for a job with us! Here you can learn more about what it's like to work at Malmö University: https://mau.se/en/about-us/job-offers/ To see the advertisement and apply, please visit https://mau.se/en/about-us/job-offers/current-vacancies/
Vill du ha en roll där ditt arbete verkligen gör skillnad? Hos oss blir du en viktig del av en internationell kunskapsmiljö där du stöttar forskning och utbildning i framkant. Du får trygga villkor, generösa förmåner och goda möjligheter att utvecklas i din yrkesroll, samtidigt som du bidrar till något större. Luleå tekniska universitet (LTU) genomför en strategisk satsning inom artificiell intelligens (AI) med målet att stärka utbildning och forskning med hjälp av AI. Inom ramen för satsningen anställs tio amanuenser fördelade på universitetets institutioner (två per institution). Arbetet samordnas centralt inom LTU:s AI-satsning och sker i nära samverkan med övriga amanuenser samt rektors rådgivare inom AI, Marcus Liwicki. I rollen som amanuens bidrar du till utvecklingen av utbildning och forskningsnära aktiviteter med koppling till AI. Du får möjlighet att arbeta i en dynamisk akademisk miljö med nära anknytning till aktuell forskning samt samverkan med industri och samhälle. Läs mer om LTU:s satsning: https://www.ltu.se/aktuellt/nyheter/nyhetsarkiv/2025-04-14-lulea-tekniska-universitet-storsatsar-pa-ai. ArbetsuppgifterI rollen som amanuens kommer du att bidra till att stödja och stärka användningen av AI inom utbildning, forskning och verksamhetsstöd vid universitetet. Arbetet sker i nära samverkan med universitetets institutioner, lärare, forskare och administrativ personal.Dina arbetsuppgifter omfattar bland annat att delta i och bidra till workshops, seminarier och diskussioner om användningen av AI inom utbildning, forskning och administrativa processer. Du kommer att samverka med nyckelpersoner vid institutionen, exempelvis huvudutbildningsledare (HUL), lärare, forskare och chefer inom verksamhetsstödet, för att identifiera behov och möjligheter kopplade till AI. Arbetet innefattar även att kartlägga och sprida goda exempel på AI-användning inom universitetet samt att bidra till planering och genomförande av aktiviteter som stärker AI-kompetensen vid institutionen. I rollen ingår också att bidra till dokumentation, erfarenhetsutbyte och rapportering av genomförda aktiviteter. Du kommer även att stödja institutionens deltagande i universitetets gemensamma AI-initiativ. Detta inkluderar bland annat medverkan i planering och genomförande av LTU AI-dagen, som arrangeras den 3–4 november 2026. Kompetens och erfarenhetDu ska vara antagen till ett utbildningsprogram vid Luleå tekniska universitet inom datateknik, artificiell intelligens eller närliggande område, exempelvis Tillämpad AI, Datateknik eller Civilingenjör Datateknik. Även studenter på relevanta masterprogram är välkomna att söka. Du ska ha genomfört minst fyra terminers heltidsstudier, varav minst två terminer vid LTU.Du ska kunna uppvisa goda studieresultat inom relevanta områden såsom datavetenskap, artificiell intelligens eller maskininlärning samt ha genomfört kurser med tydlig koppling till AI.Det är meriterande om du har erfarenhet av generativ AI, stora språkmodeller (LLM), AI-agenter eller relaterade tekniker. Erfarenhet av programmering, exempelvis i Python, samt kunskap om relevanta verktyg och ramverk är också meriterande. Vidare ses erfarenhet av projektarbete, studentengagemang eller arbete med kunskapsspridning och utbildningsinsatser som positivt.För att lyckas i rollen är du initiativtagande, ansvarstagande och har god samarbetsförmåga. Du trivs med att kommunicera med olika målgrupper, arbetar självständigt och bidrar aktivt till verksamhetens utveckling.VillkorAnställning som amanuens regleras i Högskoleförordningen 5 kap. Bara den som är antagen till utbildning på grundnivå eller avancerad nivå får anställas som amanuens (HF 5 kap §10). Timlön/ersättningFör alla uppdrag får du timlön samt värdefull arbetslivserfarenhet för ditt CV. Timlön beroende på arbetsuppgiftens svårighetsgrad:Nivå 1: 156 kr/timme (motsvarar ca 25 700 kr/månad vid heltidsarbete). Nivå 2: 171 kr/timme (motsvarar ca 28 200 kr/månad vid heltidsarbete). Nivå 3: Beslut för annan lön tas i samråd med chef enligt arbets- och beslutsordningen. InformationTjänsten omfattar 10 % av heltid, under 6 månader, från den 1 augusti 2026 till den 31 januari 2027 eller enligt överenskommelse. Tjänstgöringsort är Luleå.Arbetsbelastningen kan komma att variera över tid och enligt överenskommelse men målsättningen är att den fördelas på ett sätt som gör det förenligt med studier vid universitetet. För ytterligare information är du välkommen att kontakta: Professor/ämnesföreträdare Marcus Liwicki, 0920–49 1006, mailto:marcus.liwicki@ltu.se. Fackliga företrädareSACO-S Diana Chroneer, 0920-49 2037 mailto:diana.chroneer@ltu.se%0b och OFR-S Marika Vesterberg, 0920-49 1721 mailto:marika.vesterberg@ltu.se.AnsökanVi ser helst att du söker befattningen via ansökningsknappen nedan där du bifogar personligt brev samt CV/meritförteckning och kopior av verifierade examensbevis. Var vänlig och märk din ansökan med referensnumret nedan. Både ansökan och examensbevis ska vara skrivna på svenska eller engelska. Referensnummer: 3357-2026 Sista ansökningsdag: 6 augusti 2026
About Repli5: Repli5 is a small Swedish startup based in Gothenburg that specializes in bringing Generative AI to computer vision applications. Our technology, called RealSim, leverages gen AI to bridge the gap between synthetic data and reality. This is particularly useful for creating accurate, realistic training data for computer vision models, essential in developing solutions for industrial robotics, autonomous drones, and select automotive applications. Our technology is also capable of enhancing real-world images by introducing extensive weather and lighting variations, which significantly increases the robustness of downstream computer vision models. We are now packaging this tech into a platform service built for computer vision engineers. The Opportunity: Shaping the Future of AI Perception We're looking for an experienced Machine Learning Engineer with a deep background in computer vision and generative AI. You’ll be part of a team developing workflows that generate realistic, diverse, and highly controllable synthetic image data using state-of-the-art tools like Stable Diffusion, LoRA, and ControlNet. These workflows will be adapted and applied to our new platform and your work will thus directly impact Repli5’s business and the performance and robustness of real-world AI systems—from self-driving cars to industrial automation. What You’ll Do (Key Responsibilities) Develop and fine-tune generative AI pipelines (e.g., Stable Diffusion, ControlNet, LoRA) for synthetic image generation. Design and implement machine learning workflows to generate structured, photorealistic datasets. Collaborate with 3D artists and simulation engineers to align ML models with physical environments and sensor setups. Work closely with customers in automotive, robotics, and aerospace to deliver tailored datasets. Optimize generation systems for scalability, quality, and speed using tools like ComfyUI or custom pipelines. Who You Are (Qualifications) The Essentials: MSc or PhD in Computer Vision, Machine Learning, or related field with 3+ years of hands-on experience with deep learning frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow). Extensive experience with state-of-the-art image generation models (GAN, Diffusion, Transformers) Exploring Mindset: Experience exploring workflows with generative AI models (especially diffusion-based) and a strong passion for reading and applying new research papers. Toolset Curiosity (Big Plus!): Familiarity with tools like LoRA, ControlNet, ComfyUI, or custom workflows around Stable Diffusion. Domain Knowledge (Big Plus!): Strong understanding of synthetic data generation and its role in training perception systems. Practitioner: A track record of deploying ML systems in domains like industrial automation, defense, or automotive. The Startup Gene: You excel in fast-paced, ambiguous environments where you can take initiative and work independently. A Team Player: A problem-solving intellect with a team player spirit and a positive can-do attitude. What We Offer A competitive compensation package. Flexibility and work-life balance. Challenging tasks that are at the forefront of technology. The autonomy to make major technical decisions and influence the product direction. An international, caring culture where it is natural to both ask for and offer help. Flexible working hours and the possibility to work from home some days a week. Fun at work. Recruitment Process Application Review First Interview (1-1 with COO) - More about you. This is our chance to learn who you are and what you bring to the table. Technical interview (with 2-3 from the Repli5 team). You're given a technical problem similar to a customer request and you are expected to present how you would solve this (but not present the actual solution). This is followed by general technical questions Final stage is a sync with the CEO.
We are looking for a Senior ML Engineer for our client in Stockholm for a long term assignment. Employment type: Fixed Term Contract Duration : 6 Months - 1 Year Location : Stockholm Work type : Onsite ( potential hybrid options) As a Senior ML Engineer, you will be working hands-on to optimise training and deployment of ML models to be quick and cost-efficient. You will also be at the forefront of putting our ML models on mobile devices to enhance data privacy and customer experience. To achieve this, you will need to collaborate with teams to establish best practices and tools for efficient ML model development and deployment, particularly on mobile platforms. You will be expected to help Client reach and stay at the cutting edge of ML training and deployment, as well as explore new frontiers such as federated learning. The impact you will create: ● Lead the technical evaluation and implementation of Federated Learning (FL) initiatives . ● Work closely with Data Science, Android, and Backend teams to design and validate end-to-end FL workflows. ● Define and execute experimentation plans to assess the effectiveness of FL for use cases. ● Develop and optimize language models and on-device training pipelines for privacy-preserving machine learning. ● Establish model evaluation frameworks, success metrics, and validation strategies for FL-based systems. ● Identify technical risks, assumptions, and limitations, and provide recommendations on architecture and future direction. ● Help shape the roadmap for scaling FL from experimentation to production-ready systems What you bring in: ● 5+ years of experience in Machine Learning Engineering, Applied Machine Learning, or related fields. ● Hands-on experience with Federated Learning frameworks such as TensorFlow Federated, Flower, FedML, OpenFL, or equivalent. ● Strong understanding of distributed machine learning, model training, and model evaluation techniques. ● Experience working with NLP, language models, embeddings, or text classification systems. ● Hands-on experience deploying ML models on mobile devices (e.g., TensorFlow Lite, Core ML, ONNX Runtime Mobile). ● Strong knowledge of machine learning frameworks such as TensorFlow and PyTorch. ● Experience designing and executing ML experiments, analyzing results, and driving data-driven decisions. ● Familiarity with privacy-preserving machine learning concepts and challenges. ● Ability to work across multiple teams and communicate complex technical concepts to both technical and non-technical stakeholders. ● Strong problem-solving skills and ability to operate in an exploratory research and PoC environment. It would be great if you also have: ● Experience deploying or operating Federated Learning systems in production environments. ● Hands-on experience with on-device machine learning technologies such as TensorFlow Lite, ONNX Runtime Mobile, or Core ML. ● Experience building machine learning solutions for mobile applications. ● Experience in messaging, spam detection, fraud detection, trust & safety, or similar domains. ● Familiarity with the challenges of running ML workloads on mobile devices. ● Experience with MLOps, model monitoring, and automated training/deployment pipelines. Please let us know if you are interested and if yes, then apply to careers@hybrus.se with your CV, including details about Salary, Notice period and Visa Status.
You know that bit where every company says they’re “changing the world”? Yeah, it can feel a little forced. But we like to think our story actually has some realness to it. Our story begins with Shadi Bitar and Ninos Malki, who came to Sweden from Syria as kids and discovered that books could be a bridge - helping them learn the language, understand the culture, and explore new worlds. A thought emerged, what if everyone could have that? And just like that, Nextory was born - your all-access pass to read, listen, and discover new perspectives without limits. And now, we're on a quest to find a Machine Learning Engineer. Let us tell you about the role 📖 As a Machine Learning Engineer at Nextory, you'll build the systems that power how users discover, understand, and engage with books. You'll work across AI agents, search, recommendations, retrieval, and product experiences, turning advances in AI into features that users interact with every day. Some examples of what you'll be doing: Build intelligent recommendation, search, and discovery systems that help users find their next favorite book and connect with the right content faster. Use AI, user behavior, and content understanding to continuously improve relevance, engagement, and user experience. Design, build, and operate scalable machine learning systems using LLMs, retrieval, recommendation, and agent technologies. Collaborate across product and engineering teams to deliver reliable AI-powered features with measurable user impact. Your story so far 👀 We believe you're an experienced engineer who enjoys solving complex problems and turning emerging technology into products that people love using. You are comfortable moving between product thinking and technical implementation, and you thrive in environments where experimentation, ownership, and fast iteration are part of everyday work. We also believe that you have: BSc in Computer Science or another relevant field, or equivalent work experience. At least 3 years of experience in a similar role Strong programming skills in Python. Experience working with AI agents and agent-based systems. Experience building and shipping LLM-powered features to production. The Nextory way of working 🏠 At Nextory, we believe a strong and inclusive culture is key to our success and that culture flourishes when we meet and collaborate in person as much as possible. That’s why we spend the majority of the working time at our beautiful office! We are based in Stockholm, Sweden, with offices in Paris and Bangalore. Our hybrid work policy includes four days in the office and Wednesdays as a work-from-home day. Your next story starts here 💫 We look forward to your application 💫. Applications are reviewed continuously, but please note that due to summer vacations, our response times may be a little longer than usual. If you have any questions about the role, please contact erika.thorslund@nextory.com. Please note that we do not offer relocation and that a six-month probationary period applies.
Lunds universitet grundades 1666 och rankas återkommande som ett av världens främsta lärosäten. Här finns omkring 46 000 studenter och 8 500 medarbetare i Lund, Helsingborg och Malmö. Vi förenas i vår strävan att förstå, förklara och förbättra vår värld och människors villkor. Beskrivning av verksamheten Institutionen för elektro- och informationsteknik bedriver högkvalitativ forskning inom olika områden inom elektroteknik, från ren teoretisk forskning till tillämpade projekt i nära samarbete med industrin. Institutionen består av cirka 100 aktiva forskare, uppdelade på fyra huvuddelar; Kommunikationsteknologi, Elektromagnetism och Nanoelektronik, Integrerade elektroniksystem samt Säkerhets- och nätverkssystem. Tjänsten är knuten till Avdelningen för kommunikationsteknologi. Forskningen som bedrivs vid avdelningen fokuserar på trådlösa system för nästa generation, från teori till praktik. Att vara doktorand Som doktorand är du både antagen som student och anställd vid Lunds universitet. Som forskarstuderande tränas du i ett vetenskapligt förhållningssätt. Det kan kort beskrivas som att du får övning i att tänka kritiskt och analytiskt, att du får lösa problem självständigt med hjälp av rätt metodval och du får en forskningsetisk medvetenhet. Dessutom ges möjlighet för dig som doktorand att arbeta med projekt, att utveckla dina ledaregenskaper och din pedagogiska förmåga. Under hela din studietid guidas du av handledare. Forskarstudierna avslutas med en avhandling och doktorsexamen. Mer om att vara doktorand vid LTH på lth.se. Ämnes- och projektbeskrivning Trådlösa system har en allt viktigare roll i vårt dagliga liv. Att använda maskininlärning på uppmätta trådlösa utbredningskanaler som ett sätt att observera den miljö där systemet är utplacerat och detektera och övervaka intrång, brandincidenter med mera, har blivit ett allt viktigare forsknings-område. I synnerhet öppnar den nuvarande forskningsinriktningen mot distribuerade MIMO-system (D-MIMO) nya och spännande möjligheter, med bättre spatiell upplösning i mätningarna. Projektet ”Machine Learning for sensing in distributed wireless systems” är ett samarbete mellan Linköpings universitet (LiU) och Lunds universitet (LU). Två doktorander, en vid vardera universitetet, kommer att arbeta med projektet i samverkan. Fokus vid LU, denna tjänst, ligger på studier av trådlös utbredning, datainsamling och implementering av maskininlärning, medan fokus vid LiU ligger på nya modeller och metoder för maskininlärning. Mer information om projektet (elliit.se/project/machine-learning-for-sensing-in distributed-wireless-systems). Arbetsuppgifter Du kommer framförallt att ägna dig åt din forskarutbildning, vilket innefattar såväl deltagande i forskningsprojekt som forskarutbildningskurser, seminarier och konferenser. Du kommer att fokusera på studier av trådlös utbredning, datainsamling och implementering av maskininlärning, med utgångspunkt i en världsledande realtidsbaserad, mjukvarudefinierad D-MIMO-testbädd som har utvecklats vid institutionen. Den kompetens du utvecklar inom trådlös D-MIMO och implementering av maskininlärning i dessa system kompletterar det arbete som utförs vid LiU. Tillsammans med doktoranden vid LiU kommer du att bidra till att öka kunskapen om och förståelsen för de nya möjligheter till sensing som framtida D-MIMO-baserade trådlösa system, i kombination med maskininlärning, kan erbjuda. I arbetsuppgifterna ingår det även medverkan i undervisning och annat institutionsarbete (dock max 20% av arbetstiden). Kvalifikationer För att kunna antas och anställas som doktorand behöver du uppfylla kraven nedan. Behörighetskrav Grundläggande behörighet till utbildning på forskarnivå uppfyller du som har avlagt examen på avancerad nivå eller fullgjort kursfordringar om minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå eller på något annat sätt förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper. Särskild behörighet för elektroteknik uppfyller du som har: minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå med relevans för ämnesområdet, eller civilingenjörsexamen inom datateknik, elektroteknik, informations- och kommunikationsteknik, medicin och teknik, teknisk fysik, teknisk matematik eller teknisk nanovetenskap. För annonsen i sin helhet, vänligen se https://lu.varbi.com/what:job/jobID:942296/.
We are looking for a Ph.D. student to conduct ground-breaking research using machine learning methods with the aim of developing a new generation of welding materials. The project is multidisciplinary, and you will work closely together with experts at Chalmers and industry with long and recognized experience of welding science and AI methods. About us The Ph.D. student will be employed at the Division of Energy Technology at the Deptartment of Environmental and Energy Sciences at Chalmers University of Technology. We conduct research and offer education mainly in energy technology and energy systems. Our research focuses on combustion and gasification of biomass, technologies for carbon dioxide avoidance, development of energy materials, and sustainable energy systems. The current project will be carried out in close collaboration with the Division of Chemical Physics at Chalmers, which conducts fundamental research with respect to computational materials using first-principles methods and machine learning approaches. About the research project Welding is, in many ways, the backbone of our society and is prevalent across most industries, including automotive, energy, and manufacturing. Still, the industry is associated with high resource use and depends on certain strategic and critical metals. In this project, financed by the Swedish Energy Agency, you will work closely with industrial partners ESAB and Höganäs, with the overall vision of developing effective algorithms for rapid, robust predictions of welding materials. Who we are looking for The following requirements are mandatory: To qualify as a Doctoral student, you must have a Master's degree (masterexamen) of 120 credits or a Master's degree (magisterexamen) of 60 credits* in the fields of physics, chemistry, chemical engineering, data- or material sciences (or equivalent competence). Strong written and verbal communication skills in English Social competence is important as the position is interdisciplinary, i.e., includes collaboration between two departments at Chalmers and industrial collaborators. *for students with an education earned outside of Sweden, a 4-year Bachelor's degree is accepted. The following experience will strengthen your application: Experience in using or developing machine learning or artificial intelligence algorithms. Experience with first-principle methods for material modelling, such as density functional theory and molecular dynamics. Experience of research or courses exploring thermodynamics, chemistry, or physics of materials such as metals and metal oxides. What you will do Take courses at an advanced level within the Graduate school of Energy, Environment and Systems. Develop your own scientific concepts and communicate the results of your research verbally and in writing The position generally also includes teaching on Chalmers' undergraduate level or performing other duties corresponding to 20 percent of working hours Development of AI and ML models to establish composition–processing–property relationships in welding materials and to predict new material formulations. This includes both conventional predictive models and generative and active-learning approaches. The research will be conducted in close collaboration with industry, and we envisage that some research time will also be spent at industrial sites. Contract terms The Doctoral student positions are fully funded from start. The position is a fixed-term appointment of four years, with the possibility of teaching up to 20%, which extends the position to five years. A starting salary of 35,725 SEK per month (valid from May 1, 2026). Doctoral studies require physical presence throughout the entire study period. A valid residence permit must be presented by the study start date; otherwise, the admission may be withdrawn. What we offer As a Doctoral student at Chalmers, you are an employee and enjoy all employee benefits. Read more about working at Chalmers and our benefits for employees. A dynamic and inspiring working environment in the coastal city of Gothenburg. Read more about Sweden's generous parental leave, subsidized day care, free schools, healthcare etc at Move To Gothenburg. Chalmers is dedicated to improving gender balance and actively works with equality projects, such as the GENIE Initiative for gender equality and excellence. We celebrate diversity and consider equality and inclusion as fundamental aspects of all our activities. If Swedish is not your native language, Chalmers offers Swedish courses to help you settle in. Find more general information about doctoral studies at Chalmers here. Application procedure The application should be written in English and attached as PDF-files, as below. Maximum size for each file is 40 MB. Please note that the system does not support Zip files. CV Personal letter A brief introduction about yourself. A brief motivation as to why you are interested in this position. Bachelor's and, if available, master's thesis together with the transcripts. Use the button at the foot of the page to reach the application form. A background check may be conducted as part of the application process. Please note: The applicant is responsible for ensuring that the application is complete. Incomplete applications and applications sent by email will not be considered. Contact details to references will be requested after the interview. We welcome your application no later than July 30, 2026 For questions, please contact: Name Tobias Mattisson Professor tm@chalmers.se, +46-31-7721425. Name Anders Hellman Professor anders.hellman@chalmers.se, +46-31-7725611 We look forward to your application! *** Chalmers declines to consider all offers of further announcement publishing or other types of support for the recruiting process in connection with this position. *** Chalmers University of Technology in Gothenburg conducts research and education in technology and natural sciences at a high international level. The university has 3100 employees and 10,000 students, and offers education in engineering, science, shipping and architecture. With scientific excellence as a basis, Chalmers promotes knowledge and technical solutions for a sustainable world. Through global commitment and entrepreneurship, we foster an innovative spirit, in close collaboration with wider society. Chalmers was founded in 1829 and has the same motto today as it did then: Avancez – forward.
Umeå universitet är ett av Sveriges största lärosäten med över 41 500 studenter och cirka 4 600 anställda. Vid universitetet finns en mångfald av utbildningar av hög kvalitet och världsledande forskning inom flera vetenskapsområden, och här gjordes den banbrytande upptäckten av gensaxen CRISPR-Cas9 som tilldelats Nobelpriset i kemi. Vid Umeå universitet är allt nära. Våra sammanhållna campus gör det lätt att mötas, samarbeta och utbyta kunskap, något som gynnar en dynamisk och öppen kultur. Är du intresserad av att veta mer? Läs mer om Umeå universitet som arbetsplats. Till vår institution, som bedriver forskning på högsta internationella nivå och tillhandahåller ett flertal högkvalitativa utbildningsprogram, söker vi nu en postdoktor som ska arbeta med datasekretess metoder för datadrivna modeller. Anställningen avser heltid under två år med tillträde 8 januari 2027 eller enligt överenskommelse. Institutionen för datavetenskap vid Umeå universitet är en internationell miljö för forskning och utbildning inom ett brett spektrum av det datavetenskapliga området. Institutionen är internationellt välkänd för excellent forskning och undervisning. Läs mer på Institutionen för datavetenskap Projektbeskrivning och arbetsuppgifter Projektet kommer att utveckla integritetsmedvetna modeller för maskininlärning (ML). Vi är intresserade av datadrivna modeller för komplexa data, inklusive temporala data. Vi är intresserade av både datadrivna modeller och modeller som bygger på syntetiska data. Inom integritet fokuserar vi på olika typer av integritetsmått och modeller (differentiell och integral integritet, k-anonymitet), samt olika scenarier (centraliserade och decentraliserade data; lokal och global integritet). För decentraliserade data beaktar vi federerad inlärning. Vi är intresserade av integritetsbevarande maskininlärning i stor skala. Forskningsgrupp Forskningsgruppen Privacy-aware transparency decisions, ledd av professor Vicenç Torra, forskar om dataintegritet för data som ska användas för maskininlärning och statistisk. Det är välkänt att data kan vara mycket känsliga och att naiv anonymisering inte är tillräckligt för att undvika avslöjande. Modeller och aggregat kan också leda till avslöjande eftersom de kan innehålla spår av de data som används vid beräkningen. Vi vill förstå de grundläggande principer som gör det möjligt för oss att bygga integritetsmedvetna AI-system och utveckla algoritmer för detta ändamål. För mer information se: umu.se/en/research/groups/nausica-privacy-aware-transparent-decisions-group-/ Postdoktorsanställningen finansieras av Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program, WASP, är Sveriges största enskilda forskningsprogram i modern tid. Programmet skapar en plattform för akademisk forskning och utbildning i nära samarbete med ledande svensk teknikintensiv industri. Forskningen innefattar artificiell intelligens och autonoma system som verkar i samarbete med människor och som anpassar sig till sin omgivning med hjälp av sensorer, information och kunskap och skapar intelligenta system av system. WASPs vision är excellent forskning och kompetens inom artificiell intelligens, autonoma system och mjukvara till gagn för Sveriges industri och samhälle. Läs mer: https://wasp-sweden.org/ Kvalifikationer För att anställas med stöd av avtal om tidsbegränsad anställning som postdoktor krävs avlagd doktorsexamen eller utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen. Detta behörighetskrav ska vara uppfyllt senast vid tidpunkten då anställningsbeslutet fattas. För att anställas med stöd av postdoktoravtalet bör främst den komma ifråga som har avlagt examen enligt föregående stycke för högst tre år sedan. Om det finns särskilda skäl kan den komma i fråga som avlagt doktorsexamen tidigare. Med särskilda skäl avses ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet, förtroendeuppdrag inom fackliga organisationer, tjänstgöring inom totalförsvaret, eller andra liknande omständigheter samt klinisk tjänstgöring eller för ämnesområdet relevant tjänstgöring/uppdrag. En kvalificerad sökande ska ha en doktorsexamen eller en utländsk examen som bedöms likvärdig inom datavetenskap eller annat ämne av relevans för projektet. Dokumenterad kunskap och beprövad forskningserfarenhet inom området design av algoritmer och metoder för dataskydd och maskininlärning krävs. Det är mycket meriterande med publikationer på ledande konferenser inom maskininlärning, säkerhet och integritet (NeurIPS, ICML, S&P, PETs, ESORICS eller liknande konferenser). En framgångsrik kandidat förväntas ha ett vetenskapligt och resultatorienterat förhållningssätt till ditt arbete. Mycket goda kunskaper i engelska språket, både i tal och skrift, är nyckelkrav. Ansökan En fullständig ansökan ska innehålla: Personligt brev som beskriver dina forskningsintressen och varför du söker den utlysta anställningen. Sammanfatta dina kvalifikationer, forskningsintressen, motivation för att söka och beskriver kopplingen mellan din tidigare forskning och position (max 2 sidor), Meritförteckning - CV med publikationslista, Styrkt kopia av doktorsexamensbevis eller dokumentation som styrker när doktorsexamen förväntas erhållas, Styrkta kopior av andra examensbevis, akademiska kursintyg och/eller betyg, Kopia av doktorsavhandling och maximalt 5 relevanta artiklar, Övriga handlingar som den sökande vill åberopa. Kontaktuppgifter till två vidtalade referenser. Ansökan ska vara skriven på engelska eller svenska. Ansökan görs genom vårt elektroniska rekryteringssystem. Handlingar som skickas elektroniskt ska vara i formaten Word eller PDF. Logga in på systemet och ansök via knappen i slutet av denna sida. Sista ansökningsdag är 9 augusti. Närmare upplysningar lämnas av Vicenç Torra, vtorra@cs.umu.se Till bemannings- och rekryteringsföretag och till dig som är försäljare: Vi undanber oss vänligen men bestämt direktkontakt med bemannings- och rekryteringsföretag samt försäljare av ytterligare jobbannonser.
Om företaget Hos Avaron får du tryggheten i en fast anställning kombinerat med variationen av att arbeta ute hos olika kunder. Vi tillsätter specialister inom allt från teknik, IT och industri till projektledning och affärsstöd – och oavsett uppdrag har du en konsultchef som finns där för dig och din utveckling. Om rollen Du kliver in i ett ledande produktbolag inom fintech som utvecklar intelligenta finansiella funktioner med potential att förändra hur företag arbetar med ekonomi och finans. Här får du vara med tidigt i utvecklingen av nya algoritmer och datadrivna tjänster, i en miljö där teamet ansvarar för hela kedjan från databearbetning och analys till implementation i backend och frontend. Du arbetar nära både produkt och teknik tillsammans med andra skickliga utvecklare i en miljö som präglas av hög teknisk nivå, kunskapsdelning och tydligt ägandeskap. Det här är en roll för dig som vill kombinera modern fullstackutveckling med machine learning och samtidigt påverka arkitektur, tekniska vägval och produktens framtida riktning. ArbetsuppgifterDu utvecklar finansiella algoritmer och ML-modeller för nya och befintliga applikationer. Du bearbetar och analyserar data som grund för modellering och produktutveckling. Du bygger backendlösningar i en mikrotjänstarkitektur. Du arbetar med händelsedriven arkitektur, bland annat med Kafka. Du utvecklar frontendlösningar i TypeScript och React. Du designar och implementerar skalbara och robusta system med fokus på kvalitet och långsiktighet. Du bidrar aktivt till tekniska vägval och utvecklingen av produktens arkitektur. KravCivilingenjörsexamen inom datateknik, teknisk fysik eller annat relevant område. Minst fem års erfarenhet av professionell mjukvaruutveckling. Mycket goda kunskaper i flera programmeringsspråk. Erfarenhet av backendutveckling. Erfarenhet av mikrotjänstarkitektur. Erfarenhet av TypeScript och React. Erfarenhet av Kafka eller annan händelsedriven arkitektur. Utbildning inom, eller praktisk erfarenhet av, machine learning och algoritmutveckling. Mycket goda kunskaper i svenska, både i tal och skrift. MeriterandeErfarenhet av Kotlin. Vi erbjuderFast anställning hos Avaron AB Tjänstepension Friskvårdsbidrag på 5 000 kr per år Ansökan Vi tillsätter löpande – sök gärna så snart du kan.
YOUR MISSION AT VOI As a Machine Learning Engineer Intern at Voi, you will play a key role in designing and building machine learning models for our edge ML product. You will work across both software engineering and machine learning challenges, contribute to our product rollout, and help enhance the safety and real-world performance of our vehicles. You will join a high-impact product team, see your work deployed on Voi vehicles worldwide, and learn how to build ML products end-to-end. Please note this role is for 50% (Part-Time). In this role, you will: * Help build a cutting-edge machine learning product and see your models deployed on Voi vehicles across multiple markets. * Build an ML solution end-to-end, from dataset creation and PoC model development to edge ML optimisation, deployment and impact measurement. * Support production-grade models with a focus on reliability, scalability, and high performance. * Collaborate with a world-class, cross-functional product team, aligning on priorities and outcomes while learning from and supporting your teammates. WHAT YOU NEED TO EMBARK You are a curious, hands-on and analytical problem-solver with a strong interest in applied machine learning. You enjoy working with real-world data, building models that ship to production, and collaborating with others to create solutions that make a tangible impact. We believe you have: * Current enrolment in an MSc in Computer Science, Machine Learning, Robotics or a related field, with around one year or less remaining in your studies. * Strong Python programming skills and experience with Git; experience deploying machine learning models or backend code in production is a plus. * Solid understanding of common machine learning techniques such as convolutional neural networks, transfer learning and object detection, and hands-on experience with frameworks such as PyTorch, TensorFlow or scikit-learn. * Fluency in written and spoken English, and a proactive communication style in a cross-functional team environment. Don’t meet every requirement? If you are excited about this role and our mission, and have relevant, transferable skills, we encourage you to apply – even if you don’t check every box. WHY VOI? Working at Voi is more than just a job; our People Promise includes a personal voyage where you will grow as a professional and be a part of a team and culture that builds something meaningful for society. In addition to this you’ll have the opportunity to: * Join Europe’s #1 micromobility operator and one of the fastest growing scale-ups. * Get “skin in the game” through our employee options programme. * Enjoy unlimited free Voi rides and a dog-friendly office. * Work together with inspiring, motivated and fun colleagues towards a common goal. * Join the micromobility revolution and be a part of creating sustainable cities made for living, free from noise and pollution. If you are eager to apply your machine learning skills to real-world problems and shape the future of micromobility, we’d love to hear from you.
Machine Learning Engineer Leapit Consulting - Malmö, Sweden About the role Leapit is looking for experienced Machine Learning Engineers to join our growing engineering team in Sweden. We work with leading international companies across technology, finance, telecom, automotive, retail, and digital products. As a Machine Learning Engineer, you will design, build, and deploy machine learning solutions that solve real business problems at scale. You will work end-to-end, from data exploration and experimentation to model development, production deployment, and continuous improvement. You will collaborate closely with software engineers, data engineers, product teams, and business stakeholders to transform large and complex datasets into intelligent, production-ready solutions. This role is ideal for engineers who combine strong data science skills with solid software engineering practices and enjoy working in modern, fast-moving development environments. Responsibilities Design, develop, and deploy machine learning models for production systems Build scalable data pipelines and software solutions for large datasets Perform data analysis, feature engineering, and model evaluation Develop predictive models, anomaly detection systems, classification models, and NLP solutions Work with LLMs, prompting techniques, and agent-based workflows Integrate machine learning models into existing applications and cloud platforms Optimize model performance, scalability, and reliability Own technical deliveries from experimentation to production Collaborate with cross-functional teams including engineering, product, and business stakeholders Contribute to architecture, technical documentation, and best practices Required Qualifications Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Engineering, Mathematics, Data Science, or related field 5+ years of software engineering or machine learning experience Strong programming skills in Python Proven experience in machine learning and data science Experience with supervised and unsupervised learning methods Experience working with LLMs and modern AI workflows Strong knowledge of machine learning frameworks such as PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, NumPy, and Pandas Experience building and deploying production-grade machine learning systems Strong analytical and problem-solving skills Excellent communication skills in English
Om oss På Techrytera AB börjar rekryteringen med dig. Vi är ett bemannings- och rekryteringsföretag med spetskompetens och ett tydligt fokus inom IT och Engineering. Med vår branschkunskap och nära dialog med både kandidater och kunder skapar vi träffsäkra matchningar där rätt kompetens möter rätt behov. Vi tror att en riktigt bra matchning inte bara handlar om en rollbeskrivning – utan om dina erfarenheter, din potential och vad du faktiskt vill utvecklas inom. Därför utgår vi alltid från individen. Genom att förstå din bakgrund, dina drivkrafter och dina ambitioner kan vi koppla ihop dig med uppdrag och roller hos våra kunder där du får rätt förutsättningar att utvecklas och göra skillnad. Vårt mål är att bygga långsiktiga och meningsfulla samarbeten – både för dig som kandidat och för våra kunder. Arbetsbeskrivning Kundsöker nu stöd att utveckla och implementera skalbara lösningar för avancerad analys med hjälp av AI. Du blir en del i ett nystartat team med tvärfunktionella kompetenser med ansvar att utveckla och livscykelhantera AI-tillämpningar för myndigheten, främst med fokus på avancerad analys. I arbetet ingår att implementera en ny analysplattform vilket innebär många kontaktytor inom Tullverket, tex våra enheter inom IT-drift, likväl som externa kontakter. Du förväntas delta i att vidareutveckla och förfina våra arbetssätt, metoder, riktlinjer och mallar samt vara en lagspelare som bidrar med tidigare erfarenhet inom AI. Teamet har ett agilt arbetssätt med visuell styrning i form av scrum- och kanbantavlor. Inom kunds förvaltning används ITIL för hantering av incidenter, problem och förändringar och för detta används ett ärendehanteringsverktyg. Skakrav: Dokumenterad erfarenhet att implementera samt produktionsätta maskininlärningsmodeller, fem (5) år. Dokumenterad erfarenhet av hela ML-livscykeln – från datainsamling och utveckling till modellträning, utvärdering och driftsättning, fem (5) år. Meriterande: Erfarenhet av MLOps-verktyg och –principer. Erfarenhet av on-premises implementering och driftsättning av AI-lösningar. Erfarenhet inom data engineering och hantering av stora datamängder. Erfarenhet av förvaltningsarbete inom AI Erfarenhet i säkerhetsfrågor kopplat till AI Erfarenhet i juridikfrågor kopplat till AI Ansökan När du söker via Techrytera AB söker du inte bara ett jobb – du påbörjar en dialog om din fortsatta karriär. Vi vill lära känna dig, din erfarenhet och dina ambitioner för att kunna matcha dig med rätt möjligheter hos våra kunder. Låter det intressant? Skicka in din ansökan eller hör av dig till oss så berättar vi mer. Vi ser fram emot att hitta nästa steg i din karriär tillsammans med dig.
Machine Learning Engineer Location: Hybrid Company: Ferritico Employment type: Full-time Ferritico is looking for a Machine Learning Engineer to design, develop, deploy, and continuously improve machine learning solutions for advanced materials and steel applications, with a strong focus on production-ready models, data workflows, cloud services, and product integration. This is a hands-on technical role for someone who enjoys working at the intersection of machine learning, software engineering, data, and industrial product development. About the role You will contribute to the development of Ferritico's machine learning models and software platform. The role involves turning industrial and materials data into robust model logic, reliable validation workflows, scalable cloud services, and user-facing product features. You will work closely with materials engineers, and customers to ensure that machine learning solutions are accurate, maintainable, well-documented, and aligned with real industrial needs. Key responsibilities Manage and organize the aggregation, cleaning, and preparation of materials, process, and property data in collaboration with materials engineers. Design and develop machine learning models and appropriate model structures. Define model assumptions, evaluation metrics, validation datasets, limitations, and acceptance criteria. Validate, benchmark, and continuously improve existing and future machine learning models. Develop and maintain cloud-based machine learning services, training workflows, and inference endpoints. Monitor production models and troubleshoot performance, reliability, and data-quality issues. Integrate new machine learning modules into Ferritico's web application. Support customers in running simulations, understanding model outputs, and identifying suitable machine learning solutions for their processes. Contribute to testing, technical documentation, code reviews, and engineering decision-making. What we are looking for We are looking for someone with a strong background in machine learning, data science, computer science, mathematics, engineering, artificial intelligence, or a related quantitative field. The ideal candidate has: An MSc, PhD, or equivalent practical experience in a quantitative field such as Computer Science, Mathematics, Engineering, Artificial Intelligence, or a related discipline. Strong proficiency in Python and experience building clear, maintainable, and well-tested code. Practical experience with pandas, scikit-learn, and common workflows for data preparation, model development, evaluation, and deployment. Solid understanding of statistical modeling, machine learning methods, validation strategies, and performance metrics. A basic understanding of backend and frontend development and how machine learning components integrate into software products. Rigorous attention to detail, strong communication skills, and the ability to take ownership of high-quality deliverables in a collaborative team. Nice to have Experience with any of the following would be highly valuable: Google Cloud Platform, cloud hosting, containerized services, or MLOps workflows. Git-based version control, automated testing, continuous integration, and production monitoring. Physics-informed machine learning, scientific computing, or models that incorporate domain constraints. Materials engineering, metallurgy, steel-industry data, or other industrial engineering applications. Customer-facing technical work, SaaS products, web applications, or translating business and process needs into machine learning solutions. This role could be a strong fit if you Have recently completed an MSc or PhD involving machine learning, statistical modeling, artificial intelligence, or scientific computing. Have practical experience developing, validating, deploying, or maintaining machine learning models. Enjoy combining data science with software engineering and practical product development. Are an ambitious and independent learner who takes responsibility for results while collaborating closely with others. Are excited about helping shape digital tools for the future of steel and advanced materials. Why join Ferritico? At Ferritico, you will join a Swedish software startup working at the frontier of materials science, AI, and industrial digitalization. Built on more than 10 years of research at KTH, our SaaS platform helps steel companies accelerate the development, manufacturing, and implementation of advanced alloys. You will have significant responsibility and autonomy, work with a small multidisciplinary team, and influence both the machine learning foundation and product direction of a platform used in industrial production. We value teamwork, curiosity, technical excellence, and clear communication. Not sure you meet every requirement? We encourage you to apply even if your experience does not match every qualification listed above. We value diverse backgrounds, different perspectives, and people who are motivated to learn and contribute. How to apply Please send your CV and a short note describing your motivation for the role, along with your relevant experience in machine learning, data science, software engineering, or industrial applications, to: contact@ferritico.com (Please include “Machine Learning Engineer” in the email subject line) Application deadline: 31 July 2026
Senior Materials Informatics Engineer Location: Hybrid Company: Ferritico Employment type: Full-time Ferritico is looking for a Senior Materials Informatics Engineer to develop, validate, and productize physics informed machine learning models for advanced materials, with a strong focus on steel, metallurgy, heat treatment, phase transformations, and process-property relationships. This is a mid- to senior-level technical role for someone who enjoys working at the intersection of materials science, computational modeling, machine learning, and product development. About the role You will contribute to the development of computational and machine learning models for metals and metallurgical applications. The role involves translating materials science expertise into clear model logic, validation workflows, technical requirements, and product features. You will help ensure that scientific models are technically sound, well-documented, validated, and aligned with real industrial engineering needs. Key responsibilities Develop computational and ML-based models for steel metallurgy, heat treatment, transformation temperatures, phase transformations, microstructure evolution, and process-property relationships. Define model assumptions, expected behavior, validation datasets, limitations, and acceptance criteria. Improve AI model performance by integrating materials science expertise and physics-informed modeling approaches. Identify data correlations between process, structure, and properties in steel processing and industrial applications. Retrieve, structure, clean, and curate materials data from literature, synthetic datasets, experiments, and other sources. Use Python-based workflows for data treatment, model execution, input preparation, output analysis, and visualization. Test AI software outputs and benchmark results against other simulation or modeling tools. Communicate model behavior, limitations, and results clearly to both technical and non-technical stakeholders. Contribute to documentation, testing, validation reports, and technical decision-making. What we are looking for We are looking for someone with a strong background in materials science, computational materials science, or physical metallurgy. The ideal candidate has: A PhD in Materials Science, Metallurgy, Computational Materials Science, or a related field; or an MSc with relevant experience in materials modeling. Strong understanding of physical metallurgy, preferably including steels, heat treatment, phase transformations, microstructure evolution, and process-property relationships. Experience developing, using, or validating computational models for materials behavior. Familiarity with materials data, alloy compositions, thermal histories, transformation kinetics, or microstructure-property relationships. Ability to use Python for scientific scripting, data treatment, and model prototyping. Strong communication skills and the ability to explain complex materials concepts in a multidisciplinary team. Nice to have Experience with any of the following would be highly valuable: Steel phase-transformation modeling, TTT/CCT diagrams, JMAK kinetics, carbide precipitation. CALPHAD, pycalphad, or similar tools. Alloy design, ICME workflows, ML applied to materials science. Product ownership, technical leadership, or experience translating scientific models into user-facing tools. Data analysis using NumPy, pandas, matplotlib, scikit-learn, Excel-based workflows, or similar tools. This role could be a strong fit if you Recently completed a PhD involving computational or experimental materials modeling. Have an MSc and several years of experience building or using materials models. Enjoy combining materials science with scripting, data analysis, and practical software development. Want to work close to product development rather than only research. Are excited about helping shape digital tools for the future of steel and advanced materials. Why join Ferritico? At Ferritico, you will be part of a Swedish software startup working at the frontier of materials science, AI, and industrial digitalization. You will have the opportunity to influence both the scientific foundation and the product direction of tools used for advanced materials development and manufacturing. We value teamwork, curiosity, technical excellence, and clear communication. Not sure you meet every requirement? We encourage you to apply even if your experience does not match every qualification listed above. We value diverse backgrounds, different perspectives, and people who are motivated to learn and contribute. How to apply Please send your CV and a short note describing your motivation for the role, along with your relevant experience in materials science, metallurgy, computational modeling, or materials informatics, to: contact@ferritico.com (Please include the job title in the email subject line)
You know that bit where every company says they’re “changing the world”? Yeah, it can feel a little forced. But we like to think our story actually has some realness to it. Our story begins with Shadi Bitar and Ninos Malki, who came to Sweden from Syria as kids and discovered that books could be a bridge - helping them learn the language, understand the culture, and explore new worlds. A thought emerged, what if everyone could have that? And just like that, Nextory was born - your all-access pass to read, listen, and discover new perspectives without limits. And now, we're on a quest to find a Machine Learning Engineer. Let us tell you about the role 📖 As a Machine Learning Engineer at Nextory, you'll build the systems that power how users discover, understand, and engage with books. You'll work across AI agents, search, recommendations, retrieval, and product experiences, turning advances in AI into features that users interact with every day. Some examples of what you'll be doing: * Build intelligent recommendation, search, and discovery systems that help users find their next favorite book and connect with the right content faster. * Use AI, user behavior, and content understanding to continuously improve relevance, engagement, and user experience. * Design, build, and operate scalable machine learning systems using LLMs, retrieval, recommendation, and agent technologies. * Collaborate across product and engineering teams to deliver reliable AI-powered features with measurable user impact. Your story so far 👀 We believe you're an experienced engineer who enjoys solving complex problems and turning emerging technology into products that people love using. You are comfortable moving between product thinking and technical implementation, and you thrive in environments where experimentation, ownership, and fast iteration are part of everyday work. We also believe that you have: * BSc in Computer Science or another relevant field, or equivalent work experience. * At least 3 years of experience in a similar role * Strong programming skills in Python. * Experience working with AI agents and agent-based systems. * Experience building and shipping LLM-powered features to production. The Nextory way of working 🏠 At Nextory, we believe a strong and inclusive culture is key to our success and that culture flourishes when we meet and collaborate in person as much as possible. That’s why we spend the majority of the working time at our beautiful office! We are based in Stockholm, Sweden, with offices in Paris and Bangalore. Our hybrid work policy includes four days in the office and Wednesdays as a work-from-home day. Your next story starts here 💫 We look forward to your application 💫. Applications are reviewed continuously, but please note that due to summer vacations, our response times may be a little longer than usual. If you have any questions about the role, please contact erika.thorslund@nextory.com. Please note that we do not offer relocation and that a six-month probationary period applies.
ABOUT THE ROLE The Machine Learning Engineer will join a newly formed team focused on MLOps and ML Engineering within the data science team. This role is crucial for uplifting the existing ML infrastructure into a robust, scalable, and production-ready system, specifically supporting the increasing needs of the company. The engineer will design, build, and maintain the infrastructure, tools, and processes required for continuous integration, continuous delivery, and continuous training (CI/CD/CT) of machine learning models. This is a highly technical role that will interface with data scientists, data engineers, data architects and software engineers to ensure the reliability and performance of ML systems at scale. YOU WILL BE RESPONSIBLE FOR: ● Designing, implementing, and maintaining scalable MLOps pipelines for model training, testing, deployment, and monitoring. ● Building and managing the cloud infrastructure to host and serve real-time and batch machine learning models. ● Establishing robust model monitoring (drift, performance, data quality) and alerting systems to ensure operational health of ML services. ● Assisting and collaborating with Data Scientists to ensure production readiness of models, focusing on code optimization for low latency and performance. ● Developing high-quality, reusable MLOps tooling and best practices to drive efficiency across the entire ML lifecycle. ● Driving automation initiatives to minimize manual intervention in model deployment and management. ● Troubleshooting production issues, performing root cause analysis, and implementing preventative measures for ML systems. OUR SUCCESSFUL CANDIDATE WILL HAVE THE FOLLOWING: Essentials ● Mid-senior level experience in a Machine Learning Engineer, MLOps Engineer, or similar role. ● Strong proficiency in Python for data and ML workflows and infrastructure automation tools (e.g. Terraform) for scalable infrastructure provisioning. ● Extensive experience with cloud platforms ( we work with GCP) for building and deploying ML systems. ● Deep understanding of containerization technologies and CI/CD pipelines. ● Solid experience with ML experiment tracking, model registry, and feature store platforms. ● Experience working with high volume, complex data architectures and real-time processing. ● Experience with SQL for data access and pipeline integration. ● A strong foundation in computer science fundamentals, software engineering best practices, and system design. Most importantly, we are looking for a continuous learning mindset and passion for researching and adopting the necessary technologies to solve complex MLOps and ML Engineering challenges. Nice To Have ● Experience working with Google Cloud Platform (GCP) services, particularly Vertex AI for training, deployment, and monitoring of ML models. ● Familiarity with building and deploying LLMs in production environments at scale. WHO WE ARE At the core of LeoVegas Group is Team Leo. Our culture is our foundation and is what enables us to innovate, build, and lead as we trailblaze our way through the igaming industry. We’re a team of over 2000 innovators, initiators, and groundbreakers working in a fast-paced and agile environment across 19 offices worldwide. BENEFITS ● Hybrid work policy ● 4 weeks of Workation (T&C apply) ● 30 annual vacation days ● Occupational Pension ● 5,000 SEK wellness contribution annually ● Parental Leave Top-Up ● Possibility to enrol in a private health care insurance for both you and your partner ● 1,500 SEK equipment allowance ● Benify - benefits portal with many offers and discounts In our pride, we empower our teammates to find their roar and run with their wildest ideas. We don’t wait for things to happen; we pounce and make it happen! Would you be a good fit for the Leo Pride - give us a roar! **As our company working language is English, we’d like to see your CV in English, please**
Sida 1 av 13