<html xmlns:o="urn:schemas-microsoft-com:office:office" xmlns:w="urn:schemas-microsoft-com:office:word" xmlns:m="http://schemas.microsoft.com/office/2004/12/omml" xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=Windows-1252">
<meta name="Generator" content="Microsoft Word 15 (filtered medium)">
<style><!--
/* Font Definitions */
@font-face
        {font-family:"Cambria Math";
        panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4;}
@font-face
        {font-family:Aptos;
        panose-1:2 11 0 4 2 2 2 2 2 4;}
/* Style Definitions */
p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
        {margin:0cm;
        font-size:11.0pt;
        font-family:"Aptos",sans-serif;
        mso-ligatures:standardcontextual;
        mso-fareast-language:EN-US;}
a:link, span.MsoHyperlink
        {mso-style-priority:99;
        color:#467886;
        text-decoration:underline;}
.MsoChpDefault
        {mso-style-type:export-only;
        font-size:11.0pt;
        mso-ligatures:none;
        mso-fareast-language:EN-US;}
@page WordSection1
        {size:612.0pt 792.0pt;
        margin:72.0pt 72.0pt 72.0pt 72.0pt;}
div.WordSection1
        {page:WordSection1;}
--></style>
</head>
<body lang="EN-GB" link="#467886" vlink="#96607D" style="word-wrap:break-word">
<div class="WordSection1">
<p class="MsoNormal">[Please forward to anyone who may be interested. Apologies for multiple posting.]</p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">Research Assistant on project PROBabLE Futures: Probabilistic AI Systems in Law Enforcement Futures</p>
<p class="MsoNormal">School of Computing Science, University of Glasgow</p>
<p class="MsoNormal"><b>Salary: Grade 7</b>, <b>£39,347 - £44,263 per annum.</b></p>
<p class="MsoNormal"><b>This post is full time, with funding for 42 months.</b></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">We are looking for a motivated Research Assistant to play a key role in the PROBabLE Futures project (<a href="https://www.northumbria.ac.uk/about-us/academic-departments/northumbria-law-school/probable-futures/">https://www.northumbria.ac.uk/about-us/academic-departments/northumbria-law-school/probable-futures/</a>),
 a consortium of six universities working alongside law enforcement, third-sector, and commercial partners to develop a framework for understanding the implications of uncertainty and building confidence in future Probabilistic AI in law enforcement.</p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">This project is funded by UK Research and Innovation (UKRI) as part of a 4-year £3.5 million Responsible AI (RAI) UK Keystone project. The consortium brings together researchers from the Universities of Northumbria, Glasgow, Northampton,
 Leicester, Cambridge, and Aberdeen. The academic team includes Co-Investigators with expertise in computing science, law, criminal justice, social innovation, and participatory methodology. Project partners include National Police Chiefs’ Council, UK Government’s
 Chief Scientific Adviser for Policing, and Centre for Emerging Technology and Security (CETaS).</p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">You will research AI explainability, fairness, and ethics, statistical methods for machine learning, probabilistic/predictive modelling, and decision support techniques for autonomous systems and systems with humans in the loop. You will
 be expected to write research articles for leading conferences and journals, organise your workload, and proactively contribute towards the project’s objectives. This includes developing links with external organisations and contributing to partner and funder
 engagement activities. Ability to work with and gain trust of external stakeholders especially police organisations will be essential.</p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">You should hold a PhD (or be close to completion) in computer science, statistics, mathematics, engineering, or other relevant disciplines and have up-to-date knowledge in advanced AI topics, such as deep learning, generative models, representation
 learning, sequence models, and NLP. Experience in software development in relevant areas (data processing, machine learning, deep learning, visualisation libraries) is desirable.</p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">Please contact Michele Sevegnani at <a href="mailto:michele.sevegnani@glasgow.ac.uk" target="_blank">
michele.sevegnani@glasgow.ac.uk</a> if you want to discuss.</p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">The closing date for applications is <b>6 August 2024</b>.</p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">Information about the position and the application process can be found at:
<a href="https://www.jobs.ac.uk/job/DIT105/research-associate">https://www.jobs.ac.uk/job/DIT105/research-associate</a></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">Best wishes,</p>
<p class="MsoNormal">Michele</p>
</div>
</body>
</html>