Precisielandbouw (PL) is dé toekomst voor de agrarische sector. Bij PL draait het om de juiste behandeling op het juiste tijdstip op de juiste plaats. Met de inzet van slimme sensors, vision en robotics technologie in combinatie met geavanceerde big data science wordt het mogelijk meer voedselopbrengst te behalen in de landbouw en tegelijkertijd het gebruik van water, mineralen en gewasbeschermings-middelen terug te dringen. Slimme landbouwinnovatie is essentieel om ervoor te zorgen dat er in 2050 voldoende duurzaam en betaalbaar voedsel beschikbaar zal zijn voor circa 9 tot 10 miljard mensen ondanks minder beschikbare landbouwgrond, toenemende resistentie tegen chemische bestrijdingsmiddelen en klimaatverandering.

Functiebeschrijving

In het project 'Proeftuin voor Precisielandbouw' ontwikkel je in nauwe samenwerking met onderzoekers van de TU/e Werktuigbouwkunde, Wageningen Universiteit & Research (WUR), Hogere Agrarische School (HAS) en medewerkers van high-tech en landbouwbedrijven nieuwe geïntegreerde data science oplossingen om extreem grote, heterogene en vaak ruisige databestanden te beheren en te vertalen in voorspellende algoritmen en modellen voor de PL. Dit omvat onder andere het intelligent en creatief combineren van hardware en software concepten met geavanceerde data technieken zoals machine learning, visualisatie en big data statistiek. Dit met het uiteindelijke doel om data science in de praktijk toe te passen en te valideren in PL. 

Kerntaken

Organiseren en slim combineren van heterogene data sets en deze geschikt maken voor big data analyse;

Machine en/of deep learning, visualisatie en/of andere big data technieken combineren en aanpassen voor toepassingen in het PL en Agri&Food domein in het algemeen;

Uitvoeren van complexe wetenschappelijke data analyses in PL en deze analyses vervolgens visualiseren, presenteren en toepasbaar maken in teamverband.

De onderzoeker gaat werken in de Applied Data Science (ADS) groep geleid door prof. De Vlieg. De ADS groep is onderdeel van de sectie Information Systems (IS) van prof. M. Pechnenizkiy (Machine Learning). De IS sectie is onderdeel van de faculteit Wiskunde en Informatica (W&I).

De geschikte kandidaat beschikt over onderstaande kennis en vaardigheden:

MCs of PhD in Computer Science, Wiskunde, Technische Natuurkunde, Data Science of vergelijkbaar;

Ervaring met het toepassen en ontwikkelen van data science technieken zoals machine learning, data visualisatie, big data statistiek en/of database technieken;

Bij voorkeur ervaring of sterke affiniteit met precisielandbouw (PL);

Zelfstandig kunnen werken in een dynamisch project met verschillende disciplines en stakeholders;

Een stevige bijdrage kunnen leveren aan de wetenschappelijke borging van het data-gedreven PL onderzoek;

Effectieve 'team worker' in staat om te verbinden en om wetenschappelijke data science methoden te vertalen naar de PL praktijk

Goede communicatieve vaardigheden in het Nederlands en Engels in woord en geschrift.

Daarnaast wordt van de Onderzoeker verwacht dat deze zijn/haar onderzoeksresultaten publiceert in context van het OPZuid project 'Proeftuin voor Precisielandbouw' als ook in toonaangevende wetenschappelijke tijdschriften en conferenties op het desbetreffende vakgebied.

Een tijdelijke aanstelling van 1 jaar, 11 maanden voor 1,0 fte. Het salaris is afhankelijk van kennis en  ervaring, maximaal € 4084,-- bruto per maand bij een fulltime aanstelling (salarisschaal 10 CAO  Nederlandse Universiteiten), 8% vakantietoeslag en 8,3% eindejaarsuitkering

De startdatum is 1 februari 2018 of later in overleg

De TU/e biedt uitstekende secundaire arbeidsvoorwaarden, waaronder opleiding, kinderopvang en uitstekende sportfaciliteiten.