Studentermedhjælper i deep learning og data science

Søger du et studiejob, hvor du kan være med til at gøre naturens forandring målbar med deep learning og statistik?

Vi søger en teknisk stærk studerende med interesse for deep learning, computer vision og statistik, som vil være en del af et lille, engageret team i Koordinat. Vi udvikler AI-modeller og bruger dem til at kortlægge og monitorere naturen, i Danmark og på sigt i resten af Europa.

Deep learning og statistik, anvendt på naturen

Koordinat har udviklet en platform, der bruger deep learning på luftfotos, satellitbilleder og LiDAR til at overvåge beskyttet natur. Modellerne genkender naturtyper, finder ændringer i terrænet og måler trækronedække, og de kan køres for hele landet år efter år. Værktøjerne bruges dagligt i en voksende andel af landets kommuner.

Nu vil vi videre. Vi vil gøre naturens forandring målbar, så den kan indgå i beslutninger, der rækker ud over den danske offentlige naturforvaltning. Det kræver nye modeller og nye typer data, og dem skal du være med til at bygge.

De problemer, vi prøver at løse, har sjældent et facit. Ofte findes der hverken et færdigt datasæt eller en entydig definition af, hvad det rigtige svar er. Derfor begynder arbejdet tit med spørgsmålet om, hvordan opgaven overhovedet skal formuleres.

Dine opgaver

Du kommer til at arbejde tæt sammen med os, der har bygget de modeller, der kører i dag. Opgaverne kan fx være at:

• Træne og evaluere modeller i PyTorch og undersøge, hvorfor de ikke lærer det, vi regnede med.

• Bygge og kvalitetssikre datasæt ud fra luftfotos, satellitbilleder og LiDAR.

• Afprøve en idé fra en ny artikel og vurdere ærligt, om den holder på vores data.

• Køre eksperimenter på vores egne GPU-servere og formidle resultaterne til resten af holdet.

Din profil

Du er i gang med en relevant videregående uddannelse, fx datalogi, statistik, matematik, fysik, machine learning eller en ingeniørretning, og du er formentlig sidst på bacheloren eller på kandidaten. Vi forestiller os, at du:

• Har trænet modeller i PyTorch, i kurser, projekter eller på egen hånd.

• Har et godt statistisk fundament og er nysgerrig på, hvordan det kan kombineres med deep learning.

• Hellere vil forstå et problem til bunds end tage den første løsning, der virker nogenlunde.

• Arbejder selvstændigt og har en sund skepsis over for egne resultater.

Erfaring med satellit- og luftfotos, LiDAR eller økologiske data er et plus, men ikke et krav. Domænet kan du lære hos os.

Det får du ud af et studiejob hos Koordinat

Du får rigtige opgaver og ansvar fra første dag, og det, du bygger, kommer i brug hos rigtige brugere. Du får daglig sparring med erfarne kolleger, adgang til egne GPU-servere og store mængder data, så der er kort fra idé til forsøg. Der er plads til at forfølge en idé, også når den ikke er afprøvet før.

Vi er fleksible omkring dit studie, så du kan skrue ned i eksamensperioder og op, når der er luft. Når du når til specialet, er der mulighed for at skrive det i samarbejde med os.

Vi sætter stor pris på det sociale. Vi har kontor på Nørrebro i København, hvor vi spiser sammen hver dag i vores frokostordning. Vi er et lille hold, hvor alle kender hinanden godt, og vi prioriterer tid sammen væk fra skærmen, fx på fælles ture og arrangementer.

Praktisk

• Arbejdstid: 10-20 timer om ugen, fleksibelt efter dit studie.

• Arbejdssted: København N.

• Start: snarest muligt eller efter aftale.

• Mulighed for speciale i samarbejde med Koordinat.

• Du taler og skriver dansk og bor i nærheden af København.

Ansøgning

Send dit CV og et par linjer om, hvorfor det her fanger dig. Link gerne til GitHub eller et projekt, du er stolt af. Ansøgningsfrist: 1. december 2026, men vi indkalder løbende til samtale, så vent ikke med at skrive.

Hvem er Koordinat?

Koordinat er en dansk nature-tech-virksomhed, der gør naturens forandring målbar. Vi er et lille team med rødder i data science, bioinformatik og kunstig intelligens. Vi bygger AI-modeller, der genkender og monitorerer natur med remote sensing-data. Vores mission er at give dem, der forvalter naturen, et fælles og opdateret billede af, hvordan den faktisk har det.

www.koordinat.ai