Rector magnificus

De Universiteit Leiden
De Universiteit Leiden is in 1575 opgericht en een van Europa’s meest vooraanstaande internationale onderzoeksuniversiteiten. De universiteit is gevestigd in Leiden en Den Haag en heeft circa 33.500 studenten en 7.860 medewerkers.

De Universiteit Leiden staat midden in de samenleving en wordt uitgedaagd om mee te bewegen met maatschappelijke veranderingen. De universiteit wil vernieuwen maar moet tegelijkertijd ook stabiel en betrouwbaar zijn als bolwerk van academische vrijheid.

Onze kernwaarden verbindend, vernieuwend, verantwoordelijk en vrij zijn daarbij de leidraad. De kernwaarden komen voort uit ons motto Praesidium Libertatis (bolwerk van vrijheid) en uit de academische identiteit en cultuur van Universiteit Leiden. De Universiteit Leiden zoekt een vooraanstaande wetenschapper en zeer ervaren bestuurder die in diens handelen en denken aansluit bij de kernwaarden.

We stimuleren verbindingen tussen uiteenlopende wetenschapsgebieden, maar ook tussen de wetenschap en de maatschappij. We creëren samen met anderen nieuwe kansen en mogelijkheden voor onderzoek en onderwijs, en zetten in op verdieping van de wisselwerking tussen onze universiteit en de samenleving.

Onderzoek en onderwijs zijn binnen de Universiteit Leiden onlosmakelijk met elkaar verbonden. Hierdoor kunnen studenten kennis en ervaring opdoen met state-of-the-art wetenschappelijk onderzoek en profiteren van de nieuwste wetenschappelijke inzichten. Met haar ambities richt de universiteit zich op de oplossing van zowel wetenschappelijke als maatschappelijke vraagstukken.

In ons strategisch plan (Strategie Universiteit Leiden - Universiteit Leiden) hebben wij de volgende zes ambities gedefinieerd:

• Ruimte voor vernieuwing
• Toonaangevend interdisciplinair onderzoek en onderwijs
• Toekomstgerichte ontwikkeling van studenten
• Een gezonde, betrokken en lerende gemeenschap
• Meer waarde via strategische samenwerking
• Ruim baan voor talent en ontplooiing

PhD Candidate in Emotionally and Socially Aware Natural Language Processing

Key responsibilities

• Conduct original and novel research in the field of socially aware and trustworthy NLP;
• Publish and present scientific articles in international conferences (e.g., ACL, EMNLP) and journals;
• Collaborate with colleagues in interdisciplinary settings;
• Assist in relevant teaching and supervision activities at LIACS;
• Write a dissertation.

Selection Criteria

• A MSc degree in Computer Science, Natural Language Processing, Artificial Intelligence, Computational Linguistics or a related field;
• Strong background in NLP, machine learning, and deep learning.
• Excellent programming skills (preferably in Python), with experience in fine-tuning language models and working with deep learning frameworks (e.g., PyTorch);
• Interest in interdisciplinary research (e.g., HCI, computational social science, affective computing);
• Ability to work with a high degree of independence and eagerness to contribute your own ideas, and collaborating within a team;
• Good writing and presentation skills;
• Interested in contributing to educational activities and public engagement;
• Excellent proficiency in English (oral and written).

PhD Candidate in Explainable AI for Multimodal Foundation Models (FIND project)

The FIND project

Foundation for Industry (FIND) – Large AI Models for a Resilient High-Tech Industry – is a 6-year nationally funded programme uniting 5 Dutch universities, 2 knowledge institutes, and 11 industrial partners. Its aim is to develop and apply foundation models tailored to Dutch industry needs, focusing on underserved modalities (e.g. sensor data, time series, multimodal signals) and edge applications. The consortium develops an open-source toolbox of models, code, and validated outputs to strengthen the competitiveness of the Dutch high-tech sector.

The PhD Candidate Position
You will be supervised by Prof. Dr. Suzan Verberne and Dr. Niki van Stein at the Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS), Leiden University. The focus is on explainability for multimodal foundation models, combining information-theoretic approaches (e.g., information bottleneck) with cross-modal modelling of time series and sensor data. The project will also explore signal-to-text generation for human-readable explanations of complex sensor outputs and mechanistic interpretability for multimodal foundation models.

Key responsibilities

• Perform PhD research on the above topics and publish in top venues;
• Collaborate closely with the other FIND fellows and industrial partners;
• Disseminate results via publications, open-source software, and presentations;
• Assist in relevant teaching activities.

Selection Criteria

• MSc degree in Computer Science, Artificial Intelligence, Data Science, or related field;
• Solid background in machine learning, deep learning and foundation models such as Large Language Models;
• Strong programming skills (Python/C++);
• Proven interest in generative models and Explainable AI is a plus;
• Analytical and creative mindset, with the ability to work independently and in teams;
• Excellent command of English; willingness to work in an international, multi-sector environment;
• Good collaboration skills, also in interdisciplinary settings.