Research Associate in Statistics
We are looking for a Research Associate in Statistics to join the Statistics and Data Science team in the School of Mathematics, Cardiff University.
Cardiff University has recently been awarded a significant EPSRC research grant to develop AI methods that can support and enhance intelligence analysis for national security and defence.
The work will be delivered by an interdisciplinary consortium that also includes Warwick, Southampton, and Dundee Universities, as well as the Alan Turing Institute. We will be working closely with UK government defence and national security partners.
The project, entitled “AI Intelligence Triage & Acquisition Support for Human-centred Analysis” (AiTASHA), aims to improve the speed and confidence of intelligence analysts’ assessments by building new AI tools that can work alongside human analysts. Intelligence analysts are routinely required to make high-consequence, defensible assessments from vast, complex and uncertain datasets, for example to identify tell-tale signs that a terrorist cell is preparing an imminent attack. Analysts must make these assessments rapidly in a highly-pressured and resource-constrained environment, where they face difficult choices of what data to analyse first, and whether to gather additional intelligence, potentially at the cost of delay or increased risk.
Addressing this challenge is becoming increasingly urgent as both the scale and complexity of intelligence datasets, as well as the threat posed to UK safety, are growing, and existing AI support tools primarily focus on the identification and visualisation of patterns within datasets, without due consideration of human understanding or context, defensibility, and representation of uncertainty.
The goal of this ambitious project is to make fundamental advances that will together underpin and enable a future explainable, defensible AI system that can complement, rather than replace, the work of intelligence analysts; recommending which existing data should be prioritised for human review and which potential new data should be prioritised for acquisition.
To address this challenge we will advance the state-of-the-art across multiple component disciplines; in explainable multi-modal deep learning models, in causal statistical models and in human-machine teaming and AI ethics.
The successful candidate will need to be eligible for UK security clearance in principle, e.g., by nationality (British Citizen) or 5+ years UK residency etc. Eligibility criteria and further information on the process can be found on the UK Government security vetting website, see https://www.gov.uk/government/publications/united-kingdom-security-vetting-clearance-levels/national-security-vetting-clearance-levels#developed-vetting-dv
The successful candidate will be asked to provide the following information:
Your current nationality
Your nationality at birth
Other nationality (include dual nationality if applicable)
Confirmation that you have been residing in the UK for the past 5 years (if you haven’t, please provide details of when and where you resided and the reason)
In this role, you will:
Conduct research in statistics, with applications to intelligence analysis. This role will involve investigating and developing methods that will allow AI-based models to identify subsets of data with the highest potential for reducing uncertainty of model outputs, leveraging and building on existing methods in ML explainability, interpretability, and uncertainty quantification. The research will focus predominantly on vision, language and multimodal models, and on integration of these models with cutting-edge graph-based statistical methods that have been previously developed by members of the project team to support national security use.
Work with an exciting interdisciplinary team of academics and external stakeholders.
Participate in activities to promote the AiTASHA project and its work to the wider University and the outside world
We’d like to hear from you if you:
Have an expertise and proven portfolio of research in statistics with a strong mathematical background.
Can work with a tight-knit team of researchers and external government partners to produce innovative and practical solutions to pressing problems in defence and security.
Have experience of AI/machine learning/deep learning and modern computing tools which implement such methodology.
We can offer you the chance to work in a vibrant organisation, with great benefits and opportunities for progression. We are a proud Living Wage supporter.
This role is eligible to be offered on a blended working basis, meaning that as well as spending time working on campus you may spend some time working from another location, e.g. your home. The University is committed to offering this flexibility, wherever the role and business need allows, supporting work-life balance.
Please contact Prof Jon Gillard ([email protected]) or Prof Maggie Chen ([email protected]) for an informal, confidential discussion about the role.
This post is full-time (35 hours per week) fixed-term for 14 months, starting 1st August or soon thereafter.
Salary: £41,064 - £46,049 per annum (Grade 6).
Date advert posted: Friday, 3 July 2026
Closing date: Friday, 31 July 2026
Cardiff University is committed to supporting and promoting equality and diversity and to creating an inclusive working environment. We believe this can be achieved through attracting, developing, and retaining a diverse range of staff from many different backgrounds who have the ambition to create a University which seeks to fulfil our social, cultural and economic obligation to Cardiff, Wales, and the world. In supporting our employees to achieve a balance between their work and their personal lives, we will also consider proposals for flexible working or job share arrangements.
Applications may be submitted in Welsh, and an application submitted in Welsh will not be treated less favourably than an application submitted in English.
Cardiff University is a signatory to the San Francisco Declaration on Research Assessment (DORA), which means that in hiring and promotion decisions we will evaluate applicants on the quality of their research, not publication metrics or the identity of the journal in which the research is published. More information is available at: Responsible research assessment - Research - Cardiff University
Cydymaith Ymchwil (Ystadegau)
Rydym yn awyddus i benodi Cydymaith Ymchwil (Ystadegau) i ymuno â’r Tîm Ystadegau a Gwyddor Data yn Ysgol Mathemateg Prifysgol Caerdydd.
Mae Prifysgol Caerdydd newydd sicrhau grant ymchwil sylweddol gan Gyngor Ymchwil y Gwyddorau Ffisegol a Pheirianneg (EPSRC) at ddibenion datblygu dulliau deallusrwydd artiffisial i gefnogi a gwella’r gwaith o ddadansoddi cudd-wybodaeth ym maes diogelwch ac amddiffyn cenedlaethol.
Bydd y gwaith yn cael ei wneud gan gonsortiwm rhyngddisgyblaethol sydd hefyd yn cynnwys Prifysgol Warwick, Prifysgol Southampton, Prifysgol Dundee a Sefydliad Alan Turing. Byddwn yn cydweithio’n agos â phartneriaid amddiffyn a diogelwch cenedlaethol Llywodraeth y DU.
Nod y prosiect Cymorth Brysbennu a Chaffael Cudd-wybodaeth Deallusrwydd Artiffisial at Ddibenion Dadansoddi sy’n Seiliedig ar Bobl (AiTASHA) yw gwella pa mor gyflym y mae dadansoddwyr cudd-wybodaeth yn gwneud asesiadau, a hyder yn yr asesiadau hynny, drwy greu offer deallusrwydd artiffisial newydd sy’n gweithio ar y cyd â dadansoddwyr dynol. Fel arfer, mae gofyn i ddadansoddwyr cudd-wybodaeth wneud asesiadau arwyddocaol y gellir eu hamddiffyn ar sail setiau data helaeth, cymhleth ac ansicr (e.e. er mwyn nodi arwyddion diamau bod grŵp o derfysgwyr yn paratoi ymosodiad yn y dyfodol agos). Mae’n rhaid i ddadansoddwyr wneud yr asesiadau hyn yn gyflym ac o dan bwysau sylweddol, heb lawer o adnoddau. Wrth wneud hynny, maent yn gorfod dewis pa ddata i'w ddadansoddi’n gyntaf a phenderfynu a ddylid casglu cudd-wybodaeth ychwanegol, hyd yn oed os byddai gwneud hynny’n arwain at oedi neu risg uwch.
Mae mynd i’r afael â’r her hon yn dod yn fater mwyfwy brys, gan fod maint a chymhlethdod setiau data cudd-wybodaeth, yn ogystal â’r bygythiad i ddiogelwch y DU, yn cynyddu. Mae offer cymorth deallusrwydd artiffisial sydd ar gael eisoes yn canolbwyntio’n bennaf ar nodi a delweddu patrymau mewn setiau data. Nid ydynt yn rhoi ystyriaeth briodol i ddealltwriaeth ddynol, cyd-destun, amddiffynadwyedd na’r ffordd y mae ansicrwydd yn cael ei gynrychioli.
Nod y prosiect uchelgeisiol hwn yw sicrhau datblygiadau sylfaenol a fydd yn sail i system deallusrwydd artiffisial y gellir ei hegluro a’i hamddiffyn i ategu, yn hytrach na chymryd lle, y gwaith sy’n cael ei wneud gan ddadansoddwyr cudd-wybodaeth. Bydd hefyd yn argymell pa ddata presennol y dylid ei flaenoriaethu i’w adolygu gan bobl a pha ddata newydd posibl y dylid ei flaenoriaethu i’w gaffael.
Er mwyn mynd i'r afael â'r her hon, byddwn yn datblygu'r technegau diweddaraf mewn llu o ddisgyblaethau perthnasol, gan gynnwys dysgu dwfn amlfodd y gellir ei esbonio, modelau ystadegol achosol, cydweithio rhwng pobl a pheiriannau a moeseg deallusrwydd artiffisial.
Bydd angen i'r ymgeisydd llwyddiannus fod yn gymwys ar gyfer cliriad diogelwch mewn egwyddor yn y DU (e.e. drwy fod yn un o ddinasyddion Prydain neu drwy fod wedi byw yn y DU am bum mlynedd o leiaf, ac ati). Mae’r meini prawf ar gyfer bod yn gymwys a rhagor o wybodaeth am y broses ar gael ar wefan fetio diogelwch Llywodraeth y DU: https://www.gov.uk/government/publications/united-kingdom-security-vetting-clearance-levels/national-security-vetting-clearance-levels#developed-vetting-dv
Os byddwch yn llwyddiannus, bydd gofyn i chi gadarnhau’r canlynol:
- Eich cenedligrwydd ar hyn o bryd
- Eich cenedligrwydd pan gawsoch eich geni
- Unrhyw genedligrwydd arall (nodwch genedligrwydd deuol os yw’n berthnasol)
- Eich bod wedi bod yn byw yn y DU am y pum mlynedd diwethaf (os nad ydych, nodwch ble rydych wedi bod yn byw a pham, gan gynnwys y dyddiadau)
Yn y swydd hon, byddwch yn:
- Gwneud ymchwil ym maes ystadegau a’i defnyddio i ddadansoddi cudd-wybodaeth – Yn y swydd hon, byddwch yn datblygu ac yn ymchwilio i ddulliau a fydd yn caniatáu i fodelau sy'n seiliedig ar ddeallusrwydd artiffisial nodi is-setiau o ddata sydd fwyaf tebygol o leihau’r ansicrwydd sydd ynghlwm wrth allbynnau modelau. Byddwch hefyd yn defnyddio ac yn datblygu dulliau presennol o esbonio penderfyniadau dysgu peirianyddol, dehongli a mesur ansicrwydd. Bydd yr ymchwil yn canolbwyntio'n bennaf ar fodelau llun, iaith ac amlfodd. Bydd y modelau hyn yn cael eu hintegreiddio â dulliau ystadegol arloesol sy'n seiliedig ar graffiau a ddatblygwyd yn flaenorol gan aelodau o dîm y prosiect i gefnogi defnydd ym maes diogelwch cenedlaethol.
- Gweithio gyda thîm rhyngddisgyblaethol cyffrous sy’n cynnwys academyddion a rhanddeiliaid allanol
- Cymryd rhan mewn gweithgareddau i hyrwyddo prosiect AiTASHA a'i waith i’r Brifysgol ehangach a thu hwnt
Os oes gennych chi’r canlynol, hoffem glywed gennych chi:
- Arbenigedd a phortffolio ymchwil profedig ym maes ystadegau, yn ogystal â chefndir mathemategol cryf
- Profiad o weithio gyda thîm clós sy’n cynnwys ymchwilwyr a phartneriaid allanol y llywodraeth i nodi atebion arloesol ac ymarferol i broblemau brys ym maes amddiffyn a diogelwch
- Profiad o ddeallusrwydd artiffisial/dysgu peirianyddol/dysgu dwfn ac offer cyfrifiadurol modern sy’n rhoi methodoleg o’r fath ar waith
Gallwn roi’r cyfle i chi weithio mewn sefydliad bywiog sy’n cynnig pecyn buddion gwych a chyfleoedd i gamu ymlaen yn eich gyrfa. Rydym yn falch o gefnogi'r Cyflog Byw.
Mae’r swydd hon yn gymwys i’w chynnig ar sail gweithio cyfunol. Mae hynny’n golygu, yn ogystal â gweithio ar y campws, y cewch weithio o leoliad arall (e.e. eich cartref) rywfaint o’r amser. Mae’r Brifysgol wedi ymrwymo i gynnig yr hyblygrwydd hwn pan fo’r swydd ac anghenion busnes yn caniatáu hynny er mwyn eich helpu i sicrhau cydbwysedd rhwng eich gwaith a’ch bywyd personol.
Cysylltwch â'r Athro Jon Gillard (
[email protected]) neu'r Athro Maggie Chen (
[email protected]) i gael sgwrs anffurfiol, gyfrinachol ynghylch y swydd.
Mae'r swydd hon yn amser llawn (35 awr yr wythnos) am gyfnod penodol o 14 mis, gan ddechrau ar 1 Awst neu'n fuan wedi hynny.
Cyflog: £41,064 hyd at £46,049 y flwyddyn (Gradd 6)
Dyddiad hysbysebu: Dydd Gwener, 3 Gorffennaf 2026
Dyddiad cau: Dydd Gwener, 31 Gorffennaf 2026
Mae Prifysgol Caerdydd wedi ymrwymo i gefnogi a hyrwyddo cydraddoldeb ac amrywiaeth a chreu amgylchedd gwaith cynhwysol. Credwn y gellir gwneud hynny drwy ddenu, datblygu a chadw ystod amrywiol o staff o lawer o wahanol gefndiroedd. Felly, rydym yn croesawu ceisiadau gan bob rhan o’r gymuned beth bynnag fo’u rhyw, ethnigrwydd, anabledd, cyfeiriadedd rhywiol, hunaniaeth draws, statws perthynas, crefydd neu gred, cyfrifoldebau gofalu, neu oed. Wrth gefnogi ein gweithwyr i gael cydbwysedd rhwng eu gwaith a'u bywydau personol, byddwn hefyd yn ystyried cynigion i rannu swyddi neu weithio'n hyblyg.
Caniateir i geisiadau gael eu cyflwyno yn Gymraeg, ac ni fydd cais a gyflwynir yn y Gymraeg yn cael ei drin yn llai ffafriol na chais a gyflwynir yn Saesneg.
Mae Prifysgol Caerdydd wedi llofnodi Datganiad ar Asesu Ymchwil (DORA) San Francisco, sy'n golygu y byddwn, wrth wneud penderfyniadau cyflogi a dyrchafu, yn gwerthuso ymgeiswyr ar sail safon eu hymchwil, nid ar sail metrigau cyhoeddi na'r cyfnodolyn y mae'r ymchwil wedi’i chyhoeddi ynddo. Ceir rhagor o wybodaeth yma: Asesu ymchwil yn gyfrifol - Ymchwil - Prifysgol Caerdydd
