Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d), EG 13 TV-H - Fachgebiet Intelligente Eingebettete Systeme

Das Fachgebiet Intelligente Eingebettete Systeme (IES) forscht im Bereich der Grundlagen und der Anwendungen von Methoden der Datenanalyse, des Maschinellen Lernens (z.B. Deep Learning) und der Künstlichen Intelligenz. Schwerpunkte in der Grundlagenforschung sind beispielsweise selbst-lernende und selbst-organisierende Systeme, Methoden des kollaborativen und aktiven Lernens, Methoden des Transferlernens oder Techniken zur Echtzeitanalyse von Zeitreihen. Im Fachgebiet IES arbeiten aktuell etwa 12 MitarbeiterInnen in den genannten Bereichen.

Im neuen Projekt „InnoGen - Deep Generative Models und aktives Lernen zur Unterstützung von Innovationsentscheidungen“ geht es um die Entwicklung eines Systems, das mit der Hilfe hybrider Intelligenz (maschinengesteuerte Kooperation von maschineller und menschlicher Intelligenz) Entscheidungsträgern hilft, Innovationsprojekte adäquat zu bewerten und zu entwickeln.

Aufgaben:

Wissenschaftliche Mitarbeit im o. a. Vorhaben. Im Rahmen des Projekts InnoGen suchen wir Verstärkung für unser Forschungsteam im folgenden Forschungsschwerpunkt:
 

• Entwicklung und Untersuchung von Techniken aus den Bereichen Generative Adversarial Networks bzw. Autoencoder in Kombination mit aktivem Lernen.
   

Dazu erwarten wir eine Beteiligung an weiteren Forschungsaufgaben des Fachgebiets bzw. an Aufgaben der Lehre und der universitären Selbstverwaltung.

Voraussetzungen:

• Mit sehr gutem Erfolg abgeschlossener wissenschaftlicher Hochschulabschluss in einem einschlägigen Fach wie Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Wirtschaftsinformatik, Mathematik o.ä.
• Selbständige und zielorientierte Arbeitsweise und Freude am wissenschaftlichen Arbeiten.
• Idealerweise bereits Erfahrungen im wissenschaftlichen Publizieren.
• Erfahrungen in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens (idealerweise bereits in den genannten Bereichen).
• Sehr gute Kenntnisse in der Programmierung z.B. in Python,
• Eine strukturierte Arbeitsweise, die es Ihnen ermöglicht, im Team zu arbeiten.
• Neugier auf Herausforderungen im Bereich des Maschinellen Lernens / der KI.
• Sehr gute Kenntnisse in Deutsch und Englisch in Wort und Schrift.

Angebot:

• Arbeit in einem vielseitigen Team bestehend aus GrundlagenforscherInnen und AnwenderInnen.
• Summer Schools und verschiedene Weiterbildungsangebote.
• Nutzung eines eigenen, großen Compute-Clusters mit Grafikkarten.
• Entwicklung von neuen Methoden, die in praktischen Anwendungen genutzt werden.

Für Rückfragen steht Prof. Dr. Bernhard Sick, Tel.: 0561-804-6025, E-Mail: bsick@uni-kassel.de, zur Verfügung.

Der Schutz Ihrer personenbezogenen Daten ist uns ein wichtiges Anliegen, daher werden wir mit Ihren persönlichen Daten sorgfältig umgehen. Wenn Sie uns Ihre Daten geben, gestatten Sie uns damit die Speicherung und Nutzung im Sinne des Hessischen Datenschutz- und Informationsfreiheitsgesetzes. Hiergegen können Sie jederzeit Widerspruch einlegen. Ihre personenbezogenen Daten werden dann gelöscht. Informationen gemäß Art. 13 DSGVO für das Bewerbungsverfahren bei der Universität Kassel finden Sie unter www.uni-kassel.de/go/ausschreibung-datenschutz

Die Universität Kassel ist im Sinne der Chancengleichheit bestrebt, Frauen und Männern die gleichen Entwicklungsmöglichkeiten zu bieten und bestehenden Nachteilen entgegenzuwirken. Angestrebt wird eine deutliche Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre. Qualifizierte Frauen werden deshalb ausdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben. Schwerbehinderte Bewerber/-innen erhalten bei gleicher Eignung und Befähigung den Vorzug. Vollzeitstellen sind grundsätzlich teilbar. Bitte reichen Sie uns Ihre Bewerbungsunterlagen nur in Kopie (keine Mappen) ein, da diese nach Abschluss des Auswahlverfahrens nicht zurückgesandt werden können; sie werden unter Beachtung datenschutzrechtlicher Bestimmungen vernichtet. Bewerbungen mit aussagekräftigen Unterlagen sind unter Angabe der Kennziffer 32743 im Betreff, gern auch in elektronischer Form, an den Präsidenten der Universität Kassel, 34109 Kassel bzw. bewerbungen[at]uni-kassel[dot]de, zu richten.