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16.12.2021 | Intelligente Eingebettete Systeme

Stel­len­aus­schrei­bung: Im Fachgebiet Intelligente Eingebettete Systeme (Prof. Dr. rer. nat. Bernhard Sick)

@Intelligente Eingebettete Systeme

Die Stelle ist zunächst bis zum 31.03.2023 im Rahmen des Vorhabens „KI-Data Tooling (KI-DT), gefördert vom BMWI, gemäß der Projektlaufzeit befristet (§ 2 Abs. 2 WissZeitVG). Eine Verlängerung der Beschäftigung ist geplant. 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, Active Learning) und der Künstlichen Intelligenz. Schwerpunkte in der Grundlagenforschung sind beispielsweise selbstlernende und selbst-organisierende Systeme, Methoden des kollaborativen und aktiven Lernens, Methoden des Transferlernens oder Techniken zur Echtzeitanalyse von Zeitreihen. Schwerpunkte im Bereich angewandter Forschung liegen in den Bereichen Energiesysteme, Automobil (Autonomes Fahren) und Experimentalphysik/Werkstoffe. Im Fachgebiet IES arbeiten aktuell etwa 25 MitarbeiterInnen in den genannten Bereichen.

Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (m/w/d), EG 14 TV-H, befristet, Vollzeit (derzeit 40 Wochenstunden)

 

Bewerbungsfrist:28.12.2021
Einstellungsbeginn:baldmöglichst
Kennziffer:34566

 

Unser Angebot:

 

Als Beschäftigte:r im Fachgebiet Intelligente Eingebettete Systeme

  • Leitung eines hochmotivierten Teams internationaler Forscher:innen.
  • Konferenzen, Summer Schools und verschiedene Weiterbildungsangebote.
  • Nutzung eines eigenen, sehr großen Slurm-Basierten Compute-Clusters (CPU und GPU).
  • Ab 2022 (geplant) Nutzung eines eigenen Versuchsträgers (u.a. Kamera, RADAR, LIDAR).
  • Entwicklung von neuen Methoden, die in praktischen Anwendungen genutzt werden.
  • Unterstützung bei der wissenschaftlichen Weiterqualifikation.

 

Als Beschäftigte:r der Universität Kassel

  • eröffnet sich Ihnen ein interessantes und vielfältiges Aufgabengebiet im Rahmen einer modernen und aufstrebenden Universität,
  • werden Sie Teil eines interdisziplinären Teams mit guter und kollegialer Arbeitsatmosphäre,
  • besteht für Sie die Möglichkeit, an fachlichen und überfachlichen Weiterbildungsmaßnahmen teilzunehmen,
  • befindet sich Ihr Arbeitsplatz in zentraler Lage in der Stadt Kassel (bei einem Einsatz am Standort Holländischer Platz bzw. Wilhelmshöher Allee) mit guter Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr, der derzeit für Sie kostenlos nutzbar ist.

 

Profitieren Sie darüber hinaus von den vielfältigen Vorteilen eines Beschäftigungsverhältnisses im öffentlichen Dienst, wie u. a.:

  • einer zusätzlichen betrieblichen Altersversorgung (VBL),
  • einem optionalen Kinderzuschlag gem. TV-Hessen, einer familienfreundlichen Hochschule (u. a. Kinderbetreuung für Notfälle),
  • einer Jahressonderzahlung im Monat November,
  • einem Anspruch auf vermögenswirksame Leistungen,
  • einer Förderung des ehrenamtlichen Engagements,
  • einer kostengünstigen Teilnahme am Hochschulsport und am vollständigen Fitnessangebot im Rahmen von Unifit sowie der betrieblichen Gesundheitsförderung.

 

Ihre Aufgaben:

 

  • Eigenständige schwierige Forschungsaufgaben im Rahmen des Projekts KI-DT, beispielsweise in den folgenden Bereichen:
    o Labeling-Verfahren für die hochautomatisierte Annotation von Daten (z.B. Bilder und Trajektorien) für das Training maschineller Lernverfahren (insbesondere Deep Learning Ansätze).
    o Verfahren des aktiven Lernens für die Objektdetektion in Kamerabildern und für die Intentionsdetektion (d.h. Aktivitätserkennung in Zeitreihen) von ungeschützten Verkehrsteilnehmern.
    o Modellierungsmethoden zur Quantifizierung der aleatorischen und epistemischen Unsicherheit in Deep Learning.
    o Verfahren zur Ausnutzung des durch Sensorfusion entstehenden Informationsgewinns für die hochautomatisierte Annotation von Kamera-, LIDAR- und RADAR-Daten.
  • Verantwortliche Teamleiterfunktion einer Forschungsgruppe des Fachgebiets IES auf dem Gebiet der KI und des maschinellen Lernens im Automobilbereich mit Projektverantwortung und Management für diverse Drittmittelprojekte im Automobilbereich.
  • Selbstständige Einwerbung weiterer Drittmittelprojekte und Mitarbeit an Projektanträgen.

 

Voraussetzungen:

  • Mit sehr gutem Erfolg abgeschlossene Promotion in Informatik oder einem anderen relevanten Bereich.
  • Sehr gute grundlegende Kenntnisse in Maschinellem Lernen und Datenanalyse.
  • Erfolgreiche wissenschaftliche Laufbahn mit Veröffentlichungen in den relevanten Tätigkeitsfeldern.
  • Erfahrungen in der Einwerbung von Drittmitteln (z.B. BMBF, BMWI, DFG)
  • Erfahrungen in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens, insbesondere im Bereich Deep Learning.
  • Erfahrung in der Programmierung insbesondere in Python, aber auch andere Programmiersprachen.
  • Eine strukturierte Arbeitsweise, die es Ihnen ermöglicht, im Team zu arbeiten und zu leiten.
  • Neugier auf Herausforderungen im Bereich der Anwendungen des Maschinellen Lernens im Bereich des automatisierten Fahrens.
  • Selbständige und zielorientierte Arbeitsweise und Freude am wissenschaftlichen Arbeiten.
  • Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

 

Von Vorteil sind:

  • Erfahrungen im Bereich des aktiven Lernens für die Objektdetektion in Bildern und Erfahrungen im Bereich der Zeitreihenanalyse, insbesondere der Intentionserkennung und Aktivitätserkennung.
  • Gute Kenntnisse in KI-Tools, z. B. PyTorch, Tensorflow, Sklearn, Pandas, OpenCV und Numpy.
  • Organisatorische und koordinatorische Erfahrungen (z.B. Projektmanagement)

 

Für Fragen steht Prof. Dr. Bernhard Sick, E-Mail: bsick(at)uni-kassel.de, Tel.: +49 561 804-6020, zur Verfügung.

 

Weitere Informationen