Blätter-Navigation

Offre 365 sur 470 du 19/07/2022, 11:55

logologo

Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Dres­den - Cen­ter for Inter­di­sci­pli­nary Digi­tal Sci­en­ces, Cen­ter for Scala­ble Data Ana­ly­tics and Arti­fi­cial Intel­li­gence

Die TU Dres­den ist eine der elf Exzel­len­z­u­ni­ver­sitä­ten Deut­sch­lands. Als Voll­u­ni­ver­sität mit brei­tem Fächer­spek­trum zählt sie zu den for­schungs­s­tärks­ten Hoch­schu­len. Aus­tau­sch und Koope­ra­tion zwi­schen den Wis­sen­schaf­ten, mit Wirt­schaft und Gesell­schaft sind dafür die Grund­lage. Ziel ist es, im Wett­be­werb der Uni­ver­sitä­ten auch in Zukunft Spit­zen­plätze zu bele­gen. Daran und am Erfolg beim Trans­fer von Grund­la­gen­wis­sen und For­schung­s­er­geb­nis­sen mes­sen wir unsere Leis­tun­gen in Lehre, Stu­dium, For­schung und Wei­ter­bil­dung. Wis­sen schafft Brü­cken. Seit 1828.

wiss. Mit­ar­bei­ter/in (m/w/d)

Im Rah­men der Stra­te­gie Künst­li­che Intel­li­genz (KI) der Bun­des­re­gie­rung wird das erfolg­rei­che säch­si­sche Kom­pe­tenz­zen­trum ScaDS.AI Dres­den/Leip­zig (Cen­ter for Scala­ble Data Ana­ly­tics and Arti­fi­cial Intel­li­gence) zu einem füh­ren­den deut­schen KI-Kom­pe­tenz­zen­trum für Big Data und Künst­li­che Intel­li­genz (KI) aus­ge­baut.

Hier­für ist im Cen­ter for Inter­di­sci­pli­nary Digi­tal Sci­en­ces im Depart­ment ScaDS.AI zum nächst­mög­li­chen Zeit­punkt die Stelle ScaDS-22.2 als
wiss. Mit­ar­bei­ter/in (m/w/d)
(bei Vor­lie­gen der per­sön­li­chen Vor­aus­set­zun­gen E 13 TV-L)
für 3 Jahre mit der Option auf Ver­län­ge­rung (Beschäf­ti­gungs­dauer gemäß WissZeitVG) zu beset­zen. Es besteht die Gele­gen­heit zur eige­nen wiss. Wei­ter­qua­li­fi­ka­tion. Die Ver­ein­bar­keit von Fami­lie und Beruf hat einen hohen Stel­len­wert. Die Stelle ist grund­sätz­lich auch für Teil­zeit­be­schäf­tigte geeig­net. Bitte ver­mer­ken Sie die­sen Wunsch in Ihrer Bewer­bung.
Fach­li­che Zuord­nung: Pro­fes­sur für Modell­ba­sierte Land­schafts­öko­lo­gie (Prof. Dr. rer. nat. Anna Cord)
For­schungs­ge­biet: Bio­di­ver­si­täts- und Öko­sys­tem-Moni­to­ring

Aufgabenbeschreibung:

For­schung zur auto­ma­ti­schen Iden­ti­fi­zie­rung von Arten und zur Erken­nung von funk­tio­na­len Merk­ma­len auf Grund­lage von Bil­dern, Video- und Audio­auf­nah­men; Design, Imple­men­tie­rung und Ana­lyse von Algo­rith­men des maschi­nel­len Ler­nens unter Ver­wen­dung ver­füg­ba­rer Feld­da­ten zur Bio­di­ver­si­tät und zu Öko­sys­tem­funk­tio­nen (z. B. Vogel-, Fle­der­maus- und Insek­ten­ge­räu­sche, Pflan­zen­merk­male und Vege­ta­ti­ons­phä­no­lo­gie, Mikro­klima); Ent­wick­lung von Metho­den zur Ana­lyse bio­ti­scher Inter­ak­tio­nen und öko­lo­gi­scher Netz­werke; aktive Teil­nahme und Mit­ar­beit im ScaDS.AI-Kon­sor­tium; Prä­sen­ta­tion von For­schungs­er­geb­nis­sen auf Work­shops und inter­na­tio­na­len Kon­fe­ren­zen; Ver­öf­fent­li­chung von For­schungs­er­geb­nis­sen in begut­ach­te­ten eng­lisch­spra­chi­gen Fach­zeit­schrif­ten.

Erwartete Qualifikationen:

sehr guter wiss. Hoch­schul­ab­schluss in Data Sci­ence, Infor­ma­tik, Machine Lear­ning, Mathe­ma­tik oder einer ver­gleich­ba­ren Inge­nieur- oder Natur­wis­sen­schaft (ver­bun­den mit einem star­ken Inter­esse an umwelt­be­zo­ge­nen/öko­lo­gi­schen Anwen­dun­gen) oder in quan­ti­ta­ti­ver Öko­lo­gie (mit star­kem Inter­esse an com­pu­ter­ge­stütz­ten und maschi­nel­len Lern­tech­ni­ken); Neu­gier und star­kes Inter­esse an der Arbeit in einem inter­dis­zi­pli­nä­ren und inter­na­tio­na­len Team; selbst­stän­dige, fle­xi­ble und ergeb­nis­ori­en­tierte Arbeits­weise; sehr gute Eng­lisch­kennt­nisse in Wort und Schrift. Vor­kennt­nisse in der Geo­da­ten­ana­lyse und -model­lie­rung sind von Vor­teil.

Hinweise zur Bewerbung:

Frauen sind aus­drück­lich zur Bewer­bung auf­ge­for­dert. Sel­bi­ges gilt auch für Men­schen mit Behin­de­run­gen.
Ihre aus­sa­ge­kräf­tige Bewer­bung sen­den Sie bitte mit den übli­chen Unter­la­gen unter Angabe der Stel­len­num­mer ScaDS-22.2 bis zum 29.08.2022 (es gilt der Post­stem­pel der ZPS der TU Dres­den) bevor­zugt über das Secu­re­Mail Por­tal der TU Dres­den https://securemail.tu-dresden.de als ein PDF–Doku­ment an scads.ai@tu-dresden.de oder an: TU Dres­den, CIDS, Herrn Prof. Dr. Nagel, Helm­holtz­str. 10, 01069 Dres­den. Ihre Bewer­bungs­un­ter­la­gen wer­den nicht zurück­ge­sandt, bitte rei­chen Sie nur Kopien ein. Vor­stel­lungs­kos­ten wer­den nicht über­nom­men.

Hin­weis zum Daten­schutz: Wel­che Rechte Sie haben und zu wel­chem Zweck Ihre Daten ver­ar­bei­tet wer­den sowie wei­tere Infor­ma­tio­nen zum Daten­schutz haben wir auf der Web­seite https://tu-dresden.de/karriere/datenschutzhinweis für Sie zur Ver­fü­gung gestellt.