Stellenticket HTWK Leipzig

Zur Ver­stär­kung der Abtei­lung Data Sci­ence in Bio­öko­no­mie suchen wir zum nächst­mög­li­chen Zeit­punkt eine*n
Wis­sen­schaft­ler*in zur Pro­mo­tion (m/w/d)
Schwer­punkt Künst­li­che Intel­li­genz (100 %)

Gemein­sam for­schen wir an Metho­den der künst­li­chen Intel­li­genz, um einige der drin­gends­ten gesell­schaft­li­chen Pro­bleme unse­rer Zeit anzu­ge­hen. Wir beschäf­ti­gen uns mit glo­ba­len Her­aus­for­de­run­gen wie Ernäh­rungs­si­che­rung, Schutz der Bio­di­ver­si­tät, Krank­heits­er­ken­nung, Umwelt- und Kli­ma­schutz. Dafür brau­chen wir Exper­ten, die basie­rend auf unter­schied­lichs­ten Daten­ty­pen mit Hilfe von Metho­den des Maschi­nel­len Ler­nens kom­plexe Zusam­men­hänge ler­nen kön­nen, wel­che anschlie­ßend mit Hilfe von Erklär­ba­rer Künst­li­cher Intel­li­genz für den Men­schen ver­ständ­lich dar­ge­stellt wer­den um poten­ti­ell neues Wis­sen gene­rie­ren zu kön­nen. Dabei arbei­ten Sie u.a. direkt mit Exper­tIn­nen der ver­schie­dens­ten For­schungs­be­rei­che des ATBs zusam­men sowie mit Spit­zen­for­sche­rIn­nen für erklär­bare KI der For­schungs­gruppe UMI (Under­stand­a­ble Machine Intel­li­gence) lab.

Ihr Auf­ga­ben­ge­biet

• Ent­wi­cke­lung neu­ar­ti­ger Metho­den der künst­li­chen Intel­li­genz;
• Wis­sen­schaft­li­che Bear­bei­tung von Pro­jek­ten insb. mit den Schwer­punk­ten auf:
• Bild Klas­si­fi­ka­tion, inkl. Selbst­über­wach­tem Ler­nen
• Seg­men­tie­rung
• Objekt Erken­nung
• Erklär­bare Künst­li­che Intel­li­genz;
• Kom­mu­ni­ka­tion und Wei­ter­gabe der Pro­jekt­er­geb­nisse an die Pro­jekt­part­ner;
• Vor­stel­lung von Pro­jekt­er­geb­nis­sen auf Kon­fe­ren­zen und Work­shops;
• Erstel­lung von Pro­jekt­be­rich­ten und wis­sen­schaft­li­chen Publi­ka­tio­nen.

• Span­nende For­schungs­auf­ga­ben im Bereich des maschi­nel­len Ler­nens mit gesell­schaft­lich höchst rele­van­ten Anwen­dungs­fel­dern;
• Die Mög­lich­keit, wert­volle Bei­träge zu AI-Spit­zen­for­schung leis­ten zu kön­nen;
• Die Mög­lich­keit, Ihre Bei­träge in Kon­fe­renz und Jour­nal Publi­ka­tio­nen zu ver­öf­fent­li­chen;
• Die Mög­lich­keit zur Pro­mo­tion (PhD);
• Ein hoch­mo­ti­vier­tes, inter­na­tio­na­les Team;
• Fle­xi­ble Arbeits­zei­ten und exzel­lente Aus­stat­tung;
• Betreu­ung durch erfah­rene Wis­sen­schaft­ler*innen;
• Fami­li­en­freund­li­che Arbeits­be­din­gun­gen, die die Ver­ein­bar­keit von Beruf und Fami­lie för­dern;
• Enge Koope­ra­tion mit dem Ber­lin Insti­tute for the Foun­da­ti­ons of Lear­ning and Data (BIFOLD), der For­schungs­gruppe Maschi­nel­les Ler­nen des HHI und dem Depart­ment of Com­pu­ter Sci­ence der TU Kai­sers­lau­tern, der For­schungs­gruppe UMI lab u.v.a.;
• Betei­li­gung am VBB-Fir­men­ti­cket;
• Betriebs­ei­gene Elek­tro­fahr­rä­der zur Durch­füh­rung von Dienst­rei­sen;
• Unser Insti­tut liegt am Rande einer male­ri­schen park­ähn­li­chen Land­schaft und ist auch mit öffent­li­chen Ver­kehrs­mit­teln oder dem Rad gut zu errei­chen.

Die Ver­gü­tung erfolgt in Abhän­gig­keit von Ihrer Qua­li­fi­ka­tion und Berufs­er­fah­rung nach TV-L 13. Die Stelle ist in Voll­zeit (100%) auf 4 Jahre befris­tet.

Nähere Aus­künfte erhal­ten Sie von Frau Prof. Dr. Marina Höhne (E-Mail: mhoehne@atb-potsdam.de) sowie im Inter­net unter www.atb-potsdam.de

Wenn Sie sich mit Ihrer Fach­kom­pe­tenz in unsere inter­dis­zi­pli­näre For­schung ein­brin­gen möch­ten, freuen wir uns über Ihre aus­sa­ge­kräf­ti­gen Bewer­bungs­un­ter­la­gen. Bitte bewer­ben Sie sich bis zum 15.02.2023 online über unser Bewer­bungs­for­mu­lar zur Stel­len­aus­schrei­bung, Kenn­zahl 2023-DS-2, unter https://www.atb-potsdam.de/de/karriere/offene-stellen. Nach Bewer­bungs­schluss ein­ge­hende Bewer­bun­gen kön­nen nicht mehr berück­sich­tigt wer­den.

Chan­cen­gleich­heit ist Bestand­teil unse­rer Per­so­nal­po­li­tik. Schwer­be­hin­derte Men­schen wer­den bei glei­cher Eig­nung bevor­zugt berück­sich­tigt.

Mit der Abgabe einer Bewer­bung erklä­ren Sie sich damit ein­ver­stan­den, dass Ihre Bewer­bungs­un­ter­la­gen auch im Falle einer erfolg­lo­sen Bewer­bung für die Dauer von sechs Mona­ten auf­be­wahrt wer­den. Wei­tere Infor­ma­tio­nen zur Ver­ar­bei­tung, Spei­che­rung und Schutz Ihrer Daten fin­den Sie unter: https://www.atb-potsdam.de/de/special/datenschutzerklaerung-fuer-den-bewerbungsprozess .