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Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im Bereich Künstliche Intelligenz | Maschinelles Lernen / Research Associate in the field of Artificial lntelligence I Machine Learning
Fachhochschule Bielefeld
Befristet
Vollzeit
Bewerbungsfrist: 26.11.2024
Veröffentlicht am: 31.10.2024
Bielefeld
Hochschule
Bielefeld
University of
Applied Sciences
and Arts
Bielefeld
University of
Applied Sciences
and Arts
Campus Bielefeld
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in
Vollzeit, ab sofort
Befristet bis 30.06.2029
E 13 TV-L
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in
Vollzeit, ab sofort
Befristet bis 30.06.2029
E 13 TV-L
Im Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mathematik ist im Rahmen des BMBF-geförderten Forschungsvorhabens „FH-Kooperativ 2-2023: Cognitive Edge Computing für Multi-Sensor-Anwendungen mit Spärlichkeit in den Daten und hohen Latenzanforderungen“ (Edge4SparseML) die Position
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m|w|d)
im Bereich Künstliche Intelligenz | Maschinelles Lernen
zu besetzen. Im Rahmen dieser Beschäftigungen ist jeweils eine (kooperative) Promotion vorgesehen.
Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines Methodenbaukastens für die effiziente Ausführung von KI/ML- Verfahren auf ressourcenbeschränkter Hardware für Echtzeitanwendungen. Aufbauend auf dem Methodenkasten sollen automatisierte Verfahren zur Exploration des Entwurfsraums geeigneter Kombinationen von KI und Hardware im Sinne eines HW/KI-Co-Designs erforscht werden. Es wird dabei insbesondere auf industrielle Anwendungen mit hohen Latenzanforderungen abgezielt. Dabei soll nicht nur die vollständige Kette als linearer Prozess von der Modellbildung bis zur Inferenz, sondern auch Rückwirkungen der Wahl der möglichen Hardware-Konfigurationen auf die ursprüngliche Modellbildung betrachtet werden.
IHRE AUFGABEN
- Wissenschaftliche Tätigkeiten im Rahmen des Projektes:
- Projektkoordination, Öffentlichkeitsarbeit, Wissenschaftsmarketing
- Entwicklung der Konzept- und Anforderungsanalyse im Bereich Oberflächeninspektion, Definiton der Bewertungsmaße für Hard- und Software
- Aufbereitung von KI-Verfahren für Multi- Sensor-Anwendungen mit hohen Latenzanforderungen in der Oberflächeninspektion
- Entwurfsraumexploration, Hardwareoptimierung
- Aufbau eines Demonstrators und Validierung
- Entwicklung von Vorgehensmodellen
- Wissenstransfer/Publikationen
- Anleitung von studentischen und wissenschaftlichen Hilfskräften
IHR PROFIL
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master of Science, Universität oder HAW/FH) aus dem Bereich Ingenieurwissenschaften, Informatik, Data Science oder einer vergleichbaren Disziplin
- Erfahrung im Erstellen wissenschaftlicher Texte und der Präsentation von Forschungsergebnissen
- Fachkenntnisse und Erfahrungen in den Bereichen KI-/ML-Verfahren, Data Science, Big Data Arbeitsschwerpunkte: Evaluation passgenauer ML-Verfahren für industrielle Anwendungen mit hohen Anforderungen an Ressourceneffizienz und Latenz
UNSER ANGEBOT
- Arbeiten in einem interdisziplinären, kommunikativen und motivierten Umfeld, das sich mit Zukunftsthemen auseinandersetzt
- Hohes Maß an Gestaltungsspielraum und Freiheitsgraden im Rahmen der Projektaufgaben
- Unterstützungsangebote bei OpenAccess Publikationen und Forschungsdatenmanagement
- Teilnahme an Qualifizierungsangeboten
- Vielfältige Partnerschaften und Forschungskooperationen in einer der wirtschaftsstärksten Regionen Deutschlands
- Arbeiten an einer weltoffenen Hochschule mit starker Ausrichtung auf Nachhaltigkeit, Vielfalt und Internationalität
- Mobiles Arbeiten in Abstimmung mit dem Fachvorgesetzten
- Impulse für die individuelle Karriereplanung innerhalb und außerhalb der Wissenschaft
- Work-Life-Balance, unterstützt durch betriebseigene Kita und Ferienbetreuung
- Maßnahmen des Gesundheitsmanagements, u. a. durch Teilnahme am Hochschulsport, Gesundheitskampagnen und Impfaktionen
INTERESSE?
Wir freuen uns auf Ihre vollständige Bewerbung unter Angabe der Kennziffer 03428 bis zum 26.11.2024 ausschließlich hier online.
Fragen zum Inhalt der ausgeschriebenen Stelle beantwortet Ihnen gerne:
Prof. Dr. Thorsten Jungeblut
thorsten.jungeblut@hsbi.de
oder
Prof. Dr. Wolfram Schenck
wolfram.schenck@hsbi.de
Sie haben außerdem jederzeit die Möglichkeit, sich mit Ihren Fragen an die dezentrale Gleichstellungsbeauftragte, Dr. Elke Koppenrade, unter elke.koppenrade@hsbi.de zu wenden.
Weitere Informationen zum Ablauf des Bewerbungsverfahrens und zur Hochschule Bielefeld als Arbeitgeberin finden Sie hier.
Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht. Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Die Hochschule Bielefeld ist für ihre Erfolge in der Gleichstellung mehrfach ausgezeichnet und zugleich als familiengerechte Hochschule zertifiziert. Sie freut sich über Bewerbungen von Frauen. Dies gilt in besonderem Maße im wissenschaftlichen Bereich. Sie behandelt Bewerbungen in Übereinstimmung mit dem Landesgleichstellungsgesetz.
Auch Bewerbungen von schwerbehinderten Menschen sind ausdrücklich erwünscht. Bei gleicher Eignung werden schwerbehinderte Menschen vorbehaltlich anderer gesetzlicher Regelungen bevorzugt eingestellt.
Wir freuen uns, wenn Sie uns mitteilen, wo Sie
auf unser Stellenangebot aufmerksam geworden sind.
auf unser Stellenangebot aufmerksam geworden sind.
Hochschule
Bielefeld
University of
Applied Sciences
and Arts
Bielefeld
University of
Applied Sciences
and Arts
Bielefeld Campus
Research associate
Full-time, to start immediately
Fixed-term until 30/06/2029
Salary grade E 13 TV-L*
Research associate
Full-time, to start immediately
Fixed-term until 30/06/2029
Salary grade E 13 TV-L*
Within the framework of the research project "FH-Kooperativ 2-2023: Cognitive Edge Computing for Multi-Sensor Applications with Sparse Data and High Latency Requirements" (Edge4SparseML) funded by the Federal Ministry of Education and Research, the Faculty of Engineering and Mathematics seeks to fill the position as
Research Associate
in the field of Artificial lntelligence I Machine Learning
As part of the employment, candidates will be able to do a (cooperative) doctorate.
in the field of Artificial lntelligence I Machine Learning
The research project's aim is to develop a method toolbox to efficiently run AI/ML procedures on resource-limited hardware for real-time applications. Based on the toolbox, it intends to investigate automated methods to explore the design space of suitable Al/hardware combinations in terms of a hardware/AI co-design. Particular emphasis lies on industrial applications with high latency requirements, considering both the complete chain as a linear process from modelling to inference and the repercussions of the choice of possible hardware configurations on the original modelling.
TASKS AND RESPONSIBILITIES
- Scientific activities within the framework of the project:
- Project coordination, public relations, science marketing
- Development of concept and requirements analyses in the domain of surface vision, definition of assessment criteria for hardware and software
- Preparation of Al processes for multi-sensor applications with high latency requirements in surface vision
- Design space exploration, hardware optimisation
- Demonstrator development and validation
- Development of process models
- Knowledge transfer/publications
- lnstruction of student and research assistants
REQUIREMENTS
- Completed university degree (Master of Science at a university or university of applied sciences) in the field of engineering, computer science, data science or a comparable discipline
- Expertise and experience in AI/ML procedures, data science, big data
- Research foci: Evaluation of tailored ML procedures for industrial applications with high resource efficiency and latency requirements
- Experience in writing academic texts and presenting research results
WHAT WE OFFER
- Work in an interdisciplinary, communicative and motivated environment that deals with future topics
- A high degree of creative freedom and leeway within the - scope of the project tasks
- Support with open-access publications and research data management
- Opportunities for further qualification
- Diverse partnerships and research cooperations in one of the most economically powerful regions in Germany
- Work at a university that is open to the world and strongly oriented towards sustainability, diversity and internationality
- Mobile work in coordination with the specialist supervisor
- ldeas for individual career planning within and outside academia
- Work-life balance, supported by the university daycare facility and holiday care for schoolchildren
- Health management activities, e.g. participation in the university sports programme, health campaigns and vaccination programmes
INTERESTED?
We look forward to receiving your complete application stating the reference number 03428 by 26 November 2024 online only.
lf you have any questions relating to the content of the position we offer, please contact:
Prof. Dr. Thorsten Jungeblut
thorsten.jungeblut@hsbi.de
or
Prof. Dr. Wolfram Schenck
wolfram.schenck@hsbi.de
In addition, the faculty's Gender and Diversity Officer Dr. Elke Koppenrade is available to answer your questions at all times at elke.koppenrade@hsbi.de.
Please find further information on the application procedure and on HSBI as an employer at this link.
We expressly welcome applications submitted by women. Applications from women will be given preference in case of equal suitability, skills and professional performance, unless reasons concerning the person of another applicant predominate. Hochschule Bielefeld - University of Applied Sciences and Arts has received multiple awards for its successes in promoting equal opportunities and has been certified as a family-friendly university. Women are particularly welcome to apply, especially in the field of research. HSBI processes applications in compliance with the Equal Opportunities Act of the State of North- Rhine Westphalia.
Persons with severe disabilities are expressly encouraged to apply, too. Subject to other applicable laws, severely disabled applicants with equivalent qualifications will be given preferential consideration.
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Hochschule Bielefeld
Bielefeld
> 500 Mitarbeiter:innen
Deutsch + 1
1971 gegründet
0 Jobs
Wer wir sind
Die Hochschule Bielefeld (HSBI) mit ihren über 10.000 Studierenden steht für höchste Standards in Lehre, Forschung und Wissenstransfer. Die Fachbereiche Gestaltung, Campus Minden, Ingenieurwissenschaften und Mathematik, Sozialwesen, Wirtschaft und Gesundheit arbeiten interdisziplinär, forschungsbasiert und eng vernetzt. Regionale und internationale Kooperationen sowie gelebte Vielfalt und Nachhaltigkeit prägen die Arbeit an den Standorten Bielefeld, Minden und Gütersloh.
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