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in den Kategorien
Informatik Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in Hessen Hochschule

  • Wissenschaftliche/-r Mitarbeiter/-in (m/w/d) im Forschungsprojekt "CSI"

    06.12.2022 Frankfurt University of Applied Sciences Frankfurt Wissenschaftliche/-r Mitarbeiter/-in (m/w/d) im Forschungsprojekt "CSI" - Frankfurt University of Applied Sciences - Logo
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Wissenschaftliche/-r Mitarbeiter/-in (m/w/d) im Forschungsprojekt "CSI"

Veröffentlicht am
06.12.2022
Bewerbungsfrist
30.12.2022
Frankfurt University of Applied Sciences
Zum Arbeitgeberprofil
Frankfurt
Frankfurt University of Applied Sciences - Logo

Chancen durch Bildung“ ist das gelebte Motto der Frankfurt University of Applied Sciences (Frankfurt UAS). Internationalität, Diversität und gesellschaftliche Verantwortung sind ihre Werte. Sie versteht sich als Institution des Lebenslangen Lernens sowie als innovative Entwicklungspartnerin der Region. Unsere über 15.500 Studierenden und 970 Mitarbeitenden in Lehre, Forschung und zentralen Serviceeinheiten sind ihre Gestalter/-innen.
Im Fachbereich 2: Informatik und Ingenieurwissenschaften ist in der Forschungsgruppe CSI zum nächstmöglichen Zeitpunkt befristet für die Dauer von 3 Jahren folgende Stelle zu besetzen:

Wissenschaftliche/-r Mitarbeiter/-in (m/w/d)
im Forschungsprojekt „CSI“, Promotionsstelle
zum Thema „Human Activity Recognition and Channel State Information“

(Beschäftigungsumfang 65 % = 26 Std./Wo.)
Kennziffer: 166/2022

Die Forschungsgruppe Channel State Information (CSI) erforscht die Übertragungscharakteristika von Kommunikationskanälen wie sie z. B. bei der W-LAN (IEEE 802.11) Kommunikation benutzt werden. Die feingranularen Daten, die dabei anfallen, ermöglichen vielfältige, praktische Anwendungen u. a. Lokalisierung, Erkennung von Aktivitäten (Human Activity Recognition), 3D Pose Recognition einschl. Skeletonmodellling. So können u.a. handelsübliche W-LAN Router zur Sturzerkennung im Kontext von Ambient Assisted Living (AAL) oder zur Gestenerkennung eingesetzt werden.
In der Forschungsgruppe CSI arbeiten wir interdisziplinär mit dem Mixed Reality Labor und benachbarten Forschungsgruppen wie Internet of Things und Human Activity Recognition aus anderen (Fach-) Bereichen zusammen, um praktische Anwendungen von CSI zu realisieren. Dabei werden neben traditionellen Algorithmen der Signaltheorie vor allem Verfahren des Maschinellen Lernens eingesetzt, u.a. Supervised (Deep) Learning einschl. CNN/LSTM und Transformer Architekturen.
Ihre Aufgaben:
Mitarbeit an einem innovativen Forschungsprojekt in einem
interdisziplinären, englischsprachigen Team;
aktive eigenständige Forschung zu maschinellen Lernverfahren
für die Analyse von Sensordaten im Kontext von CSI;
Mitarbeit beim Aufbau einer geeigneten Hard- und Software-Umgebung;
Koordination der Zusammenarbeit mit dem Mixed Reality Labor;
Publikationen in deutscher und englischer Sprache;
Vorträge auf (inter-) nationalen Konferenzen;
Lehrtätigkeit im Umfang von 2 Semesterwochenstunden;
Praktika- und Seminarbetreuung sowie Betreuung der Bachelor- und Masterstudierenden;
durch kooperative Promotion an der Universidad de Cádiz am Departamento de Ingeniería Informática, Escuela Superior de Ingeniería (Spanisch keine Voraussetzung) Möglichkeit zum wissenschaftlichen Austausch und Aufenthalt in Cádiz.
Ihr Profil:
Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Uni-Diplom)
in der Informatik oder verwandten Bereichen;
Kenntnisse im Bereich Mathematik (Ingenieurmathematik, Statistik, Numerik);
fundierte Erfahrung in mindestens einer einschlägigen Programmiersprache (bspw. C/C++, Python); Kenntnisse in den Bereichen Machine Learning (PyTorch, Tensorflow usw.);
Kenntnisse der Signaltheorie von Vorteil, aber nicht Voraussetzung;
konzeptionelle und analytische Fähigkeiten sowie zielgerichtetes Handeln;
Fähigkeit zum eigenständigen Verfassen von wissenschaftlichen Publikationen;
gute Deutsch- und Englischkenntnisse;
Erfahrung mit der Betreuung von Studierenden von Vorteil;
sicheres Auftreten, selbstständiges und eigenverantwortliches Arbeiten
sowie Einsatzbereitschaft und Teamfähigkeit;
Flexibilität und eine ausgeprägte Bereitschaft zur fachbezogenen Weiterbildung.
Wir bieten:
Interessante Aufgaben mit Gestaltungsmöglichkeiten in einem dynamischen
und abwechslungsreichen Arbeitsumfeld;
gute Einarbeitung und regelmäßiges Feedback sowie offene und freundliche Arbeitsatmosphäre;
attraktive Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten;
angemessene Verdienstmöglichkeiten (Jahressonderzahlung) sowie
weitere attraktive soziale Leistungen (Vertrauensarbeitszeit, Landesticket Hessen,
Betriebliche Altersvorsorge (VBL), Vermögenswirksame Leistungen);
sicherer Arbeitsplatz in den Diensten des Landes Hessen und Vereinbarkeit von Familie und Beruf;
ein umfangreiches Angebot von Hochschulveranstaltungen zu Gesellschaft, Kultur und Sport.
Die Vergütung erfolgt nach Entgeltgruppe 13 TV-Hessen.
Die Hochschule tritt für die Erhöhung des Beschäftigungsanteils von Frauen ein und fordert daher nachdrücklich Frauen zur Bewerbung auf. Menschen mit Behinderungen werden bei gleicher persönlicher und fachlicher Eignung bevorzugt. Als Trägerin des Zertifikats „Familiengerechte Hochschule“ berücksichtigt die Hochschule ihre individuelle familiäre Situation bei der Gestaltung Ihrer Arbeitszeit. Grundsätzlich ist die Beschäftigung in Teilzeit möglich.
Wir legen großen Wert auf den Schutz Ihrer personenbezogenen Daten. Daher informieren wir Sie gemäß den einschlägigen Datenschutzvorschriften über die Erhebung, Verarbeitung und Nutzung Ihrer Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. Die Hinweise zu den allgemeinen Daten­schutz­bestimmungen der Frankfurt UAS sind einzusehen unter: https://www.frankfurt-university.de/index.php?id=5184
Für Fragen zu dieser Stelle steht Ihnen Herr Prof. Dr. Jörg Schäfer per E-Mail unter
jschaefer@fb2.fra-uas.de gerne zur Verfügung.
Bewerbungen mit den üblichen aussagefähigen Unterlagen sind bis zum 30.12.2022 unter Angabe der Kennziffer per E-Mail erbeten an: bewerbungen@hr.fra-uas.de (bitte alle Unterlagen in einer PDF-Datei zusenden) oder auf dem Postweg (bitte Unterlagen nur in Kopie und nicht in Mappen, da diese nicht zurückgesandt werden) erbeten an:
Frankfurt University of Applied Sciences
Personal und Personalentwicklung
Nibelungenplatz 1,
60318 Frankfurt am Main
www.frankfurt-university.de
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