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Die Universität Kassel ist eine dynamische Universität mit rund 25.000 Studierenden. Sie hat ein außergewöhnlich breites Profil mit den Kompetenzfeldern Natur, Technik, Kultur und Gesellschaft.

Im Fachbereich Elektrotechnik / Informatik, Fachgebiet Intelligente Eingebettete Systeme (Prof. Dr. Bernhard Sick), ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt die folgende Stelle zu besetzen:

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

Bewerbungsfrist: 29.06.2022
Einstellungsbeginn: baldmöglichst
Kennziffer: 35107

Bitte schicken Sie Ihre Bewerbung mit den üblichen aussagekräftigen Unterlagen unter der Angabe der Kennziffer im Betreff über das Online-Formular. Weitere Informationen hierzu haben wir in unseren FAQ für Sie zusammengestellt.

In Ausnahmefällen nehmen wir Ihre Bewerbungsunterlagen unter Nennung der Kennziffer auch in Papierform bzw. über das E-Mail-Postfach bewerbungen[at]uni-kassel[dot]de entgegen.

Bitte reichen Sie bei postalischen Bewerbungen Ihre Unterlagen nur in Kopie (keine Mappen) ein, da diese nicht zurückgesandt werden können. Alle Unterlagen werden nach Abschluss des Auswahlverfahrens unter Beachtung datenschutzrechtlicher Bestimmungen vernichtet.

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 selbst-lernende 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.

Ihre Aufgaben:

  • Forschung im Rahmen des Projekts KI-DT, beispielsweise in den folgenden Bereichen:
    o Labeling-Verfahren für die hochautomatisierte Annotation von Daten (z.B. Kamera, LiDAR und RADAR data)
       für das Training maschineller Lernverfahren (insbesondere Deep Learning Ansätze).
    o Verfahren des aktiven Lernens für die Objektdetektion 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 Zusammenführung des durch Sensorfusion entstehenden Informationsgewinns für die
       hochautomatisierte Annotation von Kamera-, LIDAR- und RADAR-Daten.

Voraussetzungen:

  • Mit sehr gutem Erfolg abgeschlossene Promotion in Informatik vorzugsweise in einem der oben genannten Bereiche.
  • Sehr gute grundlegende Kenntnisse in Maschinellem Lernen und Datenanalyse vorzugsweise in einem der oben genannten Bereiche.
  • Erfolgreiche wissenschaftliche Laufbahn mit Veröffentlichungen in den relevanten Tätigkeitsfeldern.
  • Erfahrung in der Einwerbung von Drittmitteln (z.B. BMBF, BMWI, DFG)
  • Erfahrung in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens, insbesondere im Bereich Deep Learning.
  • Erfahrung in der Programmierung, insbesondere in Python, aber auch andere Programmiersprachen.
  • Gute Kenntnisse in KI-Tools, z. B. PyTorch, Tensorflow, Sklearn, Pandas, OpenCV und Numpy.
  • Eine strukturierte Arbeitsweise, die es Ihnen ermöglicht ein Team zu leiten.
  • Neugier auf Herausforderungen bei 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 (mindestens B2 Niveau).

Von Vorteil sind:

  • Erfahrung im Bereich des aktiven Lernens für die Objektdetektion in Bildern und Erfahrung im Bereich der Zeitreihenanalyse, insbesondere der Intentionserkennung und Aktivitätserkennung.
  • Organisatorische und koordinatorische Erfahrungen (z.B. Projektmanagement)

Unser Angebot:

Als Beschäftigte:r des Fachbereichs Intelligente Eingebettete Systeme
  • leiten Sie ein hochmotiviertes Teams internationaler Forscher:innen.
  • besteht für Sie die Möglichkeit der Teilnahme an Konferenzen, Summer Schools und verschiedene Weiterbildungsangebote (z.B. die Möglichkeit einer Habilitation).
  • können Sie einen eigenen, sehr großen Slurm-Basierten Compute-Clusters (CPU und GPU) nutzen.
  • können Sie ab 2023 (geplant) einen eigenen Versuchsträgers (u.a. Kamera und LiDAR) nutzen.
  • können Sie neue Methoden entwickeln, die in praktischen Anwendungen genutzt werden.


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.:

Für Fragen steht Prof. Dr. Bernhard Sick, Tel.: +49 561 804-6020, zur Verfügung.

Weitere Stellen finden Sie unter stellen.uni-kassel.de

Der Schutz Ihrer personenbezogenen Daten ist uns ein wichtiges Anliegen, daher werden wir mit Ihren persönlichen Daten sorgfältig umgehen. Wenn Sie uns Ihre Daten geben, gestatten Sie uns damit die Speicherung und Nutzung im Sinne des Hessischen Datenschutz- und Informationsfreiheitsgesetzes. Hiergegen können Sie jederzeit Widerspruch einlegen. Ihre personenbezogenen Daten werden dann gelöscht.

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Die Universität Kassel ist in hohem Maße an der beruflichen Zufriedenheit ihrer Bediensteten interessiert. Sie ist ausgezeichnet als familiengerechte Hochschule und im Sinne der Chancengleichheit bestrebt, allen die gleichen Entwicklungsmöglichkeiten zu bieten und bestehenden Nachteilen entgegenzuwirken. Sie fördert den Family Welcome Service und bei wissenschaftlich und akademisch zu besetzenden Stellen auch den Dual Career Service. Es gehört zu den strategischen Zielen der Universität Kassel, den Anteil von Frauen in Forschung und Lehre deutlich zu steigern. Bewerbungen von Frauen sind deshalb besonders erwünscht. Schwerbehinderte und ihnen gleichgestellte Bewerber:innen erhalten bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung den Vorzug. Vollzeitstellen sind (außer bei der Besetzung von Beamtenstellen) grundsätzlich teilbar.
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