Die Universität Koblenz ist die jüngste Universität Deutschlands – und hat gleichzeitig eine lange akademische Tradition. Fächer- und einrichtungsübergreifende Zusammenarbeit sowie kurze Wege auf dem Campus prägen den Universitätsalltag. Als die interdisziplinäre Universität im Norden von Rheinland-Pfalz mit über 9.400 Studierenden leben wir Wissen-Transformation-Innovation in unseren Profilbereichen „Bildung“, „Informatik“, „Kultur und Vermittlung“ sowie „Material und Umwelt“. Wir stehen für eine zukunftsweisende Lehrkräftebildung für alle Schulformen und gestalten den Transfer in die Gesellschaft und die regionale Wirtschaft.
Werden Sie Teil unseres Teams und gestalten sie die weitere Entwicklung mit!
Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt befristet und in Teilzeit (100%)
eine/n wissensch. Mitarbeiter/in (m/w/d)
am Institut für Informatik, im Fachbereich 4: Informatik, AG Praktische Informatik
Die Beschäftigung erfolgt im Umfang von 100 % einer Vollzeitbeschäftigung (derzeit 39 Stunden/Woche) und für die Dauer von drei Jahren befristet. Die befristete Einstellung erfolgt auf der Grundlage der Regelungen des Gesetzes über befristete Arbeitsverträge in der Wissenschaft (WissZeitVG). Die Lehrverpflichtung beträgt 8 SWS.
Ihr Aufgabenbereich
Die Stelle ist eingebunden in die Professur und Arbeitsgruppe Praktische Informatik am Institut für Informatik des Fachbereichs 4: Informatik der Universität Koblenz. Neben der Mitwirkung in der Lehre soll interdisziplinäre wissenschaftliche Arbeit und Forschung in folgenden Bereichen stattfinden, i. A. für eine wissenschaftliche Qualifikation:
Datengetriebene, generative maschinelle Modelle für die synthetische Erzeugung von Sensordaten
Physik- und datengetriebene Simulation von Sensordaten
Sensortransfer- und Instrumentenmodelle
Modellarchitekturen: GAN, Styled GAN, CNN, LSTM, VAE, PINN, Hybridmodelle usw.
Das Ziel der Forschung besteht in der Entwicklung neuartiger rechnergestützter und datengetriebener Werkzeuge für die synthetische Erzeugung von Sensorsignalen, die zum Training von komplexen ML Modellen benötigt werden. Die Sensordaten werden sowohl im eigenen Labor, als auch von anderen Partnern erhoben.
Wir bieten
ein spannendes und sehr abwechslungsreiches Aufgabengebiet in einem kollegialen Team mit offenen Kommunikationsstrukturen
Vergütung nach Entgeltgruppe 13 TV-L
die im öffentlichen Dienst üblichen Sozialleistungen gemäß TV-L (Jahressonderzahlung, Altersvorsorge (VBL))
Vereinbarkeit von Familie und Beruf, flexible Arbeitszeiten
vielfältiges Sportprogramm mit gesundheitsfördernden Angeboten
umfangreiche Möglichkeiten zur Fort- und Weiterbildung
Entfaltungsmöglichkeiten und Gestaltungsspielraum in einem dynamischen Umfeld
Die Universität Koblenz begrüßt Bewerbungen aller Altersgruppen, unabhängig von Geschlechtsidentität, Behinderung, ethnischem oder kulturellem Hintergrund, Religion, Weltanschauung oder sexueller Orientierung. Wir streben eine Erhöhung des Frauenanteils an und sind daher an Bewerbungen
von Frauen besonders interessiert. Sie werden bei gleichwertiger Eignung und Befähigung im Falle einer Unterrepräsentanz bevorzugt berücksichtigt. Schwerbehinderte Menschen werden bei sonst gleicher fachlicher und persönlicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.
Für weitere Auskünfte steht Ihnen Herr Prof. Dr. Stefan Bosse gerne zur Verfügung (Mail: sbosse@uni-koblenz.de).
Bitte senden Sie Ihre aussagekräftigen Unterlagen unter Angabe der Kennziffer 130/2024 ausschließlich per E-Mail in einer PDF-Datei an
bewerbung-k21@uni-koblenz.de. Die Bewerbungsfrist endet am 17.12.2024. Von der Einsendung von Bewerbungsfotos ist abzusehen.
Wir versenden keine Eingangsbestätigungen. Nach Abschluss des Verfahrens werden die Bewerbungsunterlagen datenschutzkonform vernichtet.
Ihr Profil
Voraussetzung ist ein abgeschlossenes Hochschulstudium (ausgenommen mit einem Bachelorgrad), ggf. eine abgeschlossene Promotion, Informatik mit starkem Hintergrund in ML Methoden, in angewandter Mathematik, Maschinenbau oder Computational Physics oder vergleichbar
Idealerweise umfassende Kenntnisse auf dem Gebiet der Generativen ML Modelle und ML-getriebene Simulation
Kenntnisse in moderner wissenschaftlicher Programmierung (idealerweise Programmiersprachen C, JavaScript, Python, Java)
Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift und die Fähigkeit, in einem interdisziplinären Team zu arbeiten
Sehr gute Problemlösungsfähigkeiten, Lernbereitschaft, selbständiges Arbeiten, Erfahrung und Bereitschaft zum Verfassen von Publikationen sowie gute Präsentationsfähigkeiten sind unerlässlich
Stellenmerkmale
Dein Beschäftigungsumfang
Vollzeit (befristet)
Dein Gehalt
E13
Dein Arbeitsplatz:
vor Ort
Dein Büro:
Raum Koblenz