> Umfang: Vollzeit
>Befristung:  max. 3 Jahre
>Vergütung:  TV-L EG 13
> Beginn:  zum nächstmöglichen Zeitpunkt

Für das Institut Mess-, Regel- und Mikrotechnik suchen wir eine/n

Akademische/n Beschäftigte/n (m/w/d)
im Bereich Deep Learning (sim2real)

Wir suchen eine hoch motivierte Person, die sich mit maschinellem Lernen, Deep Learning und der Übertragung von in der Simulation trainierten Modellen auf die Realität auskennt. Unser Institut verfügt über eine hohe Expertise und internationale Sichtbarkeit in den Bereichen Machine Learning, Deep Learning, Automatisiertes Fahren, Fahrerassistenz und Elektromobilität.

Die Universität Ulm mit ca. 10.000 Studierenden bietet abwechslungsreiche berufliche Aufgaben in einem hochinnovativen Forschungs-, Lehr- und Arbeitsumfeld sowie vielfältige Möglichkeiten, Beruf und Familie zu vereinbaren.

Wir streben eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre an und bitten deshalb qualifizierte Wissenschaftlerinnen nachdrücklich um ihre Bewerbung.

Vollzeitstellen sind grundsätzlich teilbar.

Schwerbehinderte und diesen gleichgestellte Menschen werden bei entsprechender Eignung vorrangig
eingestellt.

Ihr Profil:

  • Sehr guter Masterabschluss in den Fachbereichen Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau oder einem vergleichbaren Studiengang mit Vertiefung Maschinelles Lernen oder Maschinelles Sehen
  • Starkes Interesse an und sehr gute Erfahrungen im Bereich Machine Learning / Deep Learning
  • Sehr gute Kenntnisse im Bereich der Programmierung in Python und/oder C / C++
  • Hohe Eigenmotivation für eine Promotion
  • Starke analytische Fähigkeiten
  • Sehr gute Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift
  • Gute Deutschkenntnisse

Ihre Aufgaben:

  • Beitrag zu unserer Forschung an tiefen neuronalen Netzen mit dem Schwerpunkt, ein Modell in der Simulation zu lernen und in die Realität zu transferieren
  • Mitwirkung bei der Betreuung von Abschlussarbeiten

Nutzen Sie die Chance und gestalten Sie mit uns die Universität!

Die Einstellung erfolgt durch die Zentrale Universitätsverwaltung.

Ansprechpartner für weitere Informationen:
Vasileios Belagiannis, Tel. +49 731 50-27004

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung über unser Online-Bewerbungsportal

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