Karriere in der wissenschaftlichen Mitarbeit

Aktuelle Stellenausschreibungen

Wissenschaftliche Mitarbeit zum Thema „Reinforcement Learning-based Decision Support Systems for Ventilation Systems in Intensive Care“

Eine Stelle für einen Postdoktoranden und eine Stelle für einen Doktoranden sind ab sofort ausgeschrieben. Wir suchen motivierte Forschende, die eine Schlüsselrolle bei der Anwendung von Reinforcement Learning-Methoden zur Entwicklung und Validierung eines Entscheidungsunterstützungssystems zur Steuerung der Behandlung von mechanisch beatmeten Patienten auf Intensivstationen spielen.

Verantwortlichkeiten und Aufgaben:

Sie werden Mitglied eines kollaborativen Projektteams sein, das im Rahmen des IntelliLung-Forschungsprojekts der Europäischen Union auf dem Gebiet der Informatik an vorderster Front arbeitet. Sie sind direkt Dr. Vahdati unterstellt und werden von Prof. Lehmann betreut. Sie tragen zur Entwicklung von Theorien, Modellen und Algorithmen für den Vergleich und die Approximation des Entscheidungsunterstützungssystems bei. Ihre Hauptaufgaben sind die Erforschung, das Design, die Entwicklung und das Testen der Reinforcement Learning Methoden für diesen speziellen Anwendungsbereich. Von Ihnen wird erwartet, dass Sie Forschungsartikel für hochrangige Konferenzen und Fachzeitschriften sowie Ergebnisse und Berichte über den Projektfortschritt verfassen, klare praktische Aufgabenstellungen erfüllen, Ihr Arbeitspensum organisieren und proaktiv zu den Zielen des Projekts und der Forschungsgruppe beitragen. Der Bewerber sollte fließend Englisch sprechen.

Technische Voraussetzungen:

  • Reinforcement Learning (Offline und Online)
  • Deep Q-Learning, Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • Fortlaufende und diskrete Datenanalyse
  • Datenbereinigung und -vorverarbeitung
  • Datenvisualisierung und Datenmanagement
  • Medizinische Daten

Programmiersprachen:

  • Python, -libraries: PyTorch, Tensorflow, Keras
  • Scala, R

Für die Postdoc-Stelle sollten Sie einen Doktortitel in Informatik, Mathematik oder einer verwandten Disziplin besitzen (oder kurz vor dem Abschluss stehen), über ausreichende Fachkenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens verfügen, insbesondere in den Bereichen Reinforcement Learning, Deep Learning und Big Data, sowie nachweisliche Erfahrung in der Softwareentwicklung haben. Wünschenswert sind Vorkenntnisse über medizinische Daten und verwandte Arbeiten zu Beatmungssystemen. Es wird erwartet, dass der/die Doktorand/in einen Masterabschluss in den genannten Bereichen hat. Wir würden Bewerbungen von Frauen und behinderten Kandidaten besonders begrüßen. Forschende aus der Ukraine sind uns willkommen.

Was Sie am InfAI erwartet:

  • Ein hochmotiviertes internationales Forschungsteam
  • Ein hochprofessionelles und freundliches Forschungsumfeld
  • Topaktuelle Forschungsthemen
  • Zugang zu den Einrichtungen der TU Dresden
  • Zugang zu einem High Performance Computing-Cluster

Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen erbeten an hr@infai.org.

Die Bewerbungen sollten Folgendes enthalten:

  • Lebenslauf (einschließlich Kontaktadresse, Berufserfahrung, Veröffentlichungen)
  • Anschreiben (mit Angabe des Forschungsgebiets und Ihrer Motivation)
  • Fügen Sie dem Anschreiben bitte eine Beschreibung relevanter Projekte bei, an denen Sie an denen Sie gearbeitet haben, einschließlich einer Github-Seite, falls vorhanden.

Angaben zur Position auf einen Blick:

  • Bürostandort: InfAI, Schnorrstraße 70, Dresden – Deutschland.
  • Beginn: 1. Juli 2022
  • Bewerbungsschluss ist der 1. Juni 2022, 12 Uhr MEZ.
  • Vertragsdauer: zunächst 3 Jahre mit der Möglichkeit zur Verlängerung (Gesamtdauer der Projektförderung: 5 Jahre)

Data Science Engineer für Transfer von KI und Machine Learning

Wir suchen in Leipzig ab sofort Mitarbeitende zur Verstärkung unseres Teams im Transfer & Servicezentrum zur Koordination und Bearbeitung von Projekten und Problemstellungen wirtschaftlicher Kooperationen, z.B. in der Fertigung, Medizin oder Automobilindustrie. Die Stelle ist zunächst auf 3 Jahre befristet, bietet aber die Möglichkeit der Verlängerung.
Ihre Aufgaben umfassen vorrangig:
  • Anbahnung, Bearbeitung und Koordination wirtschaftlicher Data Science Projekte
  • Transfer von ScaDS.AI Forschungsergebnissen in Wirtschaft und öffentliche Verwaltung
  • Identifikation von Lösungsansätzen und Problemlösung mittels Datenmanagement- und ML-Verfahren bei wirtschaftlichen Anwendenden
  • Umsetzung von Lösungen als PoC und Begleitung der weiteren Entwicklung
  • Koordination von Projekten und Projektproposals (Technologieexpertise + Führungskraft / Projektleitung)
Zusammen mit Ihnen wollen wir die Forschung und den Wissenstransfer von Know-How zu Machine Learning und KI vorantreiben. Sie haben bereits umfangreiche Erfahrungen mit Machine Learning und Data Management als Berater oder Entwickler im wirtschaftlichen Umfeld gesammelt und möchten zusätzlich forschungsnah arbeiten? Sie fühlen sich in interdisziplinären Teams wohl, sind kommunikativ, selbstständig und arbeiten lösungsorientiert? Sie haben Spaß daran Anwendenden bei der Lösung ihrer oftmals komplexen Problemstellungen zu helfen und können technologische Inhalte vermitteln? Dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbung.
Voraussetzungen:
  • ein mit überdurchschnittlichem Erfolg abgeschlossenes (Fach-) Hochschulstudium (Bachelor, Diplom, Master)
  • Berufserfahrung in der Anwendung von Big-Data- und KI-Methoden im wirtschaftlichen Kontext
  • Relevante Erfahrung im Beratungsbereich
  • Programmiererfahrung (idealerweise mehr als Python)
  • Umfangreiche Erfahrung in verbreiteten Technologien und Plattformen zum Datenmanagement für Big Data und KI, z.B. Spark, Flink, Kafka, Deployment mit AWS
  • Praxiserfahrung in der Anwendung von ML-Methoden (z.B. Tensorflow, Keras) und deren Deployment
  • Erfahrungen in der Koordination und Leitung von Softwareprojekten wünschenswert
  • Motivation zur Einarbeitung in neue Data-Science-Technologien und Methoden zu ML/KI
Wir bieten:
  • Arbeit in einem interdisziplinären Team bestehend aus Transfer- und Industrieexpert*innen sowie international ausgewiesenen KI- und Big-Data-Forscher*innen
  • Flexible Arbeitszeiten, selbstbestimmte Organisation und vielseitige sowie abwechslungsreiche Aufgaben (Kommunikation mit Anwendenden, Entwicklung eigener Lösungen, Koordination von PoCs und Softwareprojektteams, Ausarbeitung von Angeboten)
  • Wir bieten eine innovative Umgebung unterstützt durch modern ausgestattete Arbeitsplätze und ein offenes Experimentierfeld für ML- und KI-Technologie im ScaDS.AI Living Lab
  • ScaDS.AI ist Teil einer dynamischen, weltoffenen Universität mit 14 Fakultäten aus allen Wissenschaftsdisziplinen, einem weitgefächerten Angebot von Studiengängen und einem lebendigen Innenstadt-Campus
  • Leipzig ist eine äußerst attraktive und spannende Stadt mit vielen Seen und wasserreicher Umgebung, sowie einer sehr lebhaften und vielfältigen Kulturszene
Bewerbung:
Bewerbungen sind über dieses Online-Portal an Andreas Heinecke zu richten.
Wir streben eine Erhöhung des Frauenanteils an und fordern daher ausdrücklich entsprechend qualifizierte Frauen zur Bewerbung auf. Schwerbehinderte werden zur Bewerbung aufgefordert und bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.Es besteht die Gelegenheit zur eigenen wissenschaftlichen Weiterqualifikation. Die Vereinbarkeit von Familie und Beruf hat einen hohen Stellenwert. Die Stelle ist grundsätzlich auch für Teilzeitbeschäftigte geeignet.
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!
Weitere Informationen und Kontakt: Eric Peukert

Wissenschaftliche Mitarbeit im Bereich Maschinelles Lernen für „Industry 4.0“-Prozesse und Medizin

Das InfAI e.V, Standort Dresden, arbeitet unter anderen in den Bereichen des Maschinellen Lernens, der Software Entwicklung und dem Datenmanagement. Auf dem Gebiet Maschinelles Lernen für „Industry 4.0“-Prozesse und Medizin suchen wir ab sofort wissenschaftliche Unterstützung.

Voraussetzungen:

Sie haben einen der folgenden Studiengänge (oder einen vergleichbaren) abgeschlossen: Chemie, Informatik, Mathematik, Physik, Mechatronik, Maschinenbau. Voraussetzung sind Kenntnisse in den Gebieten Statistik, Stochastik. Wünschenswert sind erste Erfahrungen in den Bereichen der multivariaten Statistik. Eine hohe Motivation sowie die Bereitschaft zur eigenverantwortlichen und wissenschaftlichen Arbeitsweise setzen wir voraus.

Was Sie erwartet:

Wenn Daten gesammelt werden – wie in der Patientenversorgung, Druckwerte, Positionsdaten, Bilder, Videodaten und Bussignale -, stellt sich letztlich das Problem der Analyse selbiger. Eine angemessene Interpretation und Integration der Prozessdaten erleichtert Entscheidungen. Interaktive Visualisierung und maschinelles Lernen bieten in Kombination den Vorteil einer automatisierten Analyse von Prozessdaten, mit der Zusammenhänge und Muster in Bildern schnell und einfach wahrzunehmen sind. Die Datenexploration mit Hilfe von maschinellem Lernen kann als eine Methode zur Generierung von Prozessausfällen und Prozessparametern für die Messung von Grenzwertüberschreitungen verwendet werden.

Ziel der Tätigkeit ist es schnelle, programmierte und inline-fähige Analysemethoden für die Patientenversorgung und den Maschinenprozess, insbesondere für eine automatisierbare Prozesssteuerung zu erhalten. Dazu müssen Klassifizierungsmethoden implementiert und validiert werden. Ein grundlegendes Wissen auf dem Gebiet der statistischen, multivariaten Datenanalyse ist daher erwünscht.

Ihre Aufgaben umfassen vorrangig:

  • Softwareentwicklung: .NET C#, VStudio
  • Statistische, multivariate Daten­auswertung der Messungen mit entsprechender Software und Modellbildung.
  • Anwendung und Anpassung von Methoden: SVM, PCA, neuronale Netze und andere
  • Anwendungsgebiet: In der Medizin für Patienten, Generative Prozesse, Laser-basierte Prozesse, Sensoren- und Messtechnik

Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte oder dem TVÖD.
Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Bewerbung:

Ihre Bewerbung mit den üblichen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Notenübersicht, Zeugniskopien) sowie Rückfragen richten Sie bitte per E-Mail an hr@infai.org.

Kopfgeld am InfAI

 

Die mit diesem Icon gekennzeichneten Gesuche sind unsere „Kopfgeld“-Stellenanzeigen. Falls du als InfAI-Kolleg*in in deinem persönlichen Netzwerk passende Kontakte kennst, kannst du uns bei der Suche unterstützen und dafür eine Prämie erhalten.

Folgende Hinweise müssen für ein erfolgreiches Werben beachtet werden:

  • Es muss vor Vertragsunterschrift mitgeteilt werden, dass eine Werbung für eine/n neue/n Mitarbeitende/n erfolgt ist. Hierzu werden die Angaben beider Beteiligten benötigt, also die der werbenden und die der neu eingestellten Person.
  • Nach erfolgreichem Bestehen der vertraglich geregelten Probezeit, wird die Prämie in Höhe von 500,00€ ausgezahlt.

Bei weiteren Fragen schreibe bitte eine Nachricht an hr@infai.org.

 Informationen zum Datenschutz finden Sie hier.

Yvonne Röbert
Yvonne Röbert

Tel.: + 49 341 229037 37
Mail: hr@infai.org