Karriere als wiss. Mitarbeiter

Wissenschaftliche Mitarbeit in Drittmittelprojekt; 60% (VZÄ), befristet

Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderte Verbundprojekt „Doktorandinnen in IT: Bundesweite Analyse der Situation sowie Fördermaßnahmen (DokIT)“ ist ein gemeinsames Vorhaben des Instituts für Angewandte Informatik (InfAI) e.V., Leipzig und des Wilhelm-Schickard-Instituts für Informatik der Eberhard-Karls-Universität Tübingen (Förderkennzeichen: 01FP1707 und 01FP1708). Die Koordination des Vorhabens erfolgt durch Frau Prof. Dr. Dorothee Alfermann. Das Vorhaben ist im Oktober 2018 mit den Zielen gestartet, einen Beitrag zur Erforschung der Bedingungen von Informatik-Promotionen durch Doktorandinnen zu leisten, die Promotionsquote von Frauen in diesem Bereich zu erhöhen und damit den Anteil weiblicher Nachwuchswissenschaftlerinnen und von Professorinnen in IT-relevanten Fachgebieten zu steigern.

Aufgaben im Projekt

  • Auswertung der erhobenen Daten (online-Fragebogen „Promovieren in der Informatik“ mit quantitativen Methoden mittels SPSS; Interviews mit Doktorandinnen und Professor_innen mit qualitativen Methoden mittels MaxQDA),
  • Veröffentlichung der Ergebnisse,
  • Projekt- und Verbundkoordination (Organisation der Verbundtreffen, Kommunikation mit und Berichterstattung an Projektträger, Organisation der verbundinternen Kommunikation sowie Öffentlichkeitsarbeit) und
  • Organisation und Betreuung von öffentlichkeitswirksamen Veranstaltungen des Projektes (Expert_innen-Workshop, Abschlussworkshop)

Anforderungen an die Mitarbeit

Einstellungsvoraussetzung ist ein Masterabschluss oder ein äquivalenter Studienabschluss, möglichst in Psychologie oder Soziologie oder einem vergleichbaren Fach.  Von der Mitarbeiterin/dem Mitarbeiter werden Organisations-, Kommunikations- und Teamfähigkeit, Erfahrungen in der Geschlechterforschung sowie in diagnostischen und statistischen Methoden erwartet. Erwünscht sind zudem Erfahrungen in der Projektkoordination.

Bedingungen

Arbeitsbeginn August 2019 (oder September) für die Laufzeit des Projektes bis Ende März 2021. Vergütung erfolgt nach TVL-E13. Die Arbeitszeit beträgt 60% (VZÄ). Der Arbeitsplatz befindet sich in der Universität Leipzig.

Bewerbung

Bei Interesse senden Sie bitte Ihre aussagekräftige Bewerbung (inkl. Lebenslauf, Abschlusszeugnis, vorhandene Kenntnisse/Erfahrungen; digital in einer pdf-Datei) baldmöglichst an:

Frau Prof. Dr. Dorothee Alfermann (Tel. 0341 9731636; alfermann@uni-leipzig.de).
Auskünfte erteilt Frau Dr. Swantje Reimann (Tel. 0341 9731636; reimann@infai.org).

Wissenschaftlicher Mitarbeiter – 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 zur Unterstützung einen wissenschaftlichen Mitarbeiter. 

Was Sie mitbringen

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:

  • 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.

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

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in – Forschungsprojekt S2DES

Wir suchen zum nächst möglichen Zeitpunkt eine/n wiss. Mitarbeiter/in (50-100 % einer Vollbeschäftigung, befristet bis September 2020, Möglichkeit zur Verlängerung, Vergütung nach TV-L 13).

Ihre Aufgaben umfassen vorrangig:

  • Wir bieten Ihnen die Mitarbeit in dem von der Sächsischen AufbauBank (SAB) geförderten Forschungsprojekt S2DES, das sich mit den Potenzialen einer domänenübergreifenden Nutzung von Sensordaten befasst.
  • Zu Ihren Aufgaben zählen die Planung und Durchführung einer Analyse zu den Potenzialen einer domänenübergreifenden Nutzung von Sensordaten anhand von Fallstudien und deren Auswertung zur wirtschaftlichen Nutzung sowie die Ableitung von Bewertungs- und Vorgehensmodellen im domänenübergreifenden Kontext. Sie sind beteiligt an der Mitentwicklung von Demonstratoren anhand der im Projekt entwickelten Plattformen (u.a. Hadoop-Stack, Text-Mining u. Machine-Learning Komponenten).
  • Der anwendungsorientierte Forschungsansatz des Lehrstuhls umfasst die Durchführung von Workshops mit Projektpartnern, die selbstständige Ausgestaltung von Arbeitspaketen anhand der Projekt- und Forschungsziele, die Entwicklung von Prototypen zur Demonstration von Lösungsansätzen, sowie die Publikation von Ergebnissen auf wissenschaftlichen Konferenzen und in Fachzeitschriften sowie Integration der Projektinhalte in Lehrveranstaltungen an der Universität Leipzig. Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben.

Voraussetzungen:

  • Sie sollten einen Master-Abschluss in Wirtschaftsinformatik, Informatik, BWL oder vergleichbaren Studiengängen sowie sehr gute Deutsch- und Englisch-Kenntnisse mitbringen.
  • Sie verfügen über Kenntnisse und erste Erfahrungen in aktuellen Datenanalyseverfahren und -systemen, Entscheidungsunterstützungssysteme, Architektur- und Systementwicklung, sowie in einer aktuellen objektorientierten Programmiersprache.
  • Eine selbstständige und zielorientierte Arbeitsweise sollte Ihnen ebenso liegen wie Neugier und Spaß im kreativem Umgang mit neuen Technologien.

Sie haben die Möglichkeit zur Mitarbeit in einem engagierten Projektteam sowie zur Entwicklung und Verfolgung eigener Ideen und Konzepte im Themengebiet. Der Lehrstuhl bietet Zugang zu einem Partnernetzwerk aus regionalen, nationalen sowie internationalen Unternehmen und Wissenschaftlern und zu einer Laborumgebung mit Anwendungssystemen.

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

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in – Bereich Bio- bzw. Medizininformatik

Wir suchen zum nächst möglichen Zeitpunkt eine/n wiss. Mitarbeiter/in für das Kompetenzzentrum „Biomedical Data Science

Ihre Aufgaben umfassen vorrangig:

  • Signal- und Datenanalyse biomedizinischer Daten
  • Entwicklung und Implementierung von Algorithmen
  • Test mobiler Sensorik und Methoden zur Analyse mobiler Daten
  • Publikation von Forschungsergebnissen
  • Unterstützung der Forschungsgruppe in organisatorischen Belangen

Voraussetzungen:

  • Sehr gute Kenntnisse der Informatik oder der Signal- und Datenanalyse
  • Gute Programmierkenntnisse
  • Kenntnisse in Matlab / Octave oder SAS / R sind wünschenswert, aber nicht Pflicht
  • Sehr gute Englischkenntnisse
  • Selbstständige und fexible Arbeitsweise
  • Hohes Engagement und Einsatzbereitschaft

Ihre Bewerbung mit den üblichen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Notenübersicht, Zeugniskopien) sowie Rückfragen richten Sie bitte per E-Mail an hr@infai.org oder besuchen Sie uns auch auf https://biomedical-data-science.org/careers/.

 Informationen zum Datenschutz finden Sie hier.

Yvonne Röbert
Yvonne Röbert

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