Karriere in der wissenschaftlichen Mitarbeit

Aktuelle Stellenausschreibungen

Wissenschaftliche Mitarbeit (w/m/d) im Bereich „Lern-basiertes Produktbild-Matching“

Wir suchen ab sofort eine/n wiss. Mitarbeiter/in zur Forschung/Entwicklung im Themenbereich Bildmatching/Record Linkage. Die Arbeiten erfolgen innerhalb eines SAB-Projekts VIP in Kooperation mit der Web Data Solutions GmbH und dem Data-Science-Zentrum ScaDS.AI (www.scads.de). Das Projekt strebt die Entwicklung von Verfahren zum effizienten Abgleich und Matching von Produktbildern an. Dazu werden lernbasierte Techniken zur Farberkennung, Segmentierung und des Bildvergleichs benötigt.

In der Forschung sind dabei verschiedene Schwerpunkte möglich wie zum Beispiel:

  • Lernbasiertes Bild-Matching mit Hilfe von Deep Learning Techniken
  • Lernbasierte Konfiguration von Matchsystemen bzw. Techniken des
    multimodalen maschinellen Lernens

Es besteht die Möglichkeit zur Promotion. Wir bieten eine sehr enge Betreuung, herausfordernde Themen und eine sehr gute Arbeitsumgebung.

Voraussetzungen:

  • ein mit überdurchschnittlichem Erfolg abgeschlossenes (Fach-) Hochschulstudium in einem Studiengang mit Informatikbezug (Diplom, Master)
  • sehr gute Programmierkenntnisse in Java und/ oder Python
  • sehr gute Englisch-Kenntnisse in Wort und Schrift
  • hohes Interesss im Bereich Bildverarbeitung, Record Linkage und Maschinellem Lernen
  • Erfahrungen im Umgang mit Linux/Unix sind wünschenswert aber nicht zwingend notwendig
  • hohes Interesse an Forschung, insbesondere an einer Promotion
  • hohe Motivation zur Einarbeitung in neue Technologien für lernbasierte Segementierung und Bild-Matching

Bedingungen:

Die Arbeit ist zunächst befristet bis 30.01.2022, vergütet wird nach E-13.

Bewerbung:

Bewerbungen sind mit den üblichen Unterlagen bis zum 30. Oktober 2019 an Prof. Dr. Erhard Rahm (vorzugsweise per E- Mail) 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.

Wissenschaftliche Mitarbeit (w/m/d) im Bereich „Blockchain/Distributed Ledger“

Wir suchen am Institut für Angewandte Informatik und der Uni Leipzig baldmöglichst zwei Mitarbeiter/innen zur Forschung/Entwicklung im Themenbereich Blockchain/Distributed Ledger. Die Arbeiten erfolgen innerhalb des BMBF-Projekts DE4L in Kooperation mit verschiedenen Partnern aus der Logistik und dem Data-Science-Zentrum ScaDS.AI (www.scads.de).

Das Projekt strebt den Aufbau einer innovativen Blockchain-basierten Handelsplatform für Sensordaten aus der Logistik an. Dazu werden zum einen Sensoren entwickelt und Daten aufgenommen und zum anderen Methoden und Techniken zum datenschutzerhaltendem Handel, Analyse und Datenaustausch insb. von Geschäftspartnerdaten entwickelt.

Aufgaben:

  • Entwicklung von PPRL-Techniken f. Distributed Ledger
  • (oder) Entwicklung von Privacy Preserving Data Mining Techniken für Distributed Ledger
  • (oder) Entwicklung performanter Konsensprotokolle für Disributed Ledger

Es besteht die Möglichkeit zur Promotion. Wir bieten eine sehr enge Betreuung, herausfordernde Themen und eine sehr gute Arbeitsumgebung.

Voraussetzungen:

  • ein mit überdurchschnittlichem Erfolg abgeschlossenes (Fach-) Hochschulstudium in einem Studiengang mit Informatikbezug (Diplom, Master)
  • sehr gute Programmierkenntnisse einer der Programmiersprachen Java, C++, Python, C#
  • Erfahrungen in der Datenanalyse/Machine Learning wünschenswert
  • Erfahrungen mit Distibuted Ledgers, Blockchain wünschenswert aber nicht Voraussetzung.
  • sehr gute Englisch-Kenntnisse in Wort und Schrift
  • hohes Interesse am Umgang mit Datenschutztechniken, Record Linkage, Blockchain und Distributed Ledger
  • hohe Motivation zur Einarbeitung in neue Technologien für PPRL und PPML

Bedingungen:

Die Arbeit ist zunächst befristet bis Juli 2022, vergütet wird nach E-13.

Bewerbung:

Bewerbungen sind mit den üblichen Unterlagen bis zum 30. Oktober 2019 an Prof. Dr. Erhard Rahm (vorzugsweise per E- Mail) zu richten. Die Universität Leipzig strebt 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.

Wissenschaftliche Mitarbeit (w/m/d) im Bereich „Datenintegration und Data Science für die generative Fertigung“

Wir suchen ab sofort eine Mitarbeiter/in zur Forschung/ Entwicklung eines Digitalen Zwillings mittels ML-/ Analyseverfahren für die generative Fertigung. Die Arbeiten erfolgen am Data-Science-Zentrum ScaDS.AI (www.scads.de) innerhalb des BMWi-Projekts TWIN in Kooperation mit verschiedenen Partnern u.a. Fraunhofer IWS, Siemens, Laservorm GmbH und CPT Präzisionstechnik.

Das Projekt strebt die Entwicklung eines digitalen Zwillings für eine komplexe Prozesskette der generativen Fertigung an.

Die Universität Leipzig beschäftigt dabei mit folgenden Schwerpunkten

  • Aufbau einer skalierbaren Big-Data-Infrastruktur; Datenaufnahme und Speicherung von Prozess- parametern und Sensordaten
  • Entwicklung von Methoden zur Feature-Extraktion und -Selektion in heterogenen Sensordatenströmen
  • Modellbildung für verschiedene Parameter und Anwendungsfälle, u.a. prädiktive Wartung, Vorhersage der Bauteilqualität
  • Umsetzung und Modularisierung gefundener Modelle zu Services

Es besteht die Möglichkeit zur Promotion. Wir bieten eine sehr enge Betreuung, herausfordernde Themen und eine sehr gute Arbeitsumgebung.

Voraussetzungen:

  • ein mit überdurchschnittlichem Erfolg abgeschlossenes (Fach-) Hochschulstudium in einem Studiengang mit Informatikbezug (Diplom, Master)
  • sehr gute Programmierkenntnisse in Java und/ oder Python
  • sehr gute Englisch-Kenntnisse in Wort und Schrift
  • hohes Interesss im Bereich Bildverarbeitung, Record Linkage und Maschinellem Lernen
  • Erfahrungen im Umgang mit Linux/Unix sind wünschenswert aber nicht zwingend notwendig
  • hohes Interesse an Forschung, insbesondere an einer Promotion
  • hohe Motivation zur Einarbeitung in neue Technologien für lernbasierte Segementierung und Bild-Matching

Bedingungen:

Die Arbeit ist zunächst befristet bis 30.09.2022, vergütet wird nach E-13.

Bewerbung:

Bewerbungen sind mit den üblichen Unterlagen bis zum 30. Oktober 2019 an Prof. Dr. Erhard Rahm (vorzugsweise per E- Mail) 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.

Wissenschaftliche Mitarbeit (m/w/d) im Forschungsprojekt TWIN

Wir suchen ab Oktober 2019 eine/n wiss. Mitarbeiter/in. Im Rahmen des BMBF geförderten Forschungsprojekts TWIN bieten wir die Möglichkeit, im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenverarbeitung von Sensor- und Maschinendaten den aktuellen Stand der Forschung voranzutreiben.

Ihre Aufgaben umfassen vorrangig:

  • Sammeln, Aufbereiten und Analysieren der anfallenden Daten
  • Erstellung von komplexen Analysepipelines, die den Fertigungsprozess, aber auch zugehörige Lieferanten- bzw. Produktionsprozesse umfassen
  • Mitentwicklung von Demonstratoren anhand der im Projekt entwickelten Plattformen (u.a. Hadoop-Stack, Anomalieerkennung oder 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:

  • Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Diplom) in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder vergleichbaren Studiengängen
  • Kenntnisse und erste Erfahrungen in aktuellen Datenanalyseverfahren und -systemen, Entscheidungsunterstützungssysteme, Architektur- und Systementwicklung, sowie in einer aktuellen objektorientierten Programmiersprache
  • Eigeninitiative, selbstständige und zielorientierte Arbeitsweise
  • Neugier und Spaß im kreativen Umgang mit neuen Technologien
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

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.

Bedingungen:

Der Arbeitsbeginn ist ab Oktober 2019 und wird befristet bis September 2022 mit der Möglichkeit zur Verlängerung. Die Vergütung erfolgt nach TV-L 13. Die Arbeitszeit beträgt nach Vereinbarung zwischen 50-100% (VZÄ)

Bewerbung:

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

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 zur Unterstützung einen wissenschaftlichen Mitarbeiter.

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.

 Informationen zum Datenschutz finden Sie hier.

Yvonne Röbert
Yvonne Röbert

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