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Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Dres­den - Fakul­tät Infor­ma­tik, Insti­tut für Künst­li­che Intel­li­genz, Pro­fes­sur für Maschi­nel­les Ler­nen für Com­pu­ter Vision

Die TU Dres­den ist eine der elf Exzel­len­z­u­ni­ver­sitä­ten Deut­sch­lands. Als Voll­u­ni­ver­sität mit brei­tem Fächer­spek­trum zählt sie zu den for­schungs­s­tärks­ten Hoch­schu­len. Aus­tau­sch und Koope­ra­tion zwi­schen den Wis­sen­schaf­ten, mit Wirt­schaft und Gesell­schaft sind dafür die Grund­lage. Ziel ist es, im Wett­be­werb der Uni­ver­sitä­ten auch in Zukunft Spit­zen­plätze zu bele­gen. Daran und am Erfolg beim Trans­fer von Grund­la­gen­wis­sen und For­schung­s­er­geb­nis­sen mes­sen wir unsere Leis­tun­gen in Lehre, Stu­dium, For­schung und Wei­ter­bil­dung. Wis­sen schafft Brü­cken. Seit 1828.

wiss. Mit­ar­bei­ter/in / Dok­to­rand/in / Post­doc

(bei Vor­lie­gen der per­sön­li­chen Vor­aus­set­zun­gen E 13 TV-L)
Die Stelle ist zum 01.10.2021 für drei Jahre (Beschäf­ti­gungs­dauer gem. WissZeitVG) mit der Option auf Ver­län­ge­rung und dem Ziel der eige­nen wiss. Wei­ter­qua­li­fi­ka­tion (i. d. R. Pro­mo­tion/Habi­li­ta­tion) zu beset­zen. Die Ver­ein­bar­keit von Fami­lie und Beruf hat einen hohen Stel­len­wert. Die Stelle ist grund­sätz­lich auch für Teil­zeit­be­schäf­tigte geeig­net. Bitte ver­mer­ken Sie die­sen Wunsch in Ihrer Bewer­bung.

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

  • freie, von eige­ner Neu­gier getrie­bene Grund­la­gen­for­schung zu fun­da­men­ta­len mathe­ma­ti­schen Opti­mie­rungs­pro­ble­men auf dem Gebiet des Maschi­nel­len Ler­nens
  • Design und Ana­lyse von Algo­rith­men zur exak­ten oder appro­xi­ma­ti­ven Lösung die­ser Pro­bleme
  • Imple­men­tie­rung, empi­ri­sche Ana­lyse und Ver­gleich die­ser Algo­rith­men anhand rea­ler Daten
  • Publi­ka­tion von For­schungs­er­geb­nis­sen auf füh­ren­den Kon­fe­ren­zen und in füh­ren­den Jour­na­len, in eng­li­scher Spra­che
  • starke Bei­träge zur Lehre im eng­lisch­spra­chi­gen Mas­ter-Stu­di­en­gang Com­pu­ta­tio­nal Mode­ling and Simu­la­tion, insb. durch Kon­zep­tion und Durch­füh­rung von Übun­gen und Prak­tika sowie bei geeig­ne­ter Qua­li­fi­ka­tion durch eigene Vor­le­sun­gen.

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

  • sehr guter wiss. Hoch­schul­ab­schluss in Mathe­ma­tik, Infor­ma­tik oder einer ver­wand­ten Dis­zi­plin, ggf. Pro­mo­tion
  • Vor­kennt­nisse in dis­kre­ter Mathe­ma­tik sowie in einem Gebiet der Mathe­ma­ti­schen Opti­mie­rung (etwa: Mathe­ma­ti­sche Pro­gram­mie­rung, kon­vexe Opti­mie­rung)
  • Neu­gier und star­kes Inter­esse an rigo­ro­ser, metho­di­scher Grund­la­gen­for­schung
  • Lehr­er­fah­rung
  • sehr gute Pro­gram­mier­kennt­nisse in C oder C++
  • sehr gute Eng­lisch­kennt­nisse in Wort und Schrift.

Hin­wei­se zur Be­wer­bung:

Frauen sind aus­drück­lich zur Bewer­bung auf­ge­for­dert. Sel­bi­ges gilt auch für Men­schen mit Behin­de­run­gen.
Ihre aus­sa­ge­kräf­tige Bewer­bung sen­den Sie bitte mit den übli­chen Unter­la­gen bis zum 24.09.2021 (es gilt der Post­stem­pel der ZPS der TU Dres­den) bevor­zugt über das Secu­re­Mail Por­tal der TU Dres­den https://securemail.tu-dresden.de als ein PDF-Doku­ment an mlcv@tu-dresden.de oder an: TU Dres­den, Fakul­tät Infor­ma­tik, Insti­tut für Künst­li­che Intel­li­genz, Pro­fes­sur für Maschi­nel­les Ler­nen für Com­pu­ter Vision, Herrn Prof. Dr. rer. nat. Björn And­res, Helm­holtz­str. 10, 01069 Dres­den. Ihre Bewer­bungs­un­ter­la­gen wer­den nicht zurück­ge­sandt, bitte rei­chen Sie nur Kopien ein. Vor­stel­lungs­kos­ten wer­den nicht über­nom­men.

Hin­weis zum Daten­schutz: Wel­che Rechte Sie haben und zu wel­chem Zweck Ihre Daten ver­ar­bei­tet wer­den sowie wei­tere Infor­ma­tio­nen zum Daten­schutz haben wir auf der Web­seite https://tu-dresden.de/karriere/datenschutzhinweis für Sie zur Ver­fü­gung gestellt.