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Offre 450 sur 603 du 20/09/2021, 16:58

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Fraun­ho­fer Hein­rich-Hertz-Insti­tut - For­schung

Das Fraun­ho­fer Hein­rich-Hertz-Insti­tut (HHI) ist eines der welt­weit füh­ren­den For­schungs­in­sti­tute für mobile und sta­tio­näre Kom­mu­ni­ka­ti­ons­netz­werke und für die Schlüs­sel-Tech­no­lo­gien der Zukunft. Unsere Kom­pe­tenz­be­rei­che haben wir kon­se­quent auf der­zei­tige und künf­tige Markt- und Ent­wick­lungs­an­for­de­run­gen aus­ge­rich­tet.

Wis­sen­schaft­li­che*r Mit­ar­bei­ter*in - App­lied Machine Lear­ning

Aufgabenbeschreibung:

Die Gruppe Ange­wand­tes Maschi­nel­les Ler­nen (AML) sucht eine*n wis­sen­schaft­li­che*n Mit­ar­bei­ter*in zur Ver­stär­kung der wis­sen­schaft­li­chen Tätig­kei­ten, ins­be­son­dere im Rah­men von inter­dis­zi­pli­nä­ren Koope­ra­tio­nen. In der Arbeits­gruppe AML wer­den neue inno­va­tive Lösun­gen erforscht und ent­wi­ckelt die in aktu­el­len und zukünf­ti­gen Leit­the­men zum Ein­satz kom­men.

Das Arbeits­ge­biet für die aus­ge­schrie­bene Stelle beinhal­tet:
  • Erfor­schung neuer ML Ver­fah­ren
  • Ver­fas­sen von wis­sen­schaft­li­chen Publi­ka­tio­nen
  • Prä­sen­ta­tion von Ergeb­nis­sen auf Kon­fe­ren­zen
  • Mit­ar­beit in natio­na­len und inter­na­tio­na­len Pro­jek­ten

Erwartete Qualifikationen:

  • Abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter/Diplom) in einem der fol­gen­den oder ähn­li­chen Stu­di­en­gänge: Infor­ma­tik, Mathe­ma­tik, Phy­sik, Elek­tro­tech­nik oder einer ver­wand­ten Fach­rich­tung
  • Inter­esse an der Erfor­schung neuer Erkennt­nisse z.B. in den Berei­chen self-super­vi­sed lear­ning, hybrid model­ling, cau­sa­lity, mul­ti­modal machine lear­ning im Zusam­men­hang mit gesell­schaft­lich hoch­be­deut­sa­men The­men wie Kli­ma­for­schung und Medi­zin.
  • Erfah­rung im Umgang mit pra­xis­na­hen Pro­ble­men
  • Team­fä­hig­keit, ana­ly­ti­sches Den­ken, selbst­stän­dige und eigen­ver­ant­wort­li­che Arbeits­weise, Freude an inter­dis­zi­pli­nä­rer Zusam­men­ar­beit
  • Fun­dierte Kennt­nisse im Bereich Machine Lear­ning, ins­be­son­dere Deep Neural Net­works.
  • Sehr gute Pro­gram­mier­kennt­nisse in Python, ins­be­son­dere Erfah­rung mit ML Libra­ries wie PyTorch, Ten­sor­flow, ...
  • Freude am Umgang mit unter­schied­li­chen Daten­ty­pen
  • Sehr gute eng­li­sche Sprach­kennt­nisse in Wort und Schrift

Unser Angebot:

  • Eine wis­sen­schaft­lich erst­klas­sige Arbeits­um­ge­bung in einem füh­ren­den For­schungs­in­sti­tut mit einer offe­nen, ergeb­nis­ori­en­tier­ten und koope­ra­ti­ven Arbeits­at­mo­sphäre.
  • Die Mög­lich­keit, wert­volle Bei­träge in der Spit­zen­for­schung zu leis­ten und eigene Lösun­gen in kon­krete Anwen­dun­gen zu brin­gen
  • Zusam­men­ar­beit mit natio­na­len und inter­na­tio­na­len renom­mier­ten Koope­ra­ti­ons­part­nern
  • Mög­lich­keit zur Pro­mo­tion
  • Die Ver­ein­bar­keit von Beruf und Fami­lie ist uns ein Anlie­gen. Unter­stüt­zungs­an­ge­bote zur Ver­ein­bar­keit von Fami­lie und Beruf, Mög­lich­keit zur fle­xi­blen Arbeits­zeit­ge­stal­tung.

Hinweise zur Bewerbung:

Bitte bewer­ben Sie sich aus­schließ­lich über unser Online-Por­tal und stel­len alle wich­ti­gen Bewer­bungs­un­ter­la­gen (Diplom- bzw. Mas­ter­ur­kunde, Arbeits­zeug­nisse, Lebens­lauf etc.) in unser Recrui­t­ing-Por­tal ein.