Job Description

Über die TU Darmstadt

Die TU Darmstadt steht für exzellente und relevante Wissenschaft. Die tiefgreifenden globalen Veränderungsprozesse – von Energiewende bis zu Künstlicher Intelligenz – gestalten wir durch herausragende Erkenntnisse und zukunftsweisende Studienangebote entscheidend mit. Unsere Spitzenforschung bündeln wir in drei Feldern: Energy and Environment, Information and Intelligence, Matter and Materials. Als eine in der Metropolregion Frankfurt-Rhein-Main verankerte und sehr stark international geprägte Universität sehen wir uns den europäischen Werten und der europäischen Integration verpflichtet.

Über unseren Bereich

Die TU Darmstadt ist eine der führenden Universitäten im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) in Europa, ist Sitz einer Unit des European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS, ellis.eu ) und koordiniert die Konrad Zuse School of Excellence in Learning and Intelligent Systems (ELIZA, eliza.school ). Die ausgeschriebene Stelle ist an der Zuse School ELIZA angesiedelt.





ELIZA ist eine vom Deutschen Akademischen Austauschdienst (DAAD) geförderte Graduiertenschule im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Die Forschung und wissenschaftliche Ausbildung in ELIZA konzentrieren sich auf vier Schwerpunkte: (1) die Grundlagen des Maschinellen Lernens (ML) — einschließlich durch ML getriebene Felder wie Computer Vision, Natural Language Processing (NLP) oder Robot Learning —, (2) Machine-Learning-Systeme, (3) Anwendungen in autonomen Systemen sowie (4) transdisziplinäre Anwendungen des maschinellen Lernens in anderen wissenschaftlichen Bereichen, von den Lebenswissenschaften bis zur Physik.

Informationen zur Stelle

Kennziffer: Kennziffer Eintrittsdatum: Besetzung Befristung: Befristung Umfang: Umfang Vergütung: Tarif Einsatzort: Einsatzort Bewerbungsfrist: Bewerbungsfrist

Ihre Aufgaben

Die Promotionsthemen sind auf grundlegende Forschungsfragen und aktuelle Herausforderungen im Bereich der maschinellen Lernverfahren und Künstlichen Intelligenz ausgerichtet. Dazu gehören insbesondere die Entwicklung neuer Theorien, Algorithmen und Technologien sowie die Umsetzung in Prototypen, Systemen und Werkzeugen. Mögliche Schwerpunkte orientieren sich an den unten genannten Forschungsfeldern der ELIZA-Fellows.





Vorausgesetzt wird die aktive Teilnahme am ELIZA-Curriculum. Zudem ist ein verpflichtender Forschungsaufenthalt von 6 bis 12 Monaten an einem weiteren ELIZA-Standort Bestandteil des Programms.





Die Erstbetreuung erfolgt durch eine:n der folgenden ELIZA Academic Fellows an der TU Darmstadt:


Professorin Dr. Georgia Chalvatzaki, Interaktives robotisches Wahrnehmen und Lernen (PEARL) Professorin Dr. Iryna Gurevych, Ubiquitäre Wissensverarbeitung (UKP Lab) Professor Dr. Kristian Kersting, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (AIML) Professor Dr. Heinz Köppl, Selbstorganisierende Systeme (SOS) Professorin Dr. Dr. h.c. Mira Mezini, Softwaretechnik (STG) Professor Jan Peters, Ph.D., Intelligente Autonome Systeme (IAS) Professor Dr. Marcus Rohrbach, Multimodal Reliable Artificial Intelligence (MAI) Professorin Dr. Anna Rohrbach, Multimodal Grounded Learning (MAI) Professor Stefan Roth, Ph.D., Visuelle Inferenz (VISINF) Professor Constantin A. Rothkopf, Ph.D., Psychologie der Informationsverarbeitung (PIP)



Die Zweitbetreuung übernimmt ein:e weitere:r ELIZA Academic Fellow eines anderen Standorts oder ein:e ELIZA Industrial Fellow. Mögliche Zweitbetreuer:innen können auf der ELIZA-Webseite eingesehen werden.

Ihr Profil

Ein überdurchschnittlich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder gleichwertig) einer renommierten Universität in Informatik, Kognitionswissenschaft, (angewandter) Mathematik, Elektrotechnik, Physik oder einer vergleichbaren Fachrichtung Hervorragende mathematische und analytische Fähigkeiten sowie ausgezeichnete Programmierkenntnisse Fundiertes Wissen in Theorien und Methoden des Maschinellen Lernens und/oder anderer ML-getriebener Teilgebiete der KI (z. B. grundlegende Verfahren in Computer Vision, NLP oder Robotik; tiefe neuronale Netze) Praktische Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung ML-basierter KI-Algorithmen mit gängigen Software-Frameworks (z. B. PyTorch, JAX) ist von Vorteil Ausgeprägte Eigenmotivation, Zuverlässigkeit, Kreativität sowie die Fähigkeit, wissenschaftliche Ergebnisse auf Englisch zu diskutieren, zu formulieren und zu präsentieren Erhebliches Potenzial für exzellente, eigenständige Forschung an anspruchsvollen wissenschaftlichen Fragestellungen sowie Teamfähigkeit Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sind von Vorteil

Wir bieten

Die Technische Universität Darmstadt bietet vielfältige und herausfordernde Aufgaben, eigenverantwortliches Arbeiten, aktuelle Technologien, gute kollegiale und partnerschaftliche Zusammenarbeit, bedarfsorientierte Fortbildungsmöglichkeiten und eine individuelle Personalentwicklung.


Wir bieten Ihnen die Gelegenheit zur Vorbereitung einer Promotion. Das Beschäftigungsverhältnis dient zugleich der wissenschaftlichen Qualifizierung.

Entfaltung und Gestaltung

– ein umfassendes internes Weiterbildungsangebot sowie Möglichkeiten der Weiterqualifizierung und Entwicklung

Urlaub/Bildungsurlaub

– 30 Tage Urlaub pro Jahr (bei Vollzeit) und 5 Tage Bildungsurlaub

Nachhaltig und Mobil

– Freifahrtberechtigung im gesamten Regionalverkehr in Hessen durch das LandesTicket Hessen nach den jeweils geltenden tariflichen Bestimmungen sowie mobiles Arbeiten

Fit und Gesund

– kostenlose medizinische Vorsorgeuntersuchungen und umfangreiches vergünstigtes Sportangebot

Work-Life-Balance

– flexible Arbeitszeitmodelle; Betriebliches Gesundheitsmanagement

Altersvorsorge

– Zusatzversorgung des öffentlichen Dienstes (VBL) nach den jeweils geltenden Bestimmungen

Dienstrad/Fahrradleasing

Familienfreundlichkeit/Vereinbarkeit

Familie/Pflege/Beruf

– Kinderbetreuungsangebote sowie Zahlung einer Kinderzulage (gemäß tariflichen Bestimmungen), Ferienangebote

Allgemeine Hinweise / Datenschutz: Die Technische Universität Darmstadt strebt eine Erhöhung des Anteils der Frauen am Personal an und fordert deshalb besonders Frauen auf, sich zu bewerben. Bewerber:innen mit einem Grad der Behinderung von mindestens 50 oder diesen Gleichgestellte werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Die Vergütung erfolgt nach dem Tarifvertrag für die Technische Universität Darmstadt (TV - TU Darmstadt). Teilzeitbeschäftigung ist grundsätzlich möglich.


Mit dem Absenden Ihrer Bewerbung willigen Sie ein, dass Ihre Daten zum Zwecke des Stellenbesetzungsverfahrens gespeichert und verarbeitet werden. Sie finden unsere Datenschutzerklärung auf unserer Webseite.



Ansprechperson: Für Rückfragen zu dieser Position steht Ihnen Dr. Robert Niebuhr gerne zur Verfügung unter info@eliza.school .