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RWTH Aachen University
Aachen
Die RWTH Aachen University sucht einen motivierten Research Assistant/Associate (Postdoc/Doctoral Candidate) für datengesteuerte und KI-basierte Analysen und Signalverarbeitung im Bereich audiovisueller Medien. In dieser Vollzeitstelle, die auf zunächst drei Jahre befristet ist (Verlängerung möglich), wird an innovativen Testverfahren und Methoden zur System- und Signalanalytik geforscht. Der Fokus liegt auf der Entwicklung von KI-gestütztem Forschungsdatenmanagement für heterogene audiovisuelle Signale, System-, Wahrnehmungs- und Verhaltensdaten. Die Stelle bietet die Möglichkeit zur Promotion und die Mitarbeit in einem interdisziplinären, internationalen Forschungsumfeld. Die Vergütung erfolgt nach TV-L EG 13.
Wir bieten eine reguläre Anstellung mit einem zunächst auf drei Jahre befristeten Vertrag. Eine Verlängerung ist vorgesehen. Die Befristung erfolgt im Rahmen des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes. Es handelt sich um eine Vollzeitstelle mit Promotionsmöglichkeit. Die Vergütung erfolgt nach TV-L EG 13.
Am Institute of Communications Engineering untersuchen wir das Zusammenspiel von multimedialer Signalverarbeitung, menschlicher Wahrnehmung, User Experience und der Nachhaltigkeit von Kommunikationssystemen. Unser Fokus liegt auf der Analyse audiovisueller Systeme entlang der gesamten Übertragungskette, um deren Qualität und Effizienz zu verbessern. Dabei berücksichtigen wir Aspekte wie Signalqualität, Wahrnehmung, Nutzerverhalten, kognitive Leistung und Ressourcenverbrauch. Unsere interdisziplinäre Forschung verbindet Ingenieurwissenschaften, Informatik, Mensch-Maschine-Interaktion und Psychologie. Wir verfolgen einen Open-Science-Ansatz und sind eng mit internationalen Partnern aus Wissenschaft und Industrie vernetzt.
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen ermöglichen die Generierung, Verbesserung und effiziente Verarbeitung audiovisueller Inhalte. Beispiele hierfür sind KI-basiertes Upscaling, akustische Quellentrennung, KI-basierte Kodierung und Rekonstruktion von Audio- oder Videosignalen sowie die KI-gestützte Generierung von Audio- oder Videoinhalten. Machine-Learning-Methoden haben sich auch für die Qualitäts- oder Ästhetikvorhersage von Audio-, Bild- und Videosignalen etabliert. Die resultierenden Signale können jedoch nicht allein auf Basis der Signalqualität beschrieben werden. Daher müssen automatisierte Messmethoden in der Lage sein, die wahrgenommenen Eigenschaften und Qualitätskriterien der KI-basierten Verarbeitung genau vorherzusagen.
An der Schnittstelle von KI-basierter audiovisueller Medienverarbeitung und "Qualitätsmessung" aus menschlicher Perspektive besteht ein intensiver Bedarf an innovativer, datengesteuerter Signalanalyse und -bewertung. Aufgrund der erforderlichen Ground-Truth-Daten sind umfassende Wahrnehmungstests notwendig, für die Labortests angesichts des Aufwands nicht ausreichend skalierbar sind. Hier bieten innovative Ansätze wie Crowdsourcing eine ergänzende Lösung, wie unsere Forschungsgruppe bereits für 4K-Video- und Bildästhetik gezeigt hat. Die gesammelten Messsignale, Daten zu den KI-gestützten audiovisuellen Systemen, während der Systemnutzung erfasste Benutzerdaten und Daten zum Ressourcenverbrauch bilden eine umfassende Forschungsdatenbank. Es müssen innovative Ansätze entwickelt werden, um die Daten zu annotieren und unter Berücksichtigung der Anforderungen des Datenschutzes im Sinne des "Open Science"-Ansatzes des Instituts verfügbar zu machen. Ziel ist es, auf den von Prof. Raakes Forschungsgruppe an der TU Ilmenau entwickelten Methoden und Forschungswerkzeugen aufzubauen und diese in Zusammenarbeit mit Partnern aus dem breiten Forschungsnetzwerk des Instituts zu einem systematischen, KI-gestützten Forschungsdatenmanagement auszubauen und die Ansätze durch Neuentwicklungen zu ergänzen.
Darum sollten Sie sich uns anschließen:
Die RWTH ist eine zertifiziert familienfreundliche Hochschule. Wir unterstützen unsere Beschäftigten bei der Vereinbarkeit von Beruf und Familie durch ein breites Angebot an Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten, z.B. Hochschulsport. Tarifbeschäftigte und Beamte haben Zugang zu einem umfangreichen Angebot an Weiterbildungsmöglichkeiten und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die RWTH ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Wir begrüßen und ermutigen daher Bewerbungen von allen entsprechend qualifizierten Kandidaten, insbesondere von Gruppen, die an der Universität unterrepräsentiert sind. Alle qualifizierten Bewerber werden ohne Diskriminierung aufgrund von nationaler oder ethnischer Herkunft, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Religion, Behinderung oder Alter berücksichtigt. Die RWTH setzt sich nachdrücklich für die Förderung von Frauen in ihrer Karriere ein. Bewerberinnen werden bei gleicher Eignung, Kompetenz und fachlicher Qualifikation bevorzugt berücksichtigt, es sei denn, ein Mitbewerber wird aus einem bestimmten Grund bevorzugt.
Da die RWTH sich der Chancengleichheit verpflichtet fühlt, bitten wir Sie, kein Foto in Ihre Bewerbung aufzunehmen.
Informationen zu den personenbezogenen Daten, die wir von Bewerbern gemäß Artikel 13 und 14 der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union erheben, finden Sie unter http://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung .
EG 13 TV-L
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