Starte als Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) mit Promotionsziel (E 13 TV-L / 100%) im Bereich Machine Learning bei Universität Bayreuth – Dein neuer Arbeitsplatz in Bayreuth

An der Universität Bayreuth, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Data Science (Prof. Dr. Ricardo Büttner), ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) mit Möglichkeit zur Promotion zu besetzen. Wir suchen einen

Wir arbeiten in Forschung, Lehre und Praxis an der industriellen Anwendung von modernen Machine Learning Methoden. Hier laufen bei uns interessante Forschungs- und Praxisprojekte an der Schnittstelle zu den Materialwissenschaften, der Medizin und den Gesundheitswissenschaften.

Beispielsweise bauen wir industrielle Systeme zur vollautomatisierten Erkennung von Materialfehlern in Produkten mittels Deep Convolutional Neural Networks. Die Produkte, die damit zerstörungsfrei und zuverlässig geprüft werden können, reichen von Massengütern wie Schrauben über qualitative hochwertige chirurgische Pflaster oder Batterien für die Automobilindustrie bis hin zu Flugturbinen für den Einsatz in der zivilen Luftfahrt. Das Spektrum der bildgebenden Systeme reicht von einfachen, kostengünstigen Lichtkameras bis hin zu dreidimensionalen Computertomographen.

In der Medizin wenden wir Machine Learning Methoden in Expertensystemen an, beispielsweise zur Entscheidungsunterstützung bei der Diagnose von spezifischen Herzkrankheiten, Augenkrankheiten oder in der Krebserkennung.

Ihre Aufgaben:

• Durchführung von laufenden Forschungs- und Industrieprojekten (u. a. Anforderungsanalyse, Konzeption, Implementierung, Evaluation / Tests)
• Betreuung von Abschlussarbeiten und Unterstützung bei der Durchführung von Lehrveranstaltungen
• Mitarbeit bei der Erstellung von Anträgen für zukünftige Forschungs- und Industrieprojekte
• Unterstützung bei (Labor-)Experimenten (Versuchsdesign, Durchführung, Datenbereinigung und -auswertung)
• Erstellung und Mitwirkung an wissenschaftlichen Publikationen (Zeitschriften- und Konferenzbeiträge) und Präsentation der Forschungsergebnisse auf (inter-)nationalen Konferenzen
• Übernahme von Führungsaufgaben innerhalb eines dynamischen Teams aus wissenschaftlichen und studentischen Mitarbeitenden

Was Sie mitbringen sollten:

• einen guten oder sehr guten Masterabschluss in (Wirtschafts-)Informatik, (Wirtschafts-) Ingenieurwesen, BWL, oder vergleichbaren Fächern
• ausgeprägtes Interesse an der Mitarbeit in Forschungs- und Industrieprojekten
• hohes analytisches Denkvermögen, Kenntnisse in Python sowie idealerweise erste Kenntnisse in einem der folgenden Gebiete: (1) Convolutional Neural Networks, (2) Transfer Learning, (3) Explainable AI oder (4) Industrial/Materials/Medical Data Science
• hohe Motivation, Selbstverantwortung, Eigeninitiative und Leistungsbereitschaft sowie gute Sozialkompetenz und Teamfähigkeit
• gute Englischkenntnisse
• Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit und Verantwortung

Was wir Ihnen bieten:

Wir bieten Ihnen ein spannendes, anspruchsvolles Arbeitsumfeld sowie die unmittelbare Einbindung in laufende Projekte. Sie werden bei Ihrer Tätigkeit von engagierten und interessierten Kolleginnen und Kollegen umfassend unterstützt. Wir fördern Ihre kreative Mitgestaltung und unterstützen Sie bei Ihrer Promotion.

Die Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen richten sich nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (Entgeltgruppe 13 TV-L). Die Stelle ist zunächst befristet (eine Verlängerung wird angestrebt) und kann auch in Teilzeit besetzt werden.

Die Universität Bayreuth schätzt die Vielfalt ihrer Beschäftigten als Bereicherung und bekennt sich ausdrücklich zum Ziel der Chancengleichheit der Geschlechter. Frauen werden hierbei mit Nachdruck um ihre Bewerbung gebeten. Bewerber*innen mit Kindern sind sehr willkommen. Die Universität Bayreuth ist Mitglied im Best-Practice Club „Familie in der Hochschule e.V.“, und hat erfolgreich am HRK-Audit „Internationalisierung der Hochschule“ teilgenommen. Personen mit Schwerbehinderung werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen und stehen Ihnen selbstverständlich jederzeit gerne für weitere Auskünfte und ein persönliches Gespräch zur Verfügung.

Bitte bewerben Sie sich online mit aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen unter Angabe des Kennworts „Machine Learning Prof. Büttner“ über unser Online-Bewerbungsportal der Universität Bayreuth. Die Unterlagen werden nach