Gestalte deine Karriere als W 155/2023 Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) bei Universität Rostock in Rostock

Universität Rostock

Stellenausschreibung W 155/2023

Die Universität Rostock bietet Ihnen eine vielfältige, abwechslungsreiche und anspruchsvolle Tätigkeit in einer traditionsbewussten, aber dennoch innovativen, modernen und familienfreundlichen Hochschule in einer lebendigen Stadt am Meer.

An der Fakultät für Informatik und Elektrotechnik, Institut Visual and Analytic Computing, Lehrstuhl für Intelligent Data Analytics besetzen wir im Rahmen einer neu gegründeten, dynamischen Machine Learning Gruppe vorbehaltlich haushaltsrechtlicher Regelungen zum nächstmöglichen Zeitpunkt befristet für die Dauer von drei Jahren die folgende Stelle mit Option der Übertragung zusätzlicher, höherwertiger Tätigkeiten bis zur EG 14:

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (Doktorand/in oder PostDoc) (m/w/d)
EG 13 TV-L, Vollzeitbeschäftigung, 40 Stunden/Woche, befristet, Qualifizierungsstelle

Das Becker Lab repräsentiert den Lehrstuhl für Intelligent Data Analytics am Institut für Visual and Analytic Computing und der Fakultät für Informatik und Elektrotechnik. Sie werden Teil einer Arbeitsgruppe für wissensbasiertes Machine Learning und Anwendungen in Biomedizin, Umweltwissenschaften und menschlichem Verhalten. Die Stelle bietet die perfekten Voraussetzungen, um ein eigenes Forschungsprogramm zu entwickeln, mit Zugriff auf ein internationales Netzwerk wie beispielsweise Stanford University, UC San Diego and UNC Chapel Hill. Dies bietet Ihnen direkten Zugang und Kooperationen mit Experten für maschinelles Lernen, (Bio-)Medizin und Meeresökologie weltweit. Sie haben dabei die einzigartige Gelegenheit, beim Aufbau und der Gestaltung einer dynamischen, kooperativen und teamorientierten Gruppe mitzuwirken, die darauf abzielt, in einem überregionalen und internationalem Kontext hochrelevante, praktische Problemstellungen durch modernstes maschinelles Lernen zu lösen. Die vorhandenen Kontakte sowie die gerade eingeworbene BMBF Research-Gruppe bietet darüber hinaus perfekte Vorrausetzungen zur Promotion oder gegeben entsprechender Qualifikation auch die Chance als PostDoc leitend tätig zu werden und ein eigenes Forschungsprofil aufzubauen.

Wir beschäftigen uns besonders mit Methoden zum Verständnis der zugrunde liegenden Prozesse komplexer Systeme, der Integration von Domänenwissen in maschinelle Lernmethoden zur genauen Modellierung sowie des menschlichen Umgangs mit vorhandenem Wissen. Dabei freuen wir uns über Ihre Expertise in vielen Bereichen und Ansätzen wie etwa multimodale und/oder multi-task Modelle, Deep Learning, Bayes'scher Modellierung und Exceptional Model Mining bis hin zu erklärbarer künstlicher Intelligenz, Fairness und Mensch-Computer-Interaktion.

Unsere Gruppe engagiert sich, Forschung in umsetzbare Erkenntnisse und Anwendungen mit realen Auswirkungen und Skalierbarkeit zu übertragen. Dies ist ein hervorragendes Umfeld für Kandidaten, die nicht nur wegweisende und kreative Forschung betreiben wollen, sondern auch daran interessiert sind, Resultate industriell und unternehmerisch umzusetzen.

Wir stellen ein freundliches, hilfsbereites, teamorientiertes und integratives Arbeitsumfeld mit einem hochmotivierten Kollegium in den Vordergrund. Vielfalt über alle Dimensionen hinweg ist ein zentraler Grundsatz für unsere Arbeitsgruppe und ein wichtiger Beitrag zu unserer innovativen Forschung.

Aufgabengebiet

• Forschen auf den Gebieten Data Science, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz in Anwendungsszenarien wie (Bio-)Medizin und Umweltveränderungen mit dem Ziel der wissenschaftlichen Qualifizierung (Promotion oder Habilitation)
• Entwickeln und Anwenden von Methoden, die von multimodalem Lernen, Deep Learning, Bayes'scher Modellierung und Exceptional Model Mining bis hin zu erklärbarer künstlicher Intelligenz, Fairness und Mensch-Computer-Interaktion reichen
• wissenschaftliche Lehre im Umfang von ca. 4 SWS in Form von integrierten Lehrveranstaltungen, Projekten, Seminaren und Praktika auf dem Gebiet der Informatik, wobei das forschungsbasierte Vermitteln von Fachwissen und Fertigkeiten an Studierende im Mittelpunkt steht und die Studierenden durch den wissenschaftlichen Zuschnitt der Lehre vor allem angeleitet werden sollen, eigenständig wissenschaftlich zu arbeiten
• Kollaborieren mit internationalen Partnern an Universitäten, u.a. Stanford, UC San Diego, oder UNC Chapel Hill
• Veröffentlichen wissenschaftlicher Arbeiten auf (inter-)national renommierten Konferenzen und in Journalen
• Betreuen von Bachelor- und Masterstudierenden
• Organisieren und Durchführen von wissenschaftlichen Veranstaltungen

Einstellungsvoraussetzungen

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder vergleichbarer Abschluss) in den Bereichen Informatik, Mathematik, Physik, Computational Biology, Medizininformatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung mit mindestens gute