Im Fachbereich Informatik der TU Darmstadt ist am Fachgebiet Visuelle Inferenz (Leitung Prof. Stefan Roth, Ph.D.) ab sofort oder später eine Stelle für eine_n

Wiss. Mitarbeiter_in (Postdoc) (w/m/d) Computer Vision & Machine Learning

in einem auf 2 Jahre befristeten Arbeitsverhältnis mit Option zur Verlängerung zu besetzen.

Das Fachgebiet Visuelle Inferenz (www.visinf.tu-darmstadt.de) forscht auf verschiedenen Gebieten der Computer Vision mit Schwerpunkt auf Einsatz und Entwicklung statistischer Methoden und maschineller Lernverfahren. Wir entwickeln Modelle und Algorithmen u.a. zur semantischen Bildanalyse, Bewegungsschätzung aus Bildsequenzen, Objekterkennung und -verfolgung sowie zur Bildrestaurierung. Weiterhin forschen wir an den Grundlagen des Einsatzes von (tiefen) Lernverfahren in der Computer Vision. Unserem offenen und international ausgerichteten Team steht eine umfangreiche Infrastruktur für exzellente Forschung zur Verfügung. Weiterhin bieten wir umfangreiche Möglichkeiten zur Kollaboration mit internationalen Partnern in Wissenschaft und Industrie im Rahmen gemeinsamer Forschungsprojekte. Die TU Darmstadt ist eine der führenden technischen Universitäten in Deutschland und gehört auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz zu den stärksten Standorten in ganz Europa.

Die Aufgaben der PostDoc-Stelle umfassen neben Forschung in den Arbeitsgebieten des Fachgebiets auch die Co-Betreuung von Doktorandinnen und Doktoranden sowie wissenschaftliche Dienstleistungen in allen Tätigkeitsbereichen des Fachgebiets in Forschung und Lehre in enger Abstimmung mit der Fachgebietsleitung. Das Erbringen der Dienstleistung dient zugleich der wissenschaftlichen Qualifizierung der Bewerberin/des Bewerbers.

Ihr Profil:

  • Abgeschlossene sehr gute Promotion in Computer Vision oder Machine Learning
  • Veröffentlichungen auf den führenden Konferenzen der Computer Vision und/oder Machine Learning (CVPR, ICCV, ECCV, NIPS, ICML, ICLR) sind Voraussetzung
  • Sehr gute Englischkenntnisse
  • Erfahrung in der Betreuung von Abschlussarbeiten und Studierenden
  • Hohe Eigenmotivation, Verlässlichkeit, Kreativität sowie die Fähigkeit, wissenschaftliche Ergebnisse auf Englisch zu diskutieren, abzufassen und zu präsentieren
  • Hohes Potenzial für exzellente, eigenverantwortliche Forschung an herausfordernden wissenschaftlichen Problemen sowie Teamfähigkeit

Die TU Darmstadt ist eine autonome Universität mit breiter Forschungsexzellenz, interdisziplinärem Profil und klaren Schwerpunkten in den Ingenieurwissenschaften und der Informations- und Kommunikationstechnologie. Der Fachbereich Informatik ist ein Leistungsträger der TU Darmstadt in Forschung und Lehre und in einschlägigen bundesweiten Rankings regelmäßig in der Spitzengruppe zu finden.

Das Erbringen der Dienstleistung dient zugleich der wissenschaftlichen Qualifizierung.

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.

Ihre Bewerbung sollte Anschreiben, Lebenslauf sowie Zeugnisse bzw. Notenübersicht (Promotion, Master, Bachelor sowie Abitur) beinhalten. Zusätzlich reichen Sie bitte Ihre drei wichtigsten Publikationen/Paper ein. Ihr Anschreiben sollte auf Ihre Motivation sowie Eignung für die Stelle eingehen. Bitte nennen Sie weiterhin mindestens zwei Namen von Referenzen, die ein Empfehlungsschreiben ausstellen würden. Bewerbungen richten Sie bitte elektronisch (in einem einzelnen PDF) unter Angabe der Kenn-Nummer an Prof. Stefan Roth, Ph.D. (E-Mail: info@visinf.tu-darmstadt.de) oder per Post an die TU Darmstadt, Prof. Stefan Roth, Ph.D, Fachbereich Informatik, Fachgebiet Visuelle Inferenz, Hochschulstr. 10, 64289 Darmstadt.

Kenn-Nr. 753

Veröffentlicht am

17. Dezember 2019

Bewerbungsfrist

31. Januar 2020