TU Darmstadt ist eine autonome Universität mit breiter Forschungsexzellenz, einem interdisziplinären Profil und klarem Fokus auf Ingenieurwissenschaften sowie Informations- und Kommunikationstechnologie. Die TU gehört zu Europas führenden Einrichtungen in der KI (siehe csrankings.org) und bildet eine Unit im European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS, ellis.eu). Der Fachbereich Informatik ist einer der sichtbarsten Fachbereiche der TU und wird zu den besten Informatikfakultäten Deutschlands gezählt.

Im Fachgebiet Visuelle Inferenz (Leitung Prof. Stefan Roth, Ph.D.) des Fachbereichs Informatik ist zum 01.08.2022 eine Stelle als

Wiss. Mitarbeiter_in/Doktorand_in (w/m/d) – Probabilistic Deep Learning

im LOEWE-Schwerpunkt „WhiteBox – Erklärbare Modelle für menschliche und künstliche Intelligenz” zu besetzen. Die Stelle ist zunächst auf drei Jahre befristet, es besteht jedoch die Möglichkeit der Verlängerung um max. zwei weitere Jahre.

Das Fachgebiet Visuelle Inferenz (www.visinf.tu-darmstadt.de) forscht auf verschiedenen Gebieten der Computer Vision mit Schwerpunkt auf Einsatz und Entwicklung maschineller/tiefer Lernverfahren sowie statistischer Methoden. Wir entwickeln Modelle und Algorithmen u.a. für semantische Szenenanalyse, Bewegungsschätzung aus Videos, Objekterkennung und -tracking sowie Bildrestaurierung.

Im LOEWE-Schwerpunkt „WhiteBox” werden so genannte Blackbox- und erklärbare Whitebox-Modelle für künstliche und menschliche Intelligenz entwickelt und systematisch verglichen. Für den Vergleich werden neben neuartigen Blackbox- und Whitebox-Modellen und ihrer empirischen Gegenüberstellung auch neue Erklärungsmethoden entwickelt, die nicht eine gesamte Blackbox erklären, sondern gezielte Einblicke gewähren. Die Anwendung auf intelligentes Verhalten beim Menschen soll es einerseits erlauben, dieses computergestützt besser zu verstehen und andererseits erklärbares, menschenähnliches Verhalten in Maschinen aufzubauen.

Die ausgeschriebene Promotionsstelle befasst sich damit, wie tiefe neuronale Netzwerke als Blackbox-Ansätze für die visuelle Wahrnehmung durch die Verbindung mit probabilistischen und generativen Modellen mit expliziten und interpretierbaren Variablen besser erklärt und verstanden werden können. Unserem offenen und international ausgerichteten Team steht eine umfangreiche Infrastruktur, u.a. nvidia DGX-Maschinen, für exzellente Forschung zur Verfügung.

Ihr Profil

  • Exzellenter Masterabschluss (oder äquivalent) an einer führenden Universität mit Fachrichtung Informatik, Kognitionswissenschaften, (angewandter) Mathematik, Elektrotechnik, Physik oder einer vergleichbaren Disziplin
  • Fortgeschrittene Kenntnisse im Bereich der Computer Vision, des maschinellen Lernens und/oder den Kognitionswissenschaften sind von Vorteil. Wichtiger jedoch sind ausgezeichnete mathematische und analytische Fähigkeiten, sowie Programmierkenntnisse
  • 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

Gelegenheit zur Vorbereitung einer Promotion wird gegeben. 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. Notenübersichten (Master, Bachelor und Abitur) beinhalten. 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).

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 Homepage.

Kenn-Nr. 412

Veröffentlicht am

21. Juni 2022

Bewerbungsfrist

05. Juli 2022