Aktuelle Stellenangebote der TU Darmstadt

Das Fachgebiet Multimodal Reliable Artificial Intelligence befasst sich mit Grundlagenvorschungen im an der Schnittstelle unterschiedlicher Modalitäten, insbesondere Bilder, Videos, and Sprache. Aktuelle Forschungsschwerpunkte sind Multimodales Lernen und Zuverlässige und Sichere Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen.

Die Stellen werden im Rahmen der Alexander von Humboldt-Professur für Künstliche Intelligenz von Prof. Marcus Rohrbach vergeben. Die Alexander von Humboldt-Professur ist der höchstdotierte deutsche Wissenschaftspreis und wird ausschließlich an Spitzenforscher:innen verliehen, die in ihrem Fachgebiet weltweit führend sind. Sie ermöglicht die Durchführung langfristiger zukunftsweisender Forschungen an Hochschulen und Forschungseinrichtungen hierzulande und trägt zur internationalen Wettbewerbsfähigkeit des Forschungsstandortes Deutschland nachhaltig bei.

Die Stellen haben u.a. folgende thematische Schwerpunkte:

• Self-Awareness of Deep Multimodal Models
• Selective Prediction
• Visual Question Answering

Zu den Aufgaben gehören darüber hinaus wissenschaftliche Dienstleistungen in Forschung und Lehre. Die Gelegenheit zur Promotion wird – einschließlich intensiver Promotionsbetreuung – gegeben.

Wir bieten:

• Exzellente Rahmenbedingungen an der Technischen Universität Darmstadt. Die TU Darmstadt wird regelmäßig als eine der besten deutschen Informatik-Fakultäten gerankt, hat ein herausragendes und deutschlandweit einzigartiges interdisziplinäres Forschungsprofil in Künstlicher Intelligenz und verfügt über eine leistungsfähige KI-Recheninfrastruktur
• Ein lebendiges Forschungsumfeld mit enger Interaktion mit einem breiten Spektrum von renommierten und international anerkannten KI-Wissenschaftler:innen (hessian.AI)
• Internationale Konferenzreisen, exzellente Ausstattung und umfangreiche Weiterbildungsangebote

Voraussetzungen:

• Sehr gutes abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der Informatik oder einem vergleichbaren Fach
• Kenntnisse im Bereich der Künstlichen Intelligenz / maschinelles Lernen.
• Sehr gute schriftlich und mündliche Englischkenntnisse
• Sie sind hoch motiviert, Ihre Ergebnisse zu veröffentlichen und auf internationalen Projekttreffen und Konferenzen zu präsentieren. Vorteilhaft sind bereits existierende Veröffentlichungen.
• Sie bringen ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten mit und arbeiten gerne in interdisziplinären und internationalen Teams
• Sehr gute Programmiererfahrung, vorteilhaft sind praktische Erfahrungen mit pyTorch oder vergleichbaren Deep Learning Frameworks.
• Fähigkeit, sowohl selbstständig als auch im Team in einem dynamischen und interdisziplinären Forschungsumfeld zu arbeiten, sowie ein hohes Maß an Motivation und Eigeninitiative.

Die Technische Universität Darmstadt steht für exzellente und relevante Wissenschaft. Globale Transformationen – von der Energiewende über Industrie 4.0 bis zur Künstlichen Intelligenz – fordern uns heraus. Diese tiefgreifenden Veränderungsprozesse gestalten wir durch herausragende Erkenntnisse und zukunftsweisende Studienangebote entscheidend mit.

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.

Bewerbungen mit Anschreiben, Lebenslauf sowie Notenübersicht (Bachelor und Master) richten Sie bitte elektronisch in einem PDF unter Angabe der Kenn-Nummer mit dem Betreff "Bewerbung als Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in 532" an: marcus[dot]rohrbach[at]tu[minus]darmstadt[dot]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.