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Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d)


Am Fachbereich 3 (Mathematik/Informatik) der Universität Bremen ist in der Arbeitsgruppe „Künstliche Intelligenz“ – unter Vorbehalt der Stellenfreigabe - zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine ganze Stelle für eine(n)


Wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in (w/m/d) im Bereich Machine Learning für Roboter, Entgeltgruppe 13 TV-L


für den Zeitraum bis zum 31.10.2022 zu besetzen. Die Stelle dient der wissenschaftlichen Weiterqualifikation mit dem Ziel der Promotion.

Die mit der Stelle verbundenen Aufgaben betreffen die Mitarbeit im DFG-geförderten Forschungsprojekt “PIPE – Probabilistische Modelle von Instruktionen, Perzeption und Erfahrung – Repräsentation, Lernen und Schlussfolgern”.

Im Rahmen des Projekts werden Methoden des maschinellen Lernens und Data Minings für kognitive Robotersysteme entwickelt, die die Fähigkeit des menschlichen Sprachverstehens, der Objektperzeption und des Lernens aus Erfahrung kombinieren. Insbesondere sollen Robotersysteme befähigt werden, notwendiges Wissen selbstständig zu akquirieren, um souverän in menschlichen Umgebungen zu agieren und die ihnen übertragenen Tätigkeiten kompetent und erfolgreich auszuführen.


Aufgaben:
 

  • Entwicklung und Implementierung probabilistischer Modelle und Algorithmen zum Lernen und Schlussfolgern von komplexen Zusammenhängen aus für intelligente Roboter relevanten Datenquellen
  • Erstellung von Dokumentationen sowie Präsentationen von Forschungsergebnissen auf internationalen Konferenzen
  • Eigenverantwortliches und engagiertes Arbeiten in enger Kooperation mit internen und externen Projektpartnern
  • Mitwirkung an der Einwerbung von Forschungsprojekten und der Öffentlichkeitsarbeit des Instituts

Voraussetzungen:
 

  • ein mit überdurchschnittlichem Erfolg abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master) oder ein vergleichbarer Abschluss (Uni-Diplom) in Informatik mit Ausrichtung auf das Gebiet der Künstlichen Intelligenz
  • sehr gute Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen und Data Mining, insbesondere Erfahrung im Umgang mit probabilistischen graphischen
    Modellen (Bayes- und Markovnetze) und verwandten mathematischen Formalismen
  • sehr gute Programmierkenntnisse der Programmiersprache
    Python, Grundkenntnisse in C/C++/Cython vorteilhaft
  • Grundkenntnisse der Softwareentwicklung unter Linux

Neben der Bereitschaft und der Fähigkeit sich schnell und umfassend in neue Zusammenhänge einzuarbeiten, werden außerdem Organisationstalent, Teamfähigkeit und ein hohes Maß an Engagement erwartet. Sehr gute Kenntnisse der englischen Sprache sind Voraussetzung für die Stelle.

Die Universität Bremen beabsichtigt, den Anteil von Frauen im Wissenschaftsbereich zu erhöhen und fordert deshalb Frauen ausdrücklich auf, sich zu bewerben.

Schwerbehinderten Bewerberinnen/Bewerbern wird bei im Wesentlichen gleicher fachlicher und persönlicher Eignung der Vorrang gegeben.

Bewerbungen von Menschen mit Migrationshintergrund sind willkommen.

Rückfragen an: Prof. Michael Beetz, ai-officeprotect me ?!cs.uni-bremenprotect me ?!.de

Bewerbungsunterlagen (Lebenslauf, Diplom- oder Masterzeugnis sowie Projekterfahrungen) unter Angabe der Kennziffer A232/19 bis zum 8. September 2019 werden auf dem Postweg erbeten an:

Prof. Michael Beetz
Universität Bremen, Fachbereich 3
Am Fallturm 1
28359 Bremen

oder per Email an: Prof. Michael Beetz, ai-officeprotect me ?!cs.uni-bremenprotect me ?!.de (als einzelnes pdf-Dokument)

Wir bitten Sie, uns von Ihren Bewerbungsunterlagen nur Kopien (keine Mappen) einzureichen, da wir sie nicht zurücksenden können.

Erstellt am 02.08.19 von Rebekka Rosner