Technische Universität Braunschweig
Institut für Nachrichtentechnik
Mit über 16.000 Studierenden und 3.800 Beschäftigten zählt die Technische Universität Braunschweig zu den führenden Technischen Universitäten in Deutschland. Sie steht für strategisches und leistungsorientiertes Denken und Handeln, relevante Forschung, engagierte Lehre und den erfolgreichen Transfer von Wissen und Technologien in Wirtschaft und Gesellschaft. Konsequent treten wir für Familienfreundlichkeit und Chancengleichheit ein.
Unsere Forschungsschwerpunkte sind Mobilität, Engineering for Health, Metrologie sowie Stadt der Zukunft. Starke Ingenieurwissenschaften und Naturwissenschaften bilden unsere Kerndisziplinen. Diese sind eng vernetzt mit den Wirtschafts- und Sozial-, Erziehungs- und Geisteswissenschaften.
Unser Campus liegt inmitten einer der forschungsintensivsten Regionen Europas. Mit den über 20 Forschungseinrichtungen in unserer Nachbarschaft arbeiten wir ebenso erfolgreich zusammen wie mit unseren internationalen Partnerhochschulen.
Wir suchen für die Abteilung "Signalverarbeitung und Machine Learning" am Institut für Nachrichtentechnik zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine*n
Wissenschaftliche Mitarbeiterin bzw. wissenschaftlichen Mitarbeiter (Post-Doktorandin bzw. Post-Doktorand, m/w/d) zum Thema Computer Vision
(EG 13 TV-L, Vollzeit/Teilzeit)
Die Stelle ist zunächst befristet für voraussichtlich 3 Jahre, insgesamt ist es möglich die Stelle für 6 Jahre zu besetzen. Sie soll der Qualifizierung des wissenschaftlichen Nachwuchses dienen und bietet die Möglichkeit zur Promotion/zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation.
In der Abteilung 'Signalverarbeitung und Machine Learning' am Institut für Nachrichtentechnik ist ab sofort eine Stelle im Bereich der Computer Vision zu besetzen.
Aufgabenbeschreibung
- Entwicklung von Umfeldwahrnehmungssystemen für das autonome Fahren, insbesondere Objektdetektion
- Entwicklung von fehlerkorrigierenden Blockcodes, integriert in das tiefe neuronale Netz der Objektdetektion
- Entwicklung von effizienten Netzwerkensembles, die Fehlerdetektion und Fehlerkorrektur zulassen.
Erwartete Qualifikationen
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium, insbesondere der Fachrichtung/en Eletrotechnik, Elektromobilität, Informatik, Informationstechnik, angewandte Mathematik
- Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
- Sehr gute Kenntnisse im maschinellen Lernen, Erfahrungen mit Trainings-Frameworks (z.B. Tensorflow, PyTorch)
- Sehr gute Kenntnisse im Bereich Fahrzeugtechnik
- Vorteilhaft wären Kenntnisse in der digitalen Bildverarbeitung
- Sie bringen Faszination für das maschinelle Lernen mit!
Unser Angebot
- Wir bieten Ihnen die Möglichkeit zur wissenschaftlichen Qualifikation mit dem Ziel der Promotion
- Die Einstellung erfolgt je nach Thema und Zeitpunkt mit Stipendium oder mit Vergütung nach EG 13 TV-L
Hinweise zur Bewerbung
Wir freuen uns auf Bewerber*innen aller Nationalitäten. Gleichzeitig begrüßen wir das Interesse schwerbehinderter Menschen und bevorzugen deren Bewerbungen bei gleicher Eignung. Bitte weisen Sie bereits bei der Bewerbung darauf hin und fügen Sie einen Nachweis bei. Ferner arbeiten wir basierend auf dem Niedersächsischen Gleichberechtigungsgesetz (NGG) an der Erfüllung des Gleichstellungsauftrages und sind bestrebt, in allen Bereichen und Positionen eine Unterrepräsentanz i. S. des NGG abzubauen. Daher freuen wir uns besonders über Bewerbungen von Frauen.
Für die Durchführung des Bewerbungsverfahrens speichern wir personenbezogene Daten. Durch Zusendung Ihrer Bewerbung erklären Sie sich damit einverstanden, dass Ihre Daten zu Bewerbungszwecken unter Beachtung der Datenschutzvorschriften elektronisch gespeichert und verarbeitet werden. Weitere Informationen zum Datenschutz entnehmen Sie bitte unserer Datenschutzerklärung unter www.tu-braunschweig.de/datenschutzerklaerung-bewerbungen. Wir erstatten keine Bewerbungskosten.
Fragen und Antworten
Sie haben noch Fragen? Diese beantwortet Ihnen Prof. Tim Fingscheidt telefonisch unter der Nummer (0531) 391-2485.
Bewerben Sie sich bis zum 31.05.2025.
Wenn wir Ihr Interesse geweckt haben, schicken Sie Ihre Bewerbung vorzugsweise per E-Mail an Prof. Fingscheidt (t.fingscheidt@tu-bs.de), Stichwort 'SafeAI'.
Bitte fassen Sie die üblichen Unterlagen (Anschreiben, Zeugnisse, Lebenslauf etc.) in einem pdf-File zusammen und stellen Ihre Eignung dar
oder per Post an
Technische Universität Braunschweig
Institut für Nachrichtentechnik
Schleinitzstraße 22
38106 Braunschweig
Fakten
| Veröffentlicht | 14.05.2025 |
|---|---|
| Anzahl Angestellte | 3.800 |
| Kategorie | Graduierten-Stelle, Wiss. Mitarbeiter*in |
| Standort | Deutschland, Niedersachsen, Braunschweig |
| Aufgabengebiet | Elektrotechnik, Informatik, Ingenieurwesen, IT / Telekommunikation, Mathematik |
| Beginn frühestens | Frühestmöglich |
| Dauer | 3 Jahre |
| Umfang | Vollzeit/Teilzeit |
| Vergütung | EG 13 TV-L |
| Remote / Homeoffice | teilweise möglich |
| Arbeitssprache & erwartetes Niveau |
|
| Homepage | http://www.tu-braunschweig.de |
Anforderungen
| Abschluss | Master |
|---|---|
| Studiengang | Ingenieurwissenschaften, Elektrotechnik, Informatik, Mathematik |
Kontakt
| Kennziffer | SafeAI |
|---|---|
| Kontakt-Person | Prof. Tim Fingscheidt |
| Kontakt-E-Mail | t.fingscheidt@tu-bs.de |
| Kontakt-Telefon | 0531 - 391 2485 |
Bewerben
| Bewerbungsfrist | 31.05.2025 |
|---|---|
| Kennziffer | SafeAI |
| per Post | Technische Universität Braunschweig
|
| per E-Mail | t.fingscheidt@tu-bs.de |