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Location

Radebeul | Germany

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Job description

Die Technische Universität Dresden (TUD) zählt als Exzellenzuniversität zu den leistungsstärksten Forschungseinrichtungen Deutschlands. 1828 gegründet, ist sie heute eine global bezogene, regional verankerte Spitzenuniversität, die innovative Beiträge zur Lösung weltweiter Herausforderungen leisten will. In Forschung und Lehre vereint sie Ingenieur- und Naturwissenschaften mit den Geistes- und Sozialwissenschaften und der Medizin. Diese bundesweit herausragende Vielfalt an Fächern ermöglicht der Universität, die lnterdisziplinarität zu fördern und Wissenschaft in die Gesellschaft zu tragen. Die TUD versteht sich als moderne Arbeitgeberin und will allen Beschäftigten in Lehre, Forschung, Technik und Verwaltung attraktive Arbeitsbedingungen bieten und so auch ihre Potenziale fördern, entwickeln und einbinden. Die TUD steht für eine Universitätskultur, die geprägt ist von Weltoffenheit, Wertschätzung, Innovationsfreude und Partizipation. Sie begreift Diversität als kulturelle Selbstverständlichkeit und Qualitätskriterium einer Exzellenzuniversität. Entsprechend begrüßen wir alle Bewerber:innen, die sich mit ihrer Leistung und Persönlichkeit bei uns und mit uns für den Erfolg aller engagieren möchten.

An der Fakultät Informatik, Institut für Künstliche Intelligenz, ist an der Professur für Maschinelles Lernen für Computer Vision zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als

wiss. Mitarbeiter:in / Doktorand:in (m/w/d)
„Machine Learning and Image Analysis“
(bei Vorliegen der persönlichen Voraussetzungen E 13 TV-L)

für drei Jahre (Beschäftigungsdauer gem. WissZeitVG) mit der Option auf Verlängerung und dem Ziel der eigenen wiss. Weiterqualifikation (i. d. R. Promotion) zu besetzen. Die Vereinbarkeit von Familie und Beruf hat einen hohen Stellenwert. Die Stelle ist grundsätzlich auch für Teilzeitbeschäftigte geeignet. Bitte vermerken Sie Ihren Wunsch in Ihrer Bewerbung. Aufgaben:

• freie, von eigener Neugier getriebene Grundlagenforschung zu fundamentalen mathematischen Optimierungsproblemen auf den Gebieten des Maschinellen Lernens und der Bildanalyse
• Design und Analyse von Algorithmen zur exakten oder approximativen Lösung dieser Probleme
• Implementierung, empirische Analyse und Vergleich dieser Algorithmen anhand realer Daten
• Publikation von Forschungsergebnissen auf führenden Konferenzen und in führenden Journalen, in englischer Sprache
• unterstützende Beiträge zur Lehre, Selbstverwaltung und Drittmitteleinwerbung.

Qualifikationsprofil:

• sehr guter wiss. Hochschulabschluss in Mathematik, Informatik oder einer verwandten Disziplin
• umfassende Vorkenntnisse in diskreter Mathematik sowie auf einem Gebiet der mathematischen Optimierung (etwa: diskrete Optimierung, konvexe Optimierung)
• starkes Interesse an Grundlagenforschung mit rigoroser mathematischer Methodik
• sehr gute Programmierkenntnisse in C oder C++
• sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Benefits:

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Job tags

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Salary