Blätter-Navigation

Angebot 51 von 97 vom 03.06.2024, 14:50

logologo

Technische Universität Dresden

Die Technische Universität Dresden (TUD) zählt als Exzellenzuniversität zu den leistungsstärksten Forschungseinrichtungen Deutschlands. Im Rahmen der Exzellenzstrategie wurde 2021 das Center for Interdisciplinary Digital Sciences (CIDS) als Zentrale Wissenschaftliche Einrichtung gegründet. Teil des CIDS ist das Kompetenzzentrum ScaDS.AI Dresden/Leipzig (Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence), welches 2022 als ein nationales KI- und Big-Data-Kompetenzzentrum verstetigt wurde. 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.

Die DRESDEN-concept Research Group „Advanced Environmental Risk and Sustainability Modelling of Cities and Regions Using AI“ (SITES.AI) wird von der TUD und dem Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung (IÖR) im Rahmen des Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence (ScaDS.AI) eingerichtet. Das IÖR ist eine außeruniversitäre Forschungseinrichtung und Mitglied der Leibniz-Gemeinschaft. Es leistet Beiträge für eine räumliche Entwicklung, die es den Menschen ermöglicht, innerhalb ökologischer Grenzen zu prosperieren und planetare Gerechtigkeit zu gewährleisten. Mit Blick auf das Ausmaß der gegenwärtigen globalen sozial-ökologischen Krise zielt die Forschung des IÖR darauf ab, tiefgreifende und umfassende Transformationen zu beschleunigen und umzusetzen, die Regionen, Städte und Quartiere nachhaltig und resilient gestalten.

wiss. Mitarbeiter:in / Doktorand:in / Postdoc (m/w/d)

Für die DRESDEN-concept Research Group „SITES.AI“ ist innerhalb des CIDS am ScaDS.AI Dresden zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als
wiss. Mitarbeiter:in / Doktorand:in / Postdoc (m/w/d)
(bei Vorliegen der persönlichen Voraussetzungen E 13 TV-L)
bis 30.06.2027 mit der Option auf Verlängerung (Beschäftigungsdauer gem. WissZeitVG) mit dem Ziel der eigenen wiss. Weiterqualifikation (i.d.R. Promotion/Habilitation) zu besetzen. Arbeitsort ist Dresden. Arbeitsstätten sind sowohl das IÖR als auch die TUD/ScaDS.AI. Die Vereinbarkeit von Familie und Beruf hat einen hohen Stellenwert. Die Stelle ist grundsätzlich auch für Teilzeitbeschäftigte geeignet. Bitte vermerken Sie diesen Wunsch in Ihrer Bewerbung.
Die DRESDEN-concept Research Group SITES.AI strebt grundlegende und gesellschaftlich relevante methodische Innovationen bei der datenintensiven Modellierung von Umweltrisiken und der Nachhaltigkeit von Städten und Regionen durch die Einbeziehung und Weiterentwicklung neuester und vielversprechender Ansätze von Künstlicher Intelligenz und Data Analytics an. Sie stützt sich auf die Expertisen in der Umwelt- und Geoinformatik des IÖR und von Data Analytics und AI der TUD/ScaDS.AI, beide Partner von DRESDEN-concept, und baut diese Expertise international sichtbar gemeinsam aus. Das Thema und die vertiefenden Forschungsarbeiten nehmen Bezug auf das Leitbild des IÖR und das Forschungsprogramm 2022 – 2028 sowie die Forschungsaktivitäten von SacDS.AI, insb. hinsichtlich des Big-Data- und AI-Themenfeldes Environmental and Earth Sciences.

Aufgabenbeschreibung:

Ihr Themenfokus liegt auf räumlich expliziten ML- und KI-Modellen. Diese sind von entscheidender Bedeutung für die effektive Nutzung räumlicher Informationen, da sie räumliches Wissen und Verzerrungen (wie Unsicherheit, räumliche Heterogenität und Autokorrelation) in die Modellarchitekturen integrieren und gleichzeitig deren Komplexität erhöhen. In den letzten Jahren gab es erhebliche Fortschritte bei räumlich expliziten ML- und KI-Technologien, insbesondere bei der Lösung von GeoAI-Problemen wie semantische Segmentierung, Objekterkennung (z. B. in Bilddaten, LiDAR-Punktwolken), Simulation alternativer Entwicklungen, Datenfusion und Unsicherheitsmodellierung. Die Optimierung der Generierung von Wissen über räumliche Konfigurationen umfasst deren vergangene und gegenwärtige Zustände, die Dynamik des Wandels und die Vorhersage machbarer und günstiger Zukunftsszenarien. Das Verständnis des Zielkonflikts zwischen dem Entwurf räumlich expliziter Architekturen und allgemeineren Konfigurationen ist eine zentrale Forschungsfrage. Erfahrungen in der Leitung von Experten- und Stakeholder-Diskussionen sind von unschätzbarem Wert für die Verbesserung der gemeinschaftlichen Entscheidungsfindung. Der Einsatz von Werkzeugen zur Entscheidungsunterstützung und immersiven Echtzeit -(3D-) Visualisierungen, die auf aktuellen Daten, Algorithmen und wiss. Erkenntnissen beruhen, ist für diesen Zweck unerlässlich.

Erwartete Qualifikationen:

– sehr guter wiss. Hochschulabschluss, bevorzugt in der Fachrichtung Informatik, Computer Vision oder Geoinformatik
– Beteiligung an maßgeblichen Veröffentlichungen in internationalen begutachteten Fachzeitschriften
– Erfahrung in Machine Learning oder KI, idealerweise in interdisziplinären Kontexten
– hohes Maß an Engagement sowie Organisationsgeschick
– sehr gute Kommunikationsfähigkeiten sowie Teamfähigkeit und interkulturelle Kompetenz
– gute Deutsch- und sehr gute Englischkenntnisse.

Unser Angebot:

Fragen zur Ausschreibung richten Sie bitte an Herrn Prof. Dr. Nagel.

Hinweise zur Bewerbung:

Die TUD strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen an und bittet diese deshalb ausdrücklich um deren Bewerbung. Die Universität ist eine zertifizierte familiengerechte Hochschule und verfügt über einen Dual Career Service. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen sind besonders willkommen. Bei gleicher Eignung werden diese oder ihnen Kraft SGB IX von Gesetzes wegen Gleichgestellte bevorzugt eingestellt.
Ihre aussagekräftige Bewerbung senden Sie bitte mit den üblichen Unterlagen unter Angabe der Stellenkennung “ SITES.AI-4“ bis zum 02.07.2024 (es gilt der Poststempel der Zentralen Poststelle bzw. der Zeitstempel auf dem E-Mail-Server der TUD) bevorzugt über das SecureMail Portal der TUD https://securemail.tu-dresden.de in einem PDF-Dokument an scads.ai@tu-dresden.de bzw. an: TU Dresden, Zentrum für Informationsdienste und Hochleistungsrechnen, Herrn Prof. Dr. Wolfgang E. Nagel, Helmholtzstr. 10, 01069 Dresden. Ihre Bewerbungsunterlagen werden nicht zurückgesandt, bitte reichen Sie nur Kopien ein. Vorstellungskosten werden nicht übernommen.

Hinweis zum Datenschutz: Welche Rechte Sie haben und zu welchem Zweck Ihre Daten verarbeitet werden sowie weitere Informationen zum Datenschutz haben wir auf der Webseite https://tu-dresden.de/karriere/datenschutzhinweis für Sie zur Verfügung gestellt.