Postdoc (m/w/d)

An der Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg (HSU / UniBw H), Fakultät für Elektrotechnik, Professur für Data Engineering (Frau Univ.-Prof. Dr. Maleshkova), ist ab dem nächstmöglichen Zeitpunkt die Stelle einer / eines

• Postdoc -

Wissenschaftlichen Mitarbeiterin /

Wissenschaftlichen Mitarbeiters (m/w/d)

(Entgeltgruppe 14 Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst [TVöD];

39 Stunden wöchentlich)

befristet für die Dauer von 2 Jahren zu besetzen.

Die Forschung der Professur liegt an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, formaler Wissensrepräsentation und intelligentem Systemengineering. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung von Methoden und Rahmenwerken, die datengetriebene Lernverfahren mit strukturiertem Domänenwissen, formalen Modellen und semantischen Repräsentationen verbinden. Hierzu zählen insbesondere Ontologien und Wissensgraphen, wissensbasierte und hybride Lernverfahren sowie physikalisch informierte Ansätze. Ein zentraler Forschungsbereich ist die neurosymbolische Künstliche Intelligenz (KI), bei den Methoden des Deep Learning mit formalen Repräsentations- und Schlussfolgerungsverfahren verbunden werden, um strukturiertes Hintergrundwissen und logische Randbedingungen in lernende Systeme einzubeziehen und nachvollziehbare Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus werden Multiagentensysteme untersucht, in denen autonome KI-Agenten kooperieren, kommunizieren und schlussfolgern, unter anderem für Anwendungen in der wissenschaftlichen Entdeckung, in Datenverwaltungspipelines und komplexen ingenieurtechnischen Arbeitsabläufen.

Bearbeitung wissenschaftlicher Fragestellungen sowie Konzeption, methodische Ausgestaltung und Weiterentwicklung von Forschungsaktivitäten in den Bereichen Data Engineering, maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz

Entwicklung und Erforschung innovativer Methoden und Systeme zur Integration, Verarbeitung und Analyse heterogener Daten, insbesondere unter Einsatz von Wissensgraphen, semantischen Technologien und neurosymbolischen Ansätzen

Fachliche Anleitung und Beratung von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern sowie Koordination, inhaltliche Steuerung und Qualitätssicherung wissenschaftlicher Forschungsarbeiten

Präsentation und Publikation wissenschaftlicher Ergebnisse auf nationalen und internationalen Fachveranstaltungen sowie Mitwirkung an der Konzeption, Beantragung, fachlichen Koordination und Leitung wissenschaftlicher Forschungsprojekte

Mitwirkung bei der Vorbereitung, Organisation und Durchführung von Prüfungen sowie Koordination und Begleitung der Forschungs- und Promotionsvorhaben von Doktorandinnen und Doktoranden einschließlich der Unterstützung bei der Erstellung wissenschaftlicher Publikationen

Wissenschaftliche Mitarbeit in Forschungsprojekten sowie Unterstützung bei der Durchführung und Weiterentwicklung der Forschungsaktivitäten der Professur für Data Engineering

Mitwirkung in der Lehre im Umfang von grundsätzlich 3,0 Trimesterwochenstunden

Möglichkeit zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation (z. B. Habilitation)

Erledigung von Verwaltungsarbeiten allgemeiner Art sowie akademische Tätigkeiten in der akademischen Selbstverwaltung

Ein mit sehr gutem Erfolg abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom [univ.] oder Master) der Fachrichtungen Informatik, Data Engineering, angewandter Mathematik oder vergleichbare Studiengänge

Eine mit magna cum laude oder summa cum laude abgeschlossene Promotion in der Fachrichtung Informatik, Data Engineering, angewandter Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet

Darüber hinaus erwünscht:

Sie besitzen gute Fremdsprachenkenntnisse in Englisch und sind bereit, diese durch Fortbildungen auszubauen

Ausgeprägtes Interesse am wissenschaftlichen Arbeiten sowie die Befähigung zur Lehre

Kenntnisse in den Bereichen Data Engineering, Data Management, Data Science, maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz

Fundierte Kenntnisse in der Verarbeitung und Integration heterogene...

We show an excerpt and a link, and the full text when the source allows it. Brands and logos shown belong to their owners.

Source: Statistisches Bundesamt (Destatis), table; dl-de/by-2-0; StarIn's calculation