Postdoc - Machine Learning (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 heterogener Daten, in modernen datengetriebenen und wissensbasierten Verfahren sowie in der Konzeption und Umsetzung komplexer Daten- und KI-Systeme
• Vermögenswirksame Leistungen
• Jahressonderzahlung
• Betriebliche Altersversorgung
• Flexible Arbeitszeiten
• DeutschlandJobTicket mit Arbeitgeberzuschuss bei Vorliegen der notwendigen Voraussetzungen
• Möglichkeit der Inanspruchnahme eines Kinderbetreuungsplatzes in einer campusnah gelegenen Kindertagesstätte bei Vorliegen der notwendigen Voraussetzungen
• Sie profitieren von einer gezielten Personalentwicklung und einem umfangreichen Fort- und Ausbildungsangebot.
• Kostengünstige Verpflegungsmöglichkeit in der Campus-Mensa mit drei Mahlzeiten pro Tag
• Möglichkeit der Teilnahme am Corporate-Benefits-Programm
• Sie haben die Möglichkeit, an Angeboten der betrieblichen Gesundheitsförderung teilzunehmen (Nähere Informationen finden Sie unter: hsu-hh.de/bgm/ ).
• Kostenfreie Parkmöglichkeiten auf dem Campus-Gelände
• Möglichkeit zur Nutzung des bundeswehreigenen Carsharings (Nähere Informationen finden Sie unter: bwcarsharing.de )

Das Beschäftigungsverhältnis richtet sich nach den Bestimmungen des Tarifvertrages für den öffentlichen Dienst (TVöD) in Verbindung mit dem Wissenschaftszeitvertragsgesetz (WissZeitVG). Die Tätigkeiten entsprechen grundsätzlich der Entgeltgruppe 14. Die Eingruppierung bis in die Entgeltgruppe 14 TVöD erfolgt unter Beachtung des § 12 TVöD im Hinblick auf die tatsächlich nicht nur vorübergehend auszuübenden Tätigkeiten und der Erfüllung der persönlichen bzw. tariflichen Anforderungen (Tätigkeitsmerkmale).

Eine Teilzeitbeschäftigung ist möglich.

Die Bundeswehr fördert die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern und begrüßt deshalb besonders Bewerbungen von Frauen.

Nach Maßgabe des Sozialgesetzbuchs IX und des Behindertengleichstellungsgesetzes begrüßen wir ausdrücklich Bewerbungen von schwerbehinderten Menschen; hinsichtlich der Erfüllung der Ausschreibungsvoraussetzungen erfolgt eine individuelle Betrachtung.

Die Bundeswehr unterstützt die Ziele des Nationalen Integrationsplans und begrüßt Bewerbungen von Menschen mit Migrationshintergrund.