Forschungsprofessur (m/w/d) für Softwaremethodik für autonome Mobilitätssysteme
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Wir suchen einen erfahrenen Forscher, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen für autonome Mobilitätssysteme spezialisiert hat.
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Aufgaben:
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1. Vertretung der Fachgebiete Programmierung, Implementierung von Algorithmen des Planens und Entscheidens, Softwareentwicklung und Softwarearchitekturen für automatisiert oder autonom sich bewegende Fahrzeuge in der Lehre und der Forschung
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2. Durchführung von grundständigen, deutsch- und englischsprachigen Lehrveranstaltungen aus den genannten sowie verwandten Gebieten
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3. Betrieb des Forschungsschwerpunkts »Implementierung KI-basierter Algorithmen für autonome Mobilitätssysteme« im Rahmen des KI-Knotens für Mobilität der Hightech Agenda Bayern unter besonderer Berücksichtigung von Methoden der effektiven, effizienten und abgesicherten Implementierung der Algorithmen sowie der Entwicklung maschinellen Lernens und Techniken des Deep Learning für Reinforcement Learning
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4. Übernahme von Aufgaben in der akademischen Selbstverwaltung der Hochschule und von organisatorischen Aufgaben im Forschungszentrum AIMotion
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5. Aufbau und Einsatz digitaler Lehr- und Lernformate
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6. Mit der Forschungsprofessur ist zur Durchführung angewandter Forschungsvorhaben und dem weiteren Ausbau des Forschungsgebiets eine Reduktion der Lehrverpflichtung um 50 Prozent für vorerst fünf Jahre und die Bereitstellung einer wissenschaftlichen Mitarbeiterstelle verbunden
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7. Ihr Profil:
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8. Abschluss eines einschlägigen Hochschulstudiums
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9. Nachweis der wissenschaftlichen Qualifikation i.d.R. durch eine abgeschlossene Promotion
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10. Fundierte berufspraktische Erfahrungen in den Bereichen der Methoden der Problemanalyse, der Anforderungsdefinition sowie der Implementierung und dem Testen von Software für eingebettete, verteilte oder zentralisierte Systeme
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11. Berufspraktische Erfahrungen im Bereich der Entwicklung von Algorithmen für Mobilitätssysteme unter Verwendung von KI-gestützter Methoden (insbes. der des Reinforcement Learning) und ihrer Implementierung
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12. Bereitschaft und Fähigkeit zur Einwerbung von Drittmitteln, zur Leitung und dem Mitwirken an Forschungsprojekten, und zur Betreuung von Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftlern (Promovierenden)
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13. Hochrangige Publikationen zu Implementierung KI-basierter Algorithmen mittels APIs oder cloudbasierter KI-Dienste
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14. Gute Vernetzung innerhalb der einschlägigen wissenschaftlichen Community
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15. Pädagogische Eignung
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16. Freude am Arbeiten in Teams und an der Weiterentwicklung des Lehrgebietes und der Hochschule
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17. Kontakt:
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18. Fragen gerne an:
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19. Fakultät Elektro- und Informationstechnik
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20. Herrn Prof. Dr. Michael Botsch
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21. michael.botsch@thi.de
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22. Weitere Informationen:
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23. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt (vgl. Nr. 4.4.2 BayINkIR). Die Hochschule fördert die berufliche Gleichstellung von Frauen und strebt insbesondere im wissenschaftlichen Bereich eine Erhöhung des Frauenanteils an. Frauen werden daher ausdrücklich zur Bewerbung aufgefordert.
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24. Bayernweite Informationen finden Sie unter:
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25. www.werdeprofessorin.de
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26. Einstellungsvoraussetzungen:
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27. Die Stelle ist unbefristet im Beamtenverhältnis auf Lebenszeit (bei Erfüllung der Voraussetzungen*)
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28. Bezahlung: W2
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29. Standort: Ingolstadt
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30. Bewerbungsfrist: 21.03.2025
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31. Gemeinsam mit unserem Team möchten wir Ihre Expertise einbringen und gemeinsam Lösungen für die Herausforderungen der Zukunft entwickeln.
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32. Innovationen zum Nutzen aller – das ist unser Ziel!
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33. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!
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34. Contact persons:
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35. Herrn Prof. Dr. Michael Botsch
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36. michael.botsch@thi.de
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37. We look forward to receiving your application!
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38. *Einstellungsvoraussetzungen
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39. Zusätzliche Informationen:
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40. Bayerisches Staatsministerium für Bildung und Kultus, Wissenschaft und Kunst - Referat III 1
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41. Link
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42. The University of Applied Sciences is an equal opportunities employer and welcomes applications from suitably qualified candidates regardless of their background or personal characteristics.