Im Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mathematik ist im Rahmen des BMBF-geförderten Forschungsvorhabens »FH-Kooperativ 2-2023: Cognitive Edge Computing für Multi-Sensor-Anwendungen mit Spärlichkeit in den Daten und hohen Latenzanforderungen« (Edge4SparseML) die Position
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m|w|d)
im Bereich Künstliche Intelligenz | Maschinelles Lernen
zu besetzen. Im Rahmen dieser Beschäftigungen ist jeweils eine (kooperative) Promotion vorgesehen.
Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines Methodenbaukastens für die effiziente Ausführung von KI/ML- Verfahren auf ressourcenbeschränkter Hardware für Echtzeitanwendungen. Aufbauend auf dem Methodenkasten sollen automatisierte Verfahren zur Exploration des Entwurfsraums geeigneter Kombinationen von KI und Hardware im Sinne eines HW/KI-Co-Designs erforscht werden. Es wird dabei insbesondere auf industrielle Anwendungen mit hohen Latenzanforderungen abgezielt. Dabei soll nicht nur die vollständige Kette als linearer Prozess von der Modellbildung bis zur Inferenz, sondern auch Rückwirkungen der Wahl der möglichen Hardware-Konfigurationen auf die ursprüngliche Modellbildung betrachtet werden.
IHRE AUFGABEN
Wissenschaftliche Tätigkeiten im Rahmen des Projektes:
Projektkoordination, Öffentlichkeitsarbeit, Wissenschaftsmarketing
Entwicklung der Konzept- und Anforderungsanalyse im Bereich Oberflächeninspektion, Definiton der Bewertungsmaße für Hard- und Software
Aufbereitung von KI-Verfahren für Multi- Sensor-Anwendungen mit hohen Latenzanforderungen in der Oberflächeninspektion
Entwurfsraumexploration, Hardwareoptimierung
Aufbau eines Demonstrators und Validierung
Entwicklung von Vorgehensmodellen
Wissenstransfer/Publikationen
Anleitung von studentischen und wissenschaftlichen Hilfskräften
IHR PROFIL
Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master of Science, Universität oder HAW/FH) aus dem Bereich Ingenieurwissenschaften, Informatik, Data Science oder einer vergleichbaren Disziplin
Erfahrung im Erstellen wissenschaftlicher Texte und der Präsentation von Forschungsergebnissen
Fachkenntnisse und Erfahrungen in den Bereichen KI-/ML-Verfahren, Data Science, Big Data Arbeitsschwerpunkte: Evaluation passgenauer ML-Verfahren für industrielle Anwendungen mit hohen Anforderungen an Ressourceneffizienz und Latenz
UNSER ANGEBOT
Arbeiten in einem interdisziplinären, kommunikativen und motivierten Umfeld, das sich mit Zukunftsthemen auseinandersetzt
Hohes Maß an Gestaltungsspielraum und Freiheitsgraden im Rahmen der Projektaufgaben
Unterstützungsangebote bei OpenAccess Publikationen und Forschungsdatenmanagement
Teilnahme an Qualifizierungsangeboten
Vielfältige Partnerschaften und Forschungskooperationen in einer der wirtschaftsstärksten Regionen Deutschlands
Arbeiten an einer weltoffenen Hochschule mit starker Ausrichtung auf Nachhaltigkeit, Vielfalt und Internationalität
Mobiles Arbeiten in Abstimmung mit dem Fachvorgesetzten
Impulse für die individuelle Karriereplanung innerhalb und außerhalb der Wissenschaft
Work-Life-Balance, unterstützt durch betriebseigene Kita und Ferienbetreuung
Maßnahmen des Gesundheitsmanagements, u. a. durch Teilnahme am Hochschulsport, Gesundheitskampagnen und Impfaktionen
INTERESSE?
Wir freuen uns auf Ihre vollständige Bewerbung unter Angabe der Kennziffer 03428 bis zum 26.11.2024 ausschließlich hier online.
Fragen zum Inhalt der ausgeschriebenen Stelle beantwortet Ihnen gerne:
Prof. Dr. Thorsten Jungeblut
thorsten.jungeblut@hsbi.de
oder
Prof. Dr. Wolfram Schenck
wolfram.schenck@hsbi.de
Sie haben außerdem jederzeit die Möglichkeit, sich mit Ihren Fragen an die dezentrale Gleichstellungsbeauftragte, Dr. Elke Koppenrade, unter elke.koppenrade@hsbi.de zu wenden.
Weitere Informationen zum Ablauf des Bewerbungsverfahrens und zur Hochschule Bielefeld als Arbeitgeberin finden Sie hier.
Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht. Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Die Hochschule Bielefeld ist für ihre Erfolge in der Gleichstellung mehrfach ausgezeichnet und zugleich als familiengerechte Hochschule zertifiziert. Sie freut sich über Bewerbungen von Frauen. Dies gilt in besonderem Maße im wissenschaftlichen Bereich. Sie behandelt Bewerbungen in Übereinstimmung mit dem Landesgleichstellungsgesetz.
Auch Bewerbungen von schwerbehinderten Menschen sind ausdrücklich erwünscht. Bei gleicher Eignung werden schwerbehinderte Menschen vorbehaltlich anderer gesetzlicher Regelungen bevorzugt eingestellt.
Wir freuen uns, wenn Sie uns mitteilen, wo Sie
auf unser Stellenangebot aufmerksam geworden sind.
hsbi.de
Within the framework of the research project "FH-Kooperativ 2-2023: Cognitive Edge Computing for Multi-Sensor Applications with Sparse Data and High Latency Requirements" (Edge4SparseML) funded by the Federal Ministry of Education and Research, the Faculty of Engineering and Mathematics seeks to fill the position as
Research Associate
in the field of Artificial lntelligence I Machine Learning
As part of the employment, candidates will be able to do a (cooperative) doctorate.
The research project's aim is to develop a method toolbox to efficiently run AI/ML procedures on resource-limited hardware for real-time applications. Based on the toolbox, it intends to investigate automated methods to explore the design space of suitable Al/hardware combinations in terms of a hardware/AI co-design. Particular emphasis lies on industrial applications with high latency requirements, considering both the complete chain as a linear process from modelling to inference and the repercussions of the choice of possible hardware configurations on the original modelling.
TASKS AND RESPONSIBILITIES
Scientific activities within the framework of the project:
Project coordination, public relations, science marketing
Development of concept and requirements analyses in the domain of surface vision, definition of assessment criteria for hardware and software
Preparation of Al processes for multi-sensor applications with high latency requirements in surface vision
Design space exploration, hardware optimisation
Demonstrator development and validation
Development of process models
Knowledge transfer/publications
lnstruction of student and research assistants
REQUIREMENTS
Completed university degree (Master of Science at a university or university of applied sciences) in the field of engineering, computer science, data science or a comparable discipline
Expertise and experience in AI/ML procedures, data science, big data
Research foci: Evaluation of tailored ML procedures for industrial applications with high resource efficiency and latency requirements
Experience in writing academic texts and presenting research results
WHAT WE OFFER
Work in an interdisciplinary, communicative and motivated environment that deals with future topics
A high degree of creative freedom and leeway within the - scope of the project tasks
Support with open-access publications and research data management
Opportunities for further qualification
Diverse partnerships and research cooperations in one of the most economically powerful regions in Germany
Work at a university that is open to the world and strongly oriented towards sustainability, diversity and internationality
Mobile work in coordination with the specialist supervisor
ldeas for individual career planning within and outside academia
Work-life balance, supported by the university daycare facility and holiday care for schoolchildren
Health management activities, e.g. participation in the university sports programme, health campaigns and vaccination programmes
* Find out here what salary to expect and which benefits the col/ective agreement offers.
INTERESTED?
We look forward to receiving your complete application stating the reference number 03428 by 26 November 2024 online only.
lf you have any questions relating to the content of the position we offer, please contact: Prof. Dr. Thorsten Jungeblut
thorsten.jungeblut@hsbi.de
or
Prof. Dr. Wolfram Schenck
wolfram.schenck@hsbi.de
In addition, the faculty's Gender and Diversity Officer Dr. Elke Koppenrade is available to answer your questions at all times at elke.koppenrade@hsbi.de.
Please find further information on the application procedure and on HSBI as an employer at this link.
We expressly welcome applications submitted by women. Applications from women will be given preference in case of equal suitability, skills and professional performance, unless reasons concerning the person of another applicant predominate. Hochschule Bielefeld - University of Applied Sciences and Arts has received multiple awards for its successes in promoting equal opportunities and has been certified as a family-friendly university. Women are particularly welcome to apply, especially in the field of research. HSBI processes applications in compliance with the Equal Opportunities Act of the State of North- Rhine Westphalia.
Persons with severe disabilities are expressly encouraged to apply, too. Subject to other applicable laws, severely disabled applicants with equivalent qualifications will be given preferential consideration.
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