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Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) für das Projekt "Generative Models and Self-supervised Learning"
Arbeitgeber: Universität Bielefeld
Kurzinfo
- Ort
- Bielefeld
Karte anschauen - Arbeitszeit
- Vollzeit
- Bewerbungsfrist
- 09.06.2025
- Laufbahn / Entgeltgruppe
- Höherer Dienst | Vergütung je nach persönlicher Qualifikation bis zu E13 TV-L
- Kennziffer
- Wiss25199
- Kontakt
-
Dr. Helge Rhodin
Telefon: 0521 106-12057
Mailkontakt
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- oder sich für die ausgeschriebene Stelle bewerben möchten
In der Technische Fakultät ist die folgende Position zu besetzen:
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) für das Projekt "Generative Models and Self-supervised Learning"
Kennziffer: Wiss25199; Start: nächstmöglich; Vollzeit; Vergütung je nach persönlicher Qualifikation bis zu E13 TV-L; befristet
Das Promotionsprojekt „Generative Modelle und Self-supervised Learning“ ist Teil der internationalen Forschungsgruppe Visual AI for Extended Reality unter der Leitung von Prof. Helge Rhodin. Ziel ist es, grundlegende Modelle der Computer Vision, wie Bild und Video Diffusion Models und DINO, für die dynamische 3D-Rekonstruktion und das Verständnis von Szenen weiterzuentwickeln. Die Forschungsgruppe verfügt über umfassende Expertise in Self-supervised Learning, der Rekonstruktion digitaler Menschen sowie der Einführung alternativer Sensorik mittels Ultraschall, auf der diese Position aufbauen wird.
Ihre Aufgaben
Die Entwicklung von Algorithmen zum Erlernen strukturierter Darstellungen für große Bildmodelle, z. B. um ein Bild in seine Teile zu zerlegen und Teile aus einem Videobild mit dem Rest des gesamten Datensatzes in Beziehung zu setzen. Erwartet werden internationale Kooperationen, z. B. mit der University of British Columbia oder dem Max-Planck-Institut für Informatik.
- Entwicklung neuer Trainingsalgorithmen, Netzschichten und mathematischer Modelle, wie z. B. die Erweiterung oder der Ersatz von kontrastivem Lernen und maskierten Autoencodern, z. B. ausgehend von [1] (50 %)
- Betreuung von studentischen Hilfskräften, die das Projekt unterstützen und als Lehrassistent*innen dienen (20 %)
- Teilnahme an Forschungsaktivitäten innerhalb und außerhalb des Labors und Austausch von Forschungs-, Schreib- und Kommunikationsfähigkeiten mit anderen Teammitgliedern (10 %)
- Präsentationen innerhalb und außerhalb des Labors (10 %)
- Literaturrecherche zu großen Bildverarbeitungsmodellen und anschließende Verfeinerung der Forschungsrichtung, die am besten mit dem Hintergrund der*des Stelleninhaber*in übereinstimmt (5 %)
- Beitrag zur akademischen Selbstverwaltung, Organisation von Gruppenveranstaltungen und anderen Laboraktivitäten (5 %)
Die Beschäftigung ist der wissenschaftlichen Qualifikation förderlich.
Ihr Profil
Das erwarten wir:
- abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in Informatik, Physik oder Mathematik oder abgeschlossenes Hochschulstudium (z.B. Bachelor) sowie weit vorangeschrittenes wissenschaftliches Hochschulstudium (z.B. Master) in Informatik, Physik oder Mathematik
- Interesse an 3D-Rekonstruktion, maschinellem Lernen, Computer Vision und Sensorik im Allgemeinen
- ausgezeichnete Python- und Pytorch-Grundkenntnisse
- ausgezeichnete Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- selbständige und eigenverantwortliche Arbeitsweise
- ausgeprägte Organisations- und Koordinationsfähigkeiten
- kooperativer und teamorientierter Arbeitsstil
- hohe Leistungsbereitschaft
- Bereitschaft zum Erwerb von grundlegender Sprachkenntnisse in Deutsch
Das wünschen wir uns:
- Kenntnisse oder Erfahrungen mit probabilistischen Modellen, insbesondere mit generativen Modellen
- internationale Forschungserfahrung
- Erfahrung im wissenschaftlichen Schreiben
- Kenntnisse auf dem Gebiet des maschinellen Lernens und der Optimierung
Zusätzliche Informationen: Das monatliche Gehalt von TVL-E 13 beträgt ca. (tarifliche Erhöhungen für das Jahr 2025 sind noch nicht in diesen Beträgen enthalten):
- 4.180 € ohne Berufserfahrung
- 4.500 € für 1 Jahr Berufserfahrung
- 4.700 € für 3 Jahre Berufserfahrung
- 5.210 € für 5 Jahre Berufserfahrung
- Dies ist das Bruttogehalt; Steuern und Sozialversicherung werden davon abgezogen.
Unser Angebot
- Vergütung je nach persönlicher Qualifikation bis zu E13 TV-L
- befristet bis zum 30.04.2027 (§ 2 Abs. 1 Satz 1 WissZeitVG; entsprechend den Vorgaben des WissZeitVG und des Vertrages über gute Beschäftigungsbedingungen kann sich im Einzelfall eine abweichende Vertragslaufzeit ergeben)
- Vollzeit
- grundsätzliche Möglichkeit zum mobilen Arbeiten
- interne und externe Fortbildungsmöglichkeiten
- Vielzahl an Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsleistungen
- Vereinbarkeit von Familie und Beruf
- betriebliche Zusatzversorgung (VBL)
- kollegiales Arbeitsumfeld
- offene und angenehme Arbeitsatmosphäre
- spannende, abwechslungsreiche Aufgaben
- moderne Arbeitsumgebung mit digitalen Prozessen
- vielfältige Angebote (Kantine, Cafeteria, Restaurants, Uni-Shop, Geldautomat, etc.)
- 30 Tage Urlaub und zusätzlich arbeitsfrei am 24.12. und 31.12.
Interessiert?
Dann freuen wir uns über Ihre aussagekräftige Bewerbung. Bitte nutzen Sie hierzu vorzugsweise unser Online-Formular, welches Sie über den folgenden Link erreichen: https://jobs.uni-bielefeld.de/job/apply/4294/wissenschaftliche-r-mitarbeiter-in-m-w-d-fuer-das-projekt-generative-models-and-self-supervised-lear?page_lang=de
Kontakt
- Dr. Helge Rhodin
- 0521 106-12057
- helge.rhodin@uni-bielefeld.de
Anschrift
- Universität Bielefeld
- Technische Fakultät
- Dr. Helge Rhodin
- Postfach 10 01 31
- 33501 Bielefeld
Die Universität Bielefeld ist für ihre Erfolge in der Gleichstellung mehrfach ausgezeichnet und als familienfreundliche Hochschule zertifiziert. Sie freut sich über Bewerbungen von Frauen. Dies gilt im besonderen Maße im wissenschaftlichen Bereich sowie in Technik, IT und Handwerk. Bewerbungen von geeigneten schwerbehinderten oder ihnen gleichgestellten behinderten Menschen sind ausdrücklich erwünscht. An der Universität Bielefeld werden Stellenbesetzungen auf Wunsch grundsätzlich auch mit reduzierter Arbeitszeit vorgenommen, soweit nicht im Einzelfall zwingende dienstliche Gründe entgegenstehen.