Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) Fakultät für Elektrotechnik, Professur für Signalverarbeitung für medizinische Anwendungen

Das ist der Job

EEG, EMG) für Gehirn-Computer-Schnitt­stellen (BCI), audio­visuelle generative Modelle zur Ver­besserung, Ver­einfachung und Zusammen­fassung; Analytik und Repräsentations­lernen als methodische Grundlage für interpretierbare Künst­liche Intelligenz (KI) sowie Maschinelles Lernen (ML), die eine trans­parente und anwendungs­spezifische Anpassung von Rechen­modellen ermöglicht Aufgabengebiet: Eigenständige Forschungs­tätigkeit zu folgenden Themen: Kombinationen generativer und prädiktiver Modelle zur Sprach­verbesserung, Benut­zung räum­licher Informationen kompakter Mikrofon­arrays in Kombination mit der Video­modalität zur Ver­besserung von (akustisch stark) verrauschten Audio­signalen; Skalierung der ent­wickelten Modelle für Anwen­dungen mit geringer Latenz sowie für Inferenz auf Geräten an der „Edge“; Einbindung von a-priori-Informationen (z.

Das brauchst du

B. durch zusätzliche Sensoren, Domänen­kenntnisse etc.) für ver­besserte und inter­pretier­bare Modelle Entwicklung von Prototypen und Demonstrator­plattformen zur anschaulichen Dar­stellung der erzielten Fort­schritte auf nationalen und inter­nationalen Veranstal­tungen sowie im Internet Mitwirkung in der Lehre im Umfang von grundsätzlich 3,0 Trimester­wochenstunden Möglichkeit zur wissenschaftlichen Weiter­qualifikation (z.

Promotion oder Habilitation) Erledigung von Verwaltungs­arbeiten allgemeiner Art sowie akademische Tätig­keiten in der akademischen Selbst­verwaltung Qualifikationserfordernisse: Ein mit gutem Erfolg abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschul­studium (Diplom (univ.) oder Master) der Fachrichtung Elektro­technik, Informatik, Bio­medizinische Technik oder einem verwandten Fachgebiet Sehr gute Kenntnisse in der klassischen und statistischen Signal­verarbeitung sowie Kompetenz in den ent­sprechenden mathe­matischen Methoden (lineare Algebra, Analysis, Optimierung) Darüber hinaus erwünscht: Fremdsprachenkenntnisse in Englisch mit einem Leistungs­stand, welcher mindestens dem Sprach­niveau C1 des gemeinsamen euro­päischen Referenz­rahmens entspricht Eine neugierige Denkweise, praxis­orientiertes Arbeiten und die Aus­dauer, komplexe Probleme zu lösen Erfahrung mit Echtzeit­systemen und Programmierung Erfahrung mit Deep-Learning-Frame­works (z.

Darum lohnt es sich

Madhu), ist ab dem nächst­möglichen Zeit­punkt die Stelle einer / eines Wissenschaftlichen Mitarbeiterin / Wissenschaftlichen Mitarbeiters (m/w/d) (Entgeltgruppe 13 Tarif­vertrag für den öffent­lichen Dienst (TVöD); 39 Stunden wöchentlich) befristet für die Dauer von 2 Jahren zu besetzen.

PyTorch, Keras) Ausgeprägtes Interesse am wissenschaft­lichen Arbeiten sowie die Befähigung zur Lehre Was für Sie zählt: 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.

Das Beschäftigungsverhältnis richtet sich nach den Bestimmungen des Tarif­vertrages für den öffentlichen Dienst (TVöD) in Verbindung mit dem Wissen­schafts­zeit­vertrags­gesetz (WissZeitVG).

Die Ein­gruppierung bis in die Entgelt­gruppe 13 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 (Tätig An der Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg (HSU / UniBw H), Fakultät für Elektrotechnik, Professur für Signalverarbeitung für medizinische Anwendungen (Herr Univ.-Prof.

Dr.-Ing. Die Professur wurde kürzlich ein­gerichtet und ver­fügt über ein breites Forschungs­spektrum zur Ent­wicklung und Unter­stützung intelligenter, inter­pretierbarer Assistenz­systeme im Gesundheits­wesen und Telekommunikation.

Der thematische Schwer­punkt der Professur gliedert sich in die folgenden drei Säulen: Algorithmen zur Audio- und Sprach­verbesserung in Kommunikations- und Assistenz­systemen; Multimodale Signalanalyse und ‑modellierung für diagnostische und thera­peutische Anwendungen, einschließlich Sensor- und Informations­fusion wie z.

B. die Einbin­dung von ExG-Signalen (z. Kostengünstige Verpflegungsmöglichkeit in der Campus-Mensa mit drei Mahl­zeiten pro Tag Sie haben die Möglichkeit, an Angeboten der betrieblichen Gesund­heits­förderung teil­zu­nehmen (Nähere Infor­ma­tionen finden Sie unter: ).

Kostenfreie Parkmöglichkeiten auf dem Campus-Gelände Möglichkeit zur Nutzung des bundes­wehr­eigenen Carsharings (Nähere Infor­ma­tionen finden Sie unter: ) Auskünfte bei fach­lichen Fragen erteilt Ihnen Herr Univ.-Prof. Dr.-Ing. Madhu, Tel.: 040/ oder per E-Mail: . Die Tätig­keiten ent­sprechen grund­sätzlich der Entgelt­gruppe 13.