Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (w/m/d) für Deep Learning / Machine Learning - Ansätze im Quantencomputing, befristet

An der Hochschule Bremen ist, vorbehaltlich der Mittelfreigabe, zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als

Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (w/m/d) für Deep Learning / Machine Learning - Ansätze im Quantencomputing

Kennziffer: FK4-9-2024, Entgeltgruppe 13 TV-L

mit voller wöchentlichen Arbeitszeit (39,2 Std.) und befristet bis zum 31.05.2026, zu besetzen. Die Stelle ist teilzeitgeeignet.

Berufsgruppe

Informatik / EDV / Informationstechnik

Eingruppierung

EG 13

Besetzbar

Nächstmöglich

Bereich

Die Hochschule Bremen ist weltoffen und fördert Wissenschaft für die Praxis. Mit rund 70 überwiegend internationalen Studiengängen und innovativen, lebensbegleitenden Studienformen bietet die Hochschule Bremen annähernd 9.000 Studierenden Perspektiven für ihre persönliche Entwicklung und einen erfolgreichen Karrierestart. Mit unserem internationalen Profil haben wir seit Jahrzehnten eine Spitzenstellung unter den Hochschulen der angewandten Wissenschaften. Die Verbesserung der Studienbedingungen und die attraktive Gestaltung von Arbeitsplätzen sind uns besondere Anliegen, die sich in der Entwicklungsplanung der Hochschule widerspiegeln. Im Rahmen der Innovationssprints der DATIpilot-Förderung des BMBF beteiligt sich die Hochschule Bremen mit dem Projekt „Data4Quantum“. In diesem Projekt wird das Ziel verfolgt, neuartige Datenvorverarbeitungsstrecken für Anwendungen der Künstlichen Intelligenz für Quantencomputer und eingebettete Systeme zu erforschen, so dass große Datenmengen auf derzeitigen und zukünftigen Quantencomputern effizienter und effektiver verarbeitet werden können. Die in „Data4Quantum“ entwickelten Technologien werden hierbei auch für Anwendungen des sogenannten Edge, Mobile Computings oder der Robotik verwendet, die einen Schwerpunkt auf tiefen maschinellen Lernverfahren haben.

Aufgabengebiet

• Im Rahmen Ihrer Mitarbeit im Forschungsprojekt Data4Quantum konzipieren und entwickeln Sie Deep Learning und Machine Learning Ansätze zur Datenkompression von multimodalen Daten, basierend auf aktuellen Forschungsansätzen
• Sie bereiten die notwendigen Datensätze auf
• Sie entwickeln ein Framework zur automatisierten Evaluation der Datenkompressionen zur Nutzung auf aktuellen Quantencomputern
• Transfer der Ergebnisse auf Anwendungsfälle des Edge und Mobile Computing
• Sie publizieren Forschungsergebnisse in Fachzeitschriften und präsentieren diese auf Konferenzen sowie im Rahmen der regionalen Wissenschaftskommunikation.

Voraussetzungen

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Uni-Diplom) im Bereich Informatik oder vergleichbarer Fachrichtung
• Analytische Sicht auf komplexe Zusammenhänge und die Fähigkeit zum interdisziplinären Denken
• Kompetenter Umgang mit Programmiersprachen und Frameworks zum tiefen und klassischem maschinellen Lernen (u.a. Python, Tensorflow, scikit-learn)

Wünschenswert sind

• Erfahrung oder Interesse an der Entwicklung von Software für Quantencomputer und Quantenalgorithmen
• Erfahrungen im Bereich tiefes und klassisches maschinelles Lernen (u.a. Python, tensorflow)
• Erfahrungen im Bereich Entwicklung von Quantencomputern und Quantenalgorithmen (z.B. via Qiskit, Tensorflow Quantum)
• Gute Englischkenntnisse

Kennzeichen

FK4-9-2024

Bewerbungsfrist

06.12.2024

Befristet

31.05.2026

Allgemeine Hinweise

UNSER ANGEBOT

• Eine interessante und abwechslungsreiche Tätigkeit in einem internationalen Umfeld in einer weltoffenen Hochschule
• Equal Pay, ein sicheres Beschäftigungsverhältnis und weitere Tarifvorteile des öffentlichen Dienstes
• Flexible Arbeitszeitmodelle an einer familiengerechten Hochschule für eine ausgewogene Work-Life-Balance
• Betriebliche Altersvorsorge (VBL)
• Zahlreiche Angebote zu Sport und Kultur
• Vielfältige Möglichkeiten zur passgenauen persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung
• Attraktive Dienstorte mit guter Verkehrsanbindung
• Ein gefördertes Jobticket
• Abwechslungsreiche Verpflegung in der Mensa des Studierendenwerks
• Geförderte Firmenfitness in allen EGYM-Wellpass-Studios

...und hier noch 10 gute Gründe für die HSB.

Bei Hochschulabschlüssen, die Sie außerhalb der EU absolvierten, reichen Sie bitte die deutsche Übersetzung und die Bewertung der Zentralstelle für ausländisches Bildungswesen (ZAB) ein.

Ersatzweise bitten wir Sie um Zusendung eines PDF-Auszuges aus der Datenbank zur Anerkennung und Bewertung ausländischer Bildungsnachweise (ANABIN).

Bei Berufsabschlüssen, die außerhalb Deutschlands abgeschlossen wurden, schicken Sie bitte die deutsche Übersetzung und die Anerkennung in Deutschland. Informationen dazu finden Sie beim Bundesinstitut für Berufsbildung (BIBB).

Bewerbungshinweise

Die Hochschule Bremen fördert die Beschäftigung von Frauen auf allen Ebenen. Frauen werden daher ausdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben.

Schwerbehinderten Bewerber:innen wird bei im Wesentlichen gleicher fachlicher und persönlicher Eignung der Vorrang gegeben. Bewerbungen von Personen mit Migrationshintergrund werden begrüßt.

Weitergehende Hinweise zur Hochschule Bremen finden Sie unter www.hs-bremen.de.

Ansprechperson

Für Rückfragen zur Stellenausschreibung steht Ihnen Prof. Dr. Patrick Draheim Tel. 0421-5905-5422 oder patrick.draheim@hs-bremen.de zur Verfügung.

Wir freuen uns über Ihre aussagekräftige Bewerbung inkl. Unterlagen bis einschließlich 06.12.2024 über career.hs-bremen.de.