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Wiss. Mitarbeiter:in

vor 1 Monat


Dresden, Deutschland Leibniz-Institut für Polymerforschung Dresden e. V. Vollzeit

Die Technische Universität Dresden (TUD) zählt als Exzellenzuniversität zu den leistungsstärksten
Forschungseinrichtungen Deutschlands. Im Rahmen der Exzellenzstrategie wurde 2021 das Center
for Interdisciplinary Digital Sciences (CIDS) als Zentrale Wissenschaftliche Einrichtung gegründet. Teil
des CIDS ist das Kompetenzzentrum **ScaDS.AI Dresden/Leipzig** (Center for Scalable Data Analytics
and Artificial Intelligence), welches 2022 als ein nationales KI- und Big-Data-Kompetenzzentrum
verstetigt wurde. Die TUD versteht sich als moderne Arbeitgeberin und will allen Beschäftigten in
Lehre, Forschung, Technik und Verwaltung attraktive Arbeitsbedingungen bieten und so auch ihre
Potenziale fördern, entwickeln und einbinden. Die TUD steht für eine Universitätskultur, die geprägt
ist von Weltoffenheit, Wertschätzung, Innovationsfreude und Partizipation. Sie begreift Diversität als
kulturelle Selbstverständlichkeit und Qualitätskriterium einer Exzellenzuniversität. Entsprechend
begrüßen wir alle Bewerber:innen, die sich mit ihrer Leistung und Persönlichkeit bei uns und mit uns
für den Erfolg aller engagieren möchten.

Die DRESDEN-concept Research Group „Advanced Environmental Risk and **S**ustainability Modelling of
C**it**ies and R**e**gions U**s**ing **AI**“ (SITES.AI) wird von der TUD und dem Leibniz-Institut für ökologische
Raumentwicklung (IÖR) im Rahmen des Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence
(ScaDS.AI) eingerichtet. Das IÖR ist eine außeruniversitäre Forschungseinrichtung und Mitglied der
Leibniz-Gemeinschaft. Es leistet Beiträge für eine räumliche Entwicklung, die es den Menschen
ermöglicht, innerhalb ökologischer Grenzen zu prosperieren und planetare Gerechtigkeit zu
gewährleisten. Mit Blick auf das Ausmaß der gegenwärtigen globalen sozial-ökologischen Krise zielt
die Forschung des IÖR darauf ab, tiefgreifende und umfassende Transformationen zu beschleunigen
und umzusetzen, die Regionen, Städte und Quartiere nachhaltig und resilient gestalten.

Für die DRESDEN-concept Research Group „SITES.AI“ ist innerhalb des **CIDS** am **ScaDS.AI Dresden**
zum **nächstmöglichen**_ _**Zeitpunkt eine Stelle als

**wiss. Mitarbeiter:in** / **Doktorand:in / Postdoc **(m/w/d)***
(bei Vorliegen der persönlichen Voraussetzungen E 13 TV-L)

bis 30.06.2027 mit der Option auf Verlängerung (Beschäftigungsdauer gem. WissZeitVG) mit dem Ziel
der eigenen wiss. Weiterqualifikation (i.d.R. Promotion/Habilitation) zu besetzen. Arbeitsort ist
Dresden. Arbeitsstätten sind sowohl das IÖR als auch die TUD/ScaDS.AI. Die Vereinbarkeit von Familie
und Beruf hat einen hohen Stellenwert. Die Stelle ist grundsätzlich auch für Teilzeitbeschäftigte
geeignet. Bitte vermerken Sie diesen Wunsch in Ihrer Bewerbung.

Die DRESDEN-concept Research Group SITES.AI strebt grundlegende und gesellschaftlich relevante
methodische Innovationen bei der datenintensiven Modellierung von Umweltrisiken und der
Nachhaltigkeit von Städten und Regionen durch die Einbeziehung und Weiterentwicklung neuester
und vielversprechender Ansätze von Künstlicher Intelligenz und Data Analytics an. Sie stützt sich auf
die Expertisen in der Umwelt
- und Geoinformatik des IÖR und von Data Analytics und AI der
TUD/ScaDS.AI, beide Partner von DRESDEN-concept, und baut diese Expertise international sichtbar
gemeinsam aus. Das Thema und die vertiefenden Forschungsarbeiten nehmen Bezug auf das Leitbild
des IÖR und das Forschungsprogramm 2022 - 2028 sowie die Forschungsaktivitäten von SacDS.AI,
insb. hinsichtlich des Big-Data
- und AI-Themenfeldes Environmental and Earth Sciences.

**Aufgaben**: Ihr Themenfokus liegt auf räumlich expliziten ML- und KI-Modellen. Diese sind von
entscheidender Bedeutung für die effektive Nutzung räumlicher Informationen, da sie räumliches
Wissen und Verzerrungen (wie Unsicherheit, räumliche Heterogenität und Autokorrelation) in die
Modellarchitekturen integrieren und gleichzeitig deren Komplexität erhöhen. In den letzten Jahren
gab es erhebliche Fortschritte bei räumlich expliziten ML- und KI-Technologien, insbesondere bei der

Lösung von GeoAI-Problemen wie semantische Segmentierung, Objekterkennung (z. B. in Bilddaten,
LiDAR-Punktwolken), Simulation alternativer Entwicklungen, Datenfusion und
Unsicherheitsmodellierung. Die Optimierung der Generierung von Wissen über räumliche
Konfigurationen umfasst deren vergangene und gegenwärtige Zustände, die Dynamik des Wandels
und die Vorhersage machbarer und günstiger Zukunftsszenarien. Das Verständnis des Zielkonflikts
zwischen dem Entwurf räumlich expliziter Architekturen und allgemeineren Konfigurationen ist eine
zentrale Forschungsfrage. Erfahrungen in der Leitung von Experten
- und Stakeholder-Diskussionen
sind von unschätzbarem Wert für die Verbesserung der gemeinschaftlichen Entscheidungsfindung.
Der Einsatz von Werkzeugen zur Entscheidungsunterstützung und immersiven Echtzeit -(3D-)
Visualisierungen,


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