Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in

**Weitere Informationen**:
Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 3 Jahre.
Eine Verlängerung ist möglich.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.
Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 31,52 Stunden.
Es handelt sich um eine 80% Stelle.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

**Unser Profil**:
Das Institut für Straßenbau (ISAC) der RWTH Aachen sucht eine/n motivierte/n Doktorand/in für unser Forschungsteam. Diese innovative Forschung zielt darauf ab, die Sicherheit von Fußgänger/innen an städtischen Kreuzungen deutlich zu verbessern, indem KI-basierte Modelle entwickelt werden, die anhand von Bewegungsdaten, visuellen Hinweisen und Echtzeitsimulationen abgelenktes Verhalten von Fußgänger/innen vorhersagen.

Das Projekt befasst sich mit dem kritischen Thema der Fußgängersicherheit, indem es prädiktive KI-Tools entwickelt, die abgelenktes Verhalten von Fußgänger/innen an Straßenkreuzungen proaktiv erkennen und darauf reagieren können. Die Forschung nutzt Simulationsumgebungen, maschinelles Lernen und Wärmebildtechnologien, um Verhaltensauffälligkeiten zu erkennen, die auf Ablenkung hindeuten. Letztendlich werden die entwickelten Lösungen durch kontrollierte Simulationen und Feldtests in der Praxis validiert und tragen so zu einer sichereren urbanen Mobilität bei.

**Ihr Profil**:

- Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar) in Informatik, Datenwissenschaft oder einem eng verwandten Fachgebiet (Bewerbende mit fundierten Kenntnissen in den Bereichen Informatik und Analytik aus verwandten Fachgebieten werden ebenfalls berücksichtigt).
- Fundierte Programmierkenntnisse und die Bereitschaft, sich schnell neue Kompetenzen in den Bereichen maschinelles Lernen, Simulation und Trajektorienanalyse anzueignen.
- Interesse an der Anwendung fortschrittlicher Datenanalyse
- und Vorhersagemodellierungstechniken auf reale Herausforderungen im Bereich Verkehrssicherheit und Verhalten von Fußgänger/innen.
- Ausgezeichnete Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse wären von Vorteil, sind aber nicht zwingend erforderlich.
- Hohe Motivation, in interdisziplinären Forschungsteams zu arbeiten und effektiv zu den Projektergebnissen beizutragen.

**Ihre Aufgaben**:

- Entwerfen und führen Sie Simulationen von Fußgänger/innen und Feldversuche durch, um systematisch Trajektoriendaten zu generieren, die abgelenktes Verhalten wie unregelmäßige Gangmuster und Zögern darstellen.
- Entwickeln Sie robuste Machine-Learning-Modelle, die in der Lage sind, die Ablenkung von Fußgänger/innen auf der Grundlage von Trajektoriendaten und visuellen Indikatoren aus der Wärmebildgebung genau vorherzusagen.
- Integrieren Sie diese Vorhersagemodelle in Echtzeit-Sicherheitsinfrastruktursysteme (z. B. Laserprojektionen und dynamische Beschilderung).
- Validierung der entwickelten KI-Modelle durch simulatorbasierte Experimente und kontrollierte Feldtests in der realen Welt.
- Veröffentlichung hochwertiger Forschungsergebnisse in begutachteten wissenschaftlichen Fachzeitschriften, Präsentation der Ergebnisse auf nationalen und internationalen Konferenzen und Fertigstellung einer Doktorarbeit zum Thema KI-gestützte Vorhersage des Verhaltens von Fußgänger/innen.

**Teilzeit-Informationen**:
Es handelt sich um eine 80% Stelle.

**Über uns**:
Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs
- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.

**Besoldung / Entgelt**:
EG 13 TV-L