Zwei Promotionsstellen Für Computer Vision Und

Stellenausschreibung
Reg.Nr. 207/2024
Fristende 15.11.2024
**for english**:
Die Friedrich-Schiller-Universität Jena ist eine traditionsreiche und forschungsstarke Universität im Zentrum Deutschlands. Als Volluniversität verfügt sie über ein breites Fächerspektrum. Ihre Spitzenforschung bündelt sie in den Profillinien Light - Life - Liberty. Sie ist eng vernetzt mit außeruniversitären Forschungseinrichtungen, forschenden Unternehmen und namhaften Kultureinrichtungen. Mit über 17.000 Studierenden und mehr als 10.000 Beschäftigten prägt die Universität maßgeblich den Charakter Jenas als weltoffene und zukunftsorientierte Stadt.
An der Fakultät für Mathematik und Informatik sind an der Professur für Digitale Bildbearbeitung ab 01.02.2025
Zwei Promotionsstellen für
Computer Vision und Maschinelles Lernen
in Vollzeit (40 Wochenstunden) befristet auf 36 Monate zu besetzen.
Die Computer Vision Group (n) ist international aktiv und erfolgreich bei der Entwicklung von maschinellen Lernverfahren für Rechnersehen und für die Analyse dynamischer Systeme. Wir leisten Beiträge in den Gebieten des aktiven und kontinuierlichen Lernens, der Verarbeitung von dreidimensionalen und unstrukturierten Daten, der Anomaliedetektion und der kausalen Inferenz. Anwendungen und Partner kommen aktuell aus der Ökologie und Biodiversitätsforschung, den Erdsystemwissenschaften, der Medizin, sowie der Industrie. Unser Ziel ist die Entwicklung von Methoden zur Analyse, zum Verstehen und zum Vorhersagen von komplexen, dynamischen Sensordaten.
Die beiden Promotionsstellen sind im Bereich feingranularer, visueller Kategorisierung angesiedelt und sollen diese erfolgreiche Forschung durch weitere Methodenentwicklungen auf den Gebieten der Wissensintegration in maschinelles Lernen und des multimodalen Lernens fortsetzen. Sie haben die Gelegenheit, aktuelle Grundlagenmodelle (foundation models) wie Large Vision Models (LVMs) und Vision Language Models (VLMs) gewinnbringend für Ihre Forschungsaufgaben einzusetzen sowie zusätzliches Domänenwissen und Unsicherheitsschätzung in die Vorhersagemodelle zu integrieren. Ihre Forschung profitiert von der Zusammenarbeit und der Expertise im Bereich Rechnersehen und maschinellem Lernen innerhalb der Arbeitsgruppe sowie vom interdiziplinären Wissensaustausch mit Anwendern und Projektpartnern.
**Ihre Aufgaben**:

- durch konkurrenzfähige Forschung leisten Sie Beiträge zu den Forschungsgebieten der Arbeitsgruppe, speziell in den Bereichen fein-granularer Kategorisierung, Wissensintegration und Unsicherheitsbestimmung
- Sie arbeiten aktiv mit Projektpartnern zusammen und entwickeln wiederverwendbare, quelloffene Software begleitend zu Ihrer Forschung und Ihren entwickelten Methoden
- eigene Forschungsergebnisse integrieren und transferieren Sie in weitere Anwendungsfelder der Arbeitsgruppe
- Sie teilen Ihre erarbeiteten Lösungen und Resultate mit der Forschungsgemeinschaft auf vielfältige Art und Weise
- Sie arbeiten an ihrer wissenschaftlichen Weiterqualifikation, zum Beispiel Ihrer Dissertation

**Ihr Profil**:

- Exzellent abgeschlossener Masterabschluss in Informatik, Mathematik oder einem verwandten Gebiet
- Erfahrung oder zumindest Kenntnisse zum Rechnersehen und maschinellen Lernen
- Programmierkenntnisse in C / C++ und/oder Python mit einer Leidenschaft für das Schreiben von hochwertigem Code sowie Programmiererfahrungen in größeren Projekten
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift und starke Kommunikationsfähigkeit
- Erfahrungen mit üblichen Frameworks und Software-Bibliotheken für maschinelles Lernen und tiefe Lernverfahren sind von Vorteil
- Idealerweise bringen Sie erste Erfahrungen und Kenntnisse zu einem der folgenden Gebiete mit: fein-granulare Kategorisierung, Grundlagenmodelle wie large vision models (LVMs) oder language vision models (VLMs), Wissensintegration in maschinelle Lernverfahren, Unsicherheitsbestimmung im maschinellen Lernen

**Unser Angebot**:

- Vergütung nach den Bestimmungen des Tarifvertrages für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L) entsprechend den persönlichen Voraussetzungen nach Entgeltgruppe E13 inklusive einer tariflichen Jahressonderzahlung
- Arbeit in einem dynamischen Team von jungen, talentierten Forschenden, mit zahlreichen Kollaborationsmöglichkeiten durch Projekte und Netzwerke in interdisziplinären Bereichen sowie auf internationaler Ebene (beispielsweise das ELLIS-Netzwerk: und die Gelegenheit zur Teilnahme an internationalen Konferenzen
- Graduierten-Akademie für Promovierende und Postdocs mit einem umfassenden Fort
- und Weiterbildungsprogramm
- Ein familienfreundliches Arbeitsumfeld mit vielfältigen Angeboten für Familien: Hochschul-Familienbüro (JUniFamilie) und flexible Kinderbetreuung (JUniKinder)
- 30 Tage Erholungsurlaub im Kalenderjahr zuzüglich zwei arbeitsfreier Tage am 24. und 31.12

Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Qualifikation bevorzugt be