PhD Position (m/f/d) in Machine Learning and Computational Neuroscience, Group Leader Robert Le[...]

Universität Innsbruck; Graz; Vor Ort; EUR 52 000 - 70 000; Vollzeit

Zusammenfassung

Die Technische Universität Graz sucht wissenschaftliches Personal im Bereich Maschinelles Lernen und Computational Neuroscience. Zu den Aufgaben zählen Lehre, Betreuung von Studierenden, sowie Forschung und Publikation in relevanten Fachzeitschriften. Es wird ein engagierter und qualifizierter Kandidat gesucht, der bereit ist, selbstständig Lehrveranstaltungen abzuhalten und zur Forschung beizutragen. Ein hilfsbereites und kollegiales Arbeitsumfeld sowie flexible Arbeitszeiten erwarten Sie.

Leistungen

Flexible Arbeitszeitgestaltung

Internationale Weiterbildungsmöglichkeiten

Betriebliches Gesundheitsmanagement

Zugang zu neuesten Technologien

Familienfreundlichster Betrieb

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Master- oder Diplomstudium.
• Sehr gute Kenntnisse in Maschinelles Lernen und Computational Neuroscience.

Aufgaben

• Lehre in Maschinelles Lernen und Computational Neuroscience.
• Betreuung von Bakkalaureats- und Masterarbeiten.
• Forschung und Publikation von Ergebnissen.

Kenntnisse

Maschinelles Lernen

Computational Neuroscience

Kommunikation

Sorgfältiges Arbeiten

Teamarbeit

Ausbildung

Abgeschlossenes Master- bzw. Diplomstudium in Informatik oder vergleichbarem Studiengang

Jobbeschreibung

• Veröffentlicht04.06.2025
• Bewerbungsfrist28.07.2025
• StellenartWissenschaftliches Personal
• DienstbeginnOktober 2025
• Befristung48 Monate
• Wochenstunden40 h/W
• AnstellungsverhältnisBefristet

Jetzt bewerben

Aufgaben

• Lehre in den Bereichen Maschinelles Lernen und Computational Neuroscience. Selbständige Abhaltung von Pflichtlehrveranstaltungen aus diesen Bereichen für die Studiengänge Informatik, Biomedical Engineering, Artificial Intelligence Engineering, sowie Lehrveranstaltungen aus dem Wahlfachkatalog Machine Learning für Masterstudiengänge unter anderem in den genannten Studienrichtungen
• Betreuung von Projekten, Bakkalaureatsarbeiten und Masterarbeiten
• Forschung in den Bereichen Maschinelles Lernen und Computational Neuroscience
• Publikation von Forschungsergebnissen in einschlägigen Fachzeitschriften und auf Konferenzen
• Erstellen einer fachspezifischen Dissertation
• Verwaltung und Aktualisieren der Software für Simulationen
• Mithilfe bei der Verwaltung von Projekten, sowie bei der Verwaltung am Institut

Aufnahmebedingungen

Abgeschlossenes Master- bzw. Diplomstudium in Informatik oder Abschluss eines gleichwertigen Studiums

• Sehr guter Studienerfolg
• Sehr gute Kenntnisse in den Bereichen Maschinelles Lernen und Computational Neuroscience

Gewünschte Qualifikation

• Erfahrung in der Simulation von spikenden neuronalen Netzwerken
• Gute Englisch-Kenntnisse
• Deutsch-Kenntnisse wünschenswert
• Sehr gute kommunikative Fähigkeiten, sowie die Fähigkeit zu sorgfältigem Arbeiten im wissenschaftlichen Bereich
• Erfahrung bei der Mithilfe in der universitären Lehre ist erwünscht (z.B. Tutorentätigkeit, unterstützende Tätigkeiten).
• Die Bereitschaft und Fähigkeit zur Abhaltung von Lehrveranstaltungen in den Bereichen Maschinelles Lernen und Computational Neuroscience wird erwartet.
• Abwechslungsreicher Aufgabenbereich
• Kollegial-freundschaftliches Arbeitsklima
• Flexible Arbeitszeitgestaltung (inkl. Home-Office-Möglichkeit; bezahlte Mittagspause - je nach StundenausmaÃ)
• Internationale Weiterbildungsmöglichkeiten und Lehraufenthalte
• Gütesiegel für innerbetriebliche Frauenförderung
• Familienfreundlichster Betrieb der Steiermark 2018
• Ãffi-Zuschuss
• Einkaufsvergünstigungen
• Betriebliches Gesundheitsmanagement
• Zugang zu den neuesten Technologien
• Umfangreiche Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten
• Sicheres und stabiles Arbeitsumfeld

Wir bieten ein Jahresbruttogehalt auf Basis Vollzeit von mindestens €52.007,20. Eine Éberzahlung je nach Qualifikation und Erfahrung ist möglich.

Die Technische Universität Graz strebt eine Erhöhung des Frauenanteiles, insbesondere in Leitungsfunktionen und beim wissenschaftlichen Personal an und lädt deshalb qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung ein. Im Falle von Unterrepräsentation werden Frauen bei gleicher Qualifikation vorrangig aufgenommen.

Die Technische Universität Graz bemüht sich aktiv um Vielfalt und Chancengleichheit. Bei der Personalauswahl dürfen Personen aufgrund des Geschlechts, der ethnischen Zugehörigkeit, der Religion oder der Weltanschauung, des Alters oder der sexuellen Orientierung nicht benachteiligt werden (Antidiskriminierung).

Menschen mit Behinderung und entsprechender Qualifikation werden ausdrücklich zur Bewerbung eingeladen.

Die TU Graz ist die traditionsreichste technisch-naturwissenschaftliche Forschungs- und Bildungsinstitution in Ésterreich und zählt zu einer der gröÃten Arbeitgeber:innen der Region mit rund 3.500 Mitarbeiter:innen. In ihren fünf Stärkefeldern, den Fields of Expertise, erbringt die TU Graz internationale Spitzenleistungen und setzt auf intensive Zusammenarbeit mit anderen Forschungs- und Bildungseinrichtungen sowie mit Wirtschaft und Industrie weltweit. In der europäischen Hochschullandschaft steht die TU Graz verstärkt im Wettbewerb um die besten Köpfe und Ressourcen.

Organisationseinheit

Das Institute of Machine Learning and Neural Computation wurde 1992 gegründet, um grundlegende Probleme der Informationsverarbeitung zu erforschen, wie z. B. den Entwurf von Computeralgorithmen, die Komplexität von Berechnungen und Rechenmodellen, den automatischen Wissenserwerb (maschinelles Lernen), die Komplexität von Lernalgorithmen, die Mustererkennung mit künstlichen neuronalen Netzen, die rechnerische Geometrie und die Informationsverarbeitung in biologischen neuronalen Systemen. Seine Forschung integriert Methoden aus der Mathematik, der Informatik und den Computational Neuroscience. In der Lehre ist das Institut für Kurse und Seminare zuständig, die Studierende in die grundlegenden Techniken und Ergebnisse der theoretischen Informatik einführen. Darüber hinaus bietet es fortgeschrittene Kurse, Seminare und angewandte Computerprojekte in den Bereichen Computergeometrie, Komplexitätstheorie, maschinelles Lernen und neuronale Netze an.

Technische Universität Graz
Dekan der Fakultät für Informatik und Biomedizinische Technik

Für weitere Fragen wenden Sie sich bitte an Robert Legenstein, robert.legenstein at tugraz.at (keine Bewerbungen).
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