Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (m/w/d), EG 14 TV-H

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# **Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (m/w/d), EG 14 TV-H, befristet, Vollzeit (derzeit 40 Wochenstunden)** Bewerbungsfrist: 20.11.2026 Einstellungsbeginn: 01.01.2027 Kennziffer: 39545 Die Stelle ist zunächst bis zum 31.12.2028 im Rahmen des Vorhabens „DyNaMo“ gemäß der Laufzeit befristet (Qualifikationsstelle gem. § 2 WissZeitVG). Eine Verlängerung der Beschäftigung ist geplant. Die Möglichkeit zur Habilitation ist gegeben. Das Fachgebiet Intelligente Eingebettete Systeme (IES) forscht im Bereich der Grundlagen und der Anwendungen von Methoden der Datenanalyse, des Maschinellen Lernens (z.B. Deep Learning, Active Learning) und der Künstlichen Intelligenz. Schwerpunkte in der Grundlagenforschung sind beispielsweise selbst-lernende und selbst-organisierende Systeme, Methoden des kollaborativen und aktiven Lernens, Methoden des Transferlernens oder Techniken zur Echtzeitanalyse von Zeitreihen. Schwerpunkte der angewandten Forschung liegen in den Bereichen Energiesysteme, Automobil (Autonomes Fahren) und Experimental-physik/Werkstoffe. Im Fachgebiet IES arbeiten aktuell etwa 20 Mitarbeitende in den genannten Bereichen. **Aufgaben:** - Verfahren für die Erfassung des Fahrverhaltens von Radfahrenden mittels maschineller Lernverfahren (insbesondere Deep Learning Ansätze) basierend auf Daten von Kfz-Sensorik (z.B. Kamera und LiDAR). - Ansätze des Cross Labeling zur hochautomatisierten Annotation von Verhaltensdaten von Radfahrenden, d.h. Übertragen von „Labeln“ von beispi

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