Używamy techniczne pliki cookie i zanonimizowany dziennik wizyt Zorky. Yandex Metrica (dane są przechowywane na serwerach w Rosji) działa tylko za Twoją zgodą. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Oferty i strony firm są dostępne dla wszystkich; linki do ogłoszeń i osobiste zestawienie ofert — po rejestracji. Zarejestruj się →
← Wszystkie oferty

Research Associate (m/f/d), EG 14 TV-H

principalKassel, Hessen, Germany, DE →2 tydz. temu
Analityka rynku
📊 Embedded / IoT: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
numpyopencvpandaspythonpytorchscikit-learntensorflow
Szczegóły
Wymiar pracy
Pełny etat
Angielski
B2, wymagany
Wykształcenie
Doktorat
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis

# **Research Associate (m/f/d), EG 14 TV-H, fixed-term, full-time (currently 40 hours per week)**

Application deadline:
20.11.2026
Date of hire:
01.01.2027
vacancy number:
39545

The post is initially limited until 31 December 2028 as part of the ‘DyNaMo’ project, in accordance with its duration (academic qualification position pursuant to § 2 WissZeitVG). An extension of the employment is planned. The opportunity to obtain a habilitation degree is given.

The Intelligent Embedded Systems (IES) group conducts research in the area of fundamentals and applications of methods in data analysis, machine learning (e.g. deep learning, active learning) and artificial intelligence. In the focus of basic research are, for example, self-learning and self-organizing systems, methods of collaborative and active learning, methods of transfer learning, and techniques for real-time analysis of time series.

Applied research focuses on the fields of energy systems, automotive (autonomous driving) and experimental physics/materials. The IES group currently employs around 20 researchers in the above areas.

  • *Your tasks:**
  • Methods for perceiving cyclists’ behaviour by using machine learning techniques (in particular deep learning approaches) based on data from vehicle sensors (e.g. camera and LiDAR data).
  • Cross-labelling approaches for the highly automated annotation of cyclists’ behaviour data, i.e. transferring ‘labels’ from, for example, camera data to LiDAR data.
  • Methods for in
Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Zgłoś tę ofertę
Pilne pytanie? Napisz @termdocs