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    14 days ago
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    Full-time
    Junior
    Mid Level
    14.11.24
    #hochschule#studium#wissenschaft

    Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im Bereich Machine Learningbaito Pro Job

    Wissenschaftliche Mitarbeiterin/Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Machine Learning

    • Einrichtung:  Fakultät Nachhaltige Agrar- und Energiesysteme
    • Ort:  Campus Weihenstephan Freising
    • Jobtyp:  Befristet
    • Jobtyp:  Vollzeit

    Bewerbungsfrist

    14.11.2024

    Vergütung

    bis TV-L 13

    Umfang

    Vollzeit (40 Stunden/Woche)

    Kennziffer

    M791-AE

    Start / Besetzungsdatum

    zum nächstmöglichen Zeitpunkt

    Applied Sciences for Life – in diesem Sinne verfügt die Hochschule Weihenstephan-Triesdorf über ein einzigartiges, alle Lebensgrundlagen umfassendes Fächerspektrum. Ihre rund 5.700 Studierenden an drei Standorten (Freising, Triesdorf, Straubing) machen sie zu einer der bedeutendsten grünen Hochschulen im europäischen Raum.

    Die Stelle ist für die Dauer von drei Jahren befristet.

    Ihr Aufgabengebiet:

    Wir suchen hochmotivierte Kandidatinnen/Kandidaten (m/w/d) für eine wissenschaftliche Forschungsstelle zur Entwicklung neuartiger Machine Learning- und Deep Learning-basierter Ansätze im Anwendungsgebiet Landwirtschaft und Nachhaltigkeit. Für die Position kommen sowohl Bewerbende (m/w/d) nach bzw. kurz vor Abschluss der Promotion als auch Bewerbende (m/w/d) mit Promotionswunsch in Frage.

    • Sie werden neuartige Machine Learning- und Deep Learning-basierte Ansätze entwickeln, um derzeit ungelöste Herausforderungen in diesen Anwendungsbereichen zu lösen.
    • Methodisch wird der Fokus Ihrer Arbeit auf Ansätzen aus dem Natural Language Processing, insbesondere Large Language Models, liegen.
    • Sie werden unter anderem diese Methoden für hochdimensionale und -komplexe biologische Sequenzdaten verwenden und weiterentwickeln, wobei biologisches Vorwissen nicht erforderlich ist.
    • Sie verfassen wissenschaftliche Publikationen und präsentieren Ihre Ergebnisse auf internationalen Konferenzen.
    • Sie haben die Möglichkeit, beim Aufbau eines neuen Forschungslabors gestaltend mitzuwirken.
    • Sollten Sie promovieren wollen, wird diese Möglichkeit ausdrücklich unterstützt.

    Ihr Profil:

    • umfassende Kompetenz und Erfahrung im Bereich Machine Learning und Deep Learning
    • Erfahrung in Natural Language Processing und mit Large Language Models sind von Vorteil
    • gute Programmierkenntnisse (vorzugsweise in Python) und Erfahrung mit Machine Learning und Deep Learning Frameworks (z. B. PyTorch)
    • wissenschaftliche Neugier, Teamfähigkeit und selbständige Arbeitsweise
    • fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift
    • Deutschkenntnisse sind wünschenswert

    Einstellungsvoraussetzungen:

    Sie verfügen über ein erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom [Univ.] oder Master) im Bereich Künstliche Intelligenz, Informatik, Bioinformatik, Statistik oder in einem vergleichbaren Studiengang.

    Wir bieten Ihnen:

    • Arbeiten am größten grünen Campus Deutschlands
    • eine umfassende Rechnerinfrastruktur mit diversen eigenen GPU Servern
    • Bezahlung nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L)
    • ein modernes Hochschulumfeld mit innovativen technischen, landwirtschaftlichen und ingenieurwissenschaftlichen Studiengängen
    • ein spannendes, vielseitiges und verantwortungsvolles Tätigkeitsfeld
    • kollegiale Zusammenarbeit und vielfältige Austauschmöglichkeiten
    • die Möglichkeit zur Fort- und Weiterbildung
    • Sozialleistungen nach den Regelungen des Tarifvertrages für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L), insbesondere zusätzliche Altersversorgung sowie Jahressonderzahlungen
    • attraktive Nebenleistungen wie ein Jobticket für den öffentlichen Personenverkehr, vermögenswirksame Leistungen sowie Kinderbetreuungsmöglichkeiten
    • ein wachsendes Angebot im Rahmen eines Behördlichen Gesundheitsmanagements 
    • ein familienfreundliches Arbeitsumfeld mit flexiblen Arbeitszeiten
    Weitere HSWT-Benefits für Mitarbeitende www.hswt.de/arbeiten-an-der-hswt

    Hinweise:

    Die Einstellung soll zum nächstmöglichen Zeitpunkt erfolgen. Die Bezahlung erfolgt nach den tarifrechtlichen Bestimmungen, bei Vorliegen der persönlichen und tariflichen Voraussetzungen bis Entgeltgruppe 13 TV-L. Die Tätigkeit ist unter Berücksichtigung der dienstlichen Erfordernisse grundsätzlich auch für eine Teilzeitbeschäftigung geeignet.

    Bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung werden schwerbehinderte Menschen bevorzugt eingestellt. Wir begrüßen die Bewerbung aller Geschlechter.

    Sie wollen Teil unseres Teams werden?

    Wenn Sie die Anforderungen erfüllen, dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbung über unser unten angebotenes Online-Formular. Bitte bewerben Sie sich mit einem Bewerbungsanschreiben, einem tabellarischen Lebenslauf, Berufs- bzw. Studienabschlüssen und qualifizierten Arbeitszeugnissen. Bitte beachten Sie, dass wir unsere Stellen nur nach Eignung, Leistung und Befähigung besetzen; wir können Sie daher im weiteren Verfahren nur dann berücksichtigen, wenn Sie uns Nachweise hierüber vorlegen.

    Ausländische Berufsabschlüsse/Ausländische Hochschulabschlüsse können nur berücksichtigt werden, wenn Sie einen Nachweis über die Gleichwertigkeit/Anerkennung vorweisen können. Die hierfür zuständige Stelle können Sie über das Portal www.anerkennung-in-deutschland.de finden.
    Bitte bewerben Sie sich ausschließlich über den Button "JETZT BEWERBEN" (Online-Formular) bis spätestens 14.11.2024. Bewerbungen per Post oder per E-Mail werden nicht berücksichtigt.

    Stellenausschreibung als PDF zum Download

    Salary Estimatebaito Pro Feature

    Min

    Median

    Max

    Engagement Statisticsbaito Pro Feature

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    14 days ago
    Machine Learning Engineer Jobs

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