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Stellenangebote

Wissenschaftliche Mitarbeiter*innen

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im Bereich der Computer Vision

In der Abteilung 'Signalverarbeitung und Machine Learning' am Institut für Nachrichtentechnik sind ab sofort mehrere Stellen zu besetzen.

Die Aufgaben einer/eines Stelleninhabenden bestehen in der Durchführung wissenschaftlicher Arbeiten im Bereich der Computer Vision, insbesondere:
- Entwicklung von Systemen für das autonome Fahren mit End-to-End-Ansätzen tiefer neuronaler Netze
- Entwicklung von Systemen zur Fahrzeug-Umfeldwahrnehmung, hier insbesondere semantische Segmentierung und Tiefenschätzung auf Monokamerabildern
- Entwicklung von menschlich interpretierbaren Systemen zur Umfeldwahrnehmung inklusive der Informationsfusion
- Entwicklung von Attacken und Verteidigungsstrategien auf tiefe neuronale Netze der Umfeldwahrnehmung

Ihr Profil:
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium, insbesondere der Fachrichtung/en Informatik, Informationstechnik, Elektrotechnik, angewandte Mathematik
- Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
- Sehr gute Kenntnisse im maschinellen Lernen, Erfahrungen mit Trainings-Frameworks (z.B. Tensorflow, PyTorch)
- Vorteilhaft wären Kenntnisse in der digitalen Bildverarbeitung
- Sie bringen Faszination für das maschinelle Lernen mit!

Unser Angebot:
- Wir bieten Ihnen die Möglichkeit zur wissenschaftlichen Qualifikation mit dem Ziel der Promotion
- Die Einstellung erfolgt je nach Thema und Zeitpunkt mit Stipendium oder mit Vergütung nach EG 13 TV-L
- Befristung zunächst für 2 Jahre, verlängerbar bis zu 6 Jahre

Die Universität strebt in allen Bereichen und Positionen an, eine Unterrepräsentanz im Sinne des NGG abzubauen. Daher sind Bewerbungen von Frauen besonders erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Ein Nachweis ist beizufügen.

Bewerbungskosten können nicht erstattet werden. Zu Zwecken der Durchführung des Bewerbungsverfahrens werden personenbezogene Daten gespeichert.

Bewerbungen bitte per Email an Prof. Fingscheidt (t.fingscheidt(at)tu-bs.de), Stichwort 'VISION'.
Bitte fassen Sie die üblichen Unterlagen (Anschreiben, Zeugnisse, Lebenslauf etc.) in einem pdf-File zusammen, und stellen Ihr Interesse an und Ihre Eignung für mindestens eines der oben genannten vier Themenfelder dar.

Technische Universität Braunschweig
Institut für Nachrichtentechnik
Prof. Tim Fingscheidt
Schleinitzstraße 22
38106 Braunschweig

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im Bereich der Sprach- und Audioverarbeitung

In der Abteilung 'Signalverarbeitung und Machine Learning' am Institut für Nachrichtentechnik sind ab sofort mehrere Stellen zu besetzen.

Die Aufgaben einer/eines Stelleninhabenden bestehen in der Durchführung wissenschaftlicher Arbeiten im Bereich der Sprach- und Audioverarbeitung, insbesondere:
- Entwicklung von Systemen zur Störgeräuschreduktion und akustischen Echokompensation mittels tiefer neuronaler Netze
- Entwicklung von Systemen zur automatischen Spracherkennung mit End-to-End-Ansätzen tiefer neuronaler Netze
- Entwicklung von Systemen zur Lese-Lern-Unterstützung mittels tiefer neuronaler Netze
- Entwicklung von Systemen zur akustischen Event-Klassifikation mit Methoden der Anomaliedetektion oder des Few Shot Learnings

Ihr Profil:
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium, insbesondere der Fachrichtung/en Informatik, Informationstechnik, Elektrotechnik, angewandte Mathematik
- Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
- Sehr gute Kenntnisse im maschinellen Lernen, Erfahrungen mit Trainings-Frameworks (z.B. Tensorflow, PyTorch)
- Vorteilhaft sind Kenntnisse in der Sprachsignalverarbeitung
- Sie bringen Faszination für das maschinelle Lernen mit!

Unser Angebot:
- Wir bieten Ihnen die Möglichkeit zur wissenschaftlichen Qualifikation mit dem Ziel der Promotion
- Die Einstellung erfolgt je nach Thema und Zeitpunkt als Stipendiat oder mit Vergütung nach EG 13 TV-L
- Befristung zunächst für 2 Jahre, verlängerbar bis zu 6 Jahre

Die Universität strebt in allen Bereichen und Positionen an, eine Unterrepräsentanz im Sinne des NGG abzubauen. Daher sind Bewerbungen von Frauen besonders erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Ein Nachweis ist beizufügen.

Bewerbungskosten können nicht erstattet werden. Zu Zwecken der Durchführung des Bewerbungsverfahrens werden personenbezogene Daten gespeichert.

Bewerbungen bitte per Email an Prof. Fingscheidt (t.fingscheidt(at)tu-bs.de), Stichwort 'SPEECH'.
Bitte fassen Sie die üblichen Unterlagen (Anschreiben, Zeugnisse, Lebenslauf etc.) in einem pdf-File zusammen, und stellen Ihr Interesse an und Ihre Eignung für mindestens eines der oben genannten vier Themenfelder dar.

Technische Universität Braunschweig
Institut für Nachrichtentechnik
Prof. Tim Fingscheidt
Schleinitzstraße 22
38106 Braunschweig

Mitarbeiter*innen in Technik und Verwaltung

Assistenz der Abteilungsleitung

In der Abteilung Mobilfunksysteme suchen wir zum 01.06.2022 eine Assistenz der Abteilungsleitung (m/w/d) in 100% Vollzeit und unbefristet.

Aufgaben:

  • Selbstständiges Führen und Organisieren des Abteilungssekretariates (Terminplanung und -koordination, Postbearbeitung, Kontrolle offener Geschäftsvorgänge, Mitarbeiter-Verwaltung)
  • Administrative und kaufmännische Abwicklung von Drittmittelprojekten (u.a. Erstellen von Mittelanforderungen, Verwendungs- und Schlussnachweisen)
  • Unterstützung bei Projektbeantragungen
  • Zusammenstellung der für die Mittelabrechnung mit den Projektgebern erforderlichen Unterlagen
  • Laufende Überwachung der Drittmittel und Geldeingänge, Mahnwesen
  • Unterstützung bei der Organisation und Abwicklung von Lehr-, Studien- und Prüfungsangelegenheiten
  • Assistenz der Abteilungsleitung im Bereich der Fremdsprachenkorrespondenz (internationale Korrespondenz, Projektkommunikation in EU und internationalen Projekten, Schreibarbeiten, Übersetzungen für Außendarstellungen und wiss. und nicht-wissenschaftlicher Texte, Betreuung internationaler Studierender)
  • Organisation von Gastvorträgen, Workshops und wissenschaftlichen Konferenzen mit bis zu 150 Teilnehmenden

Voraussetzung ist ein erfolgreicher Abschluss des Verwaltungslehrgangs I oder eine gemäß der Vereinbarung – VerwLG – gleichwertige abgeschlossene berufliche Ausbildung z.B. zur/zum Verwaltungsfachangestellten, zur/zum Fachangestellten für Bürokommunikation oder zur/zum Kauffrau/-mann für Büromanagement (absolviert bei einem öffentlich-rechtlichen Arbeitgeber). Weiterhin ist ein sicherer Umgang mit den MS-Office-Produkten (Word/Excel/Outlook) erforderlich, sowie Erfahrung im Umgang mit SAP und Kenntnisse im Haushalts- und Verwaltungsrecht erwünscht. Ein sehr gutes sprachliches und schriftliches Ausdrucksvermögen sowohl in deutscher als auch in englischer Sprache, ein selbstständiger Arbeitsstil, ausgeprägte organisatorische und kommunikative Fähigkeiten werden vorausgesetzt.

Die Bezahlung erfolgt je nach Aufgabenübertragung und Erfüllung der persönlichen Voraussetzungen bis EG 9a TV-L.

Der Arbeitsplatz ist grundsätzlich teilzeitgeeignet, sollte jedoch zu 100 Prozent besetzt sein.

Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Ein Nachweis ist beizufügen. Die Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten sind willkommen.Die Technische Universität Braunschweig arbeitet basierend auf dem Niedersächsischen Gleichberechtigungsgesetz (NGG) an der Erfüllung des Gleichstellungsauftrages.Zu Zwecken der Durchführung des Bewerbungsverfahrens werden personenbezogene Daten gespeichert.Bewerbungskosten können nicht erstattet werden. Bitte haben Sie Verständnis dafür, dass nicht berücksichtigte Bewerbungen nur gegen einen adressierten und ausreichend frankierten Rückumschlag zurückgesandt werden können.

Bitte richten Sie Ihre schriftliche Bewerbung (gerne auch als eine zusammenhängende pdf-Datei per E-Mail) bis zum 19.04.2022 mit aussagekräftigen Unterlagen unter Nr. 12.23-04/22 an die

Technische Universität Braunschweig            oder E-Mail: bewerbung-abt12@tu-braunschweig.de
Personalabteilung
- 12.23-04/22 -
Universitätsplatz 2, 38106 Braunschweig
Postfach 33 29, 38023 Braunschweig

Nähere Informationen gibt es unter der Durchwahlnummer (0531) 391-2482 bei Herrn Schweins.

Neugierig, wie unser Betriebsklima ist? Hier gibt es Einblicke zum Leben am Institut. 

HiWi-Jobs

Unterstützung bei der Lehrveranstaltung Deep Learning Lab

Art der studentischen Arbeit: Studentische Hilfskraft (HiWi)

Betreuer: Jasmin Breitenstein

Abteilung: Signalverarbeitung und Machine Learning

Im Sommersemester findet die Lehrveranstaltung Deep Learning Lab (https://www.tu-braunschweig.de/ifn/edu/ss/dll) statt. Dabei bekommen die Studierenden die Aufgabe, einfache bis mittelschwere Problemstellungen mit Methoden des Deep Learnings zu lösen. Ab sofort sucht das Institut für Nachrichtentechnik hierfür Unterstützung bei der Implementierung einer Baseline und eines Demonstrators für die finale Challenge und ggf. Aufbereitung von Code und Dokumenten.

Voraussetzungen:
- Keine Teilnahme am diesjährigen Deep Learning Lab
- Machine Learning Lehrveranstaltung (z.B. Mustererkennung) erfolgreich besucht
- Vorkenntnisse in Python sind wünschenswert
- optional: Erfahrung mit TensorFlow oder PyTorch
- optional: Erfolgreiche Teilnahme am letztjährigen Deep Learning Lab

Zuarbeit bei der Administration von High-Performance Computing (HPC) Systemen

Art der studentischen Arbeit: Studentische Hilfskraft (HiWi)

Betreuer: Marvin Klingner

Abteilung: Signalverarbeitung und Machine Learning

Im Bereich des maschinellen Lernens nimmt der Bedarf an Rchenressourcen stetig zu. Diese erfordern aufwendige Serverarchitekturen und -systeme, deren Administration wichtig ist für die Arbeit der Forschenden. Daher gibt es die Möglichkeit im Rahmen eines Jobs als studentische Hilfskraft einen Einstieg in dieses komplexe aber interessante Thema zu finden.

Zu den Aufgaben innerhalb des Jobs zählt die Administration von Datenbankservern, von kleineren Servern, bis hin zu HPC Systemen wie dem Phoenix-Clusters an der TU-Braunschweig. Hierbei geht es insbesondere um die Administration des scheduler Systems slurm. Weitere mögliche Aufgaben sind das Aufsetzen und einrichten neuer Server sowie die Einrichtung von Software wie einem Jupyterhub. Die Aufgaben werden in Kooperation mit erfahrenen Administratoren am IRMB und am IfN ausgeübt.

Voraussetzungen:
- gute Kenntnisse im Bereich der Informatik
- gute Linux-Kenntnisse
- gute Programmierkenntnisse
- erste Erfahrungen in der Server-Administration währen hilfreich

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