Stellenausschreibung

Am Institut für Regelungstechnik, Lehrstuhl für elektronische Fahrzeugsysteme wird im Rahmen von Drittmittelprojekten ab dem 01. November 2022 (oder flexibel) ein*e

wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d)

im Bereich Referenzdatengenerierung gesucht. Das Arbeitsverhältnis ist zunächst auf 24 Monate befristet, eine Verlängerung ist jedoch geplant.

Der Lehrstuhl für elektronische Fahrzeugsysteme beschäftigt sich seit vielen Jahren erfolgreich mit dem autonomen Fahren. Ein Aspekt hiervon ist die Erforschung und Entwicklung von Algorithmen zur Wahrnehmung des Fahrzeugumfelds und des optimalen Sensor-Setups für autonome Straßenfahrzeuge.

Sowohl für das Training und die Evaluation von maschinellen Lernverfahren als auch für die Evaluation von Sensorkonfigurationen werden große Datensätze benötigt, welche die Anforderungen aus der Fahrfunktion abbilden. Die Annotation dieser Datensätze ist aufgrund der großen Menge an Daten händisch nicht zu bewältigen. Hierfür gilt es maschinelle Wahrnehmungsalgorithmen zu entwickeln und zu evaluieren, welche eine effiziente Annotation in möglichst hoher Güte ermöglichen.

Neben der Forschung im Bereich des Datensatzentwurfs und der automatisierten Annotation, insbesondere der Ableitungen von Anforderungen an die Wahrnehmung eines automatisierten Fahrzeugs, der Erforschung und Implementierung von maschinellen Lernverfahren für die automatisierte Annotation und der Entwicklung von Metriken zur Evaluation der Wahrnehmungsalgorithmen, umfasst das Aufgabengebiet u. a. die Mitwirkung an den Lehrveranstaltungen gem. § 31 NHG und bei den Leistungsprüfungen sowie die Mitarbeit bei der Weiterentwicklung der Versuchsträger für das automatisierte Fahren.

Voraussetzungen sind ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder äquivalent) in einem der Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik (MINT) zugeordneten Bereich mit mindestens der Abschlussnote "sehr gut" sowie Kenntnisse in der Entwicklung, dem Training und der Evaluation von maschinellen Lernverfahren, insbesondere dem Deep Learning. Erforderlich sind weiterhin Kenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung, insbesondere in C++ und Python oder vergleichbaren Sprachen, das Interesse an eigenständiger praktischer Arbeit an Versuchsträgern sowie einschlägige Sprachkenntnisse in Englisch in Verbindung mit guter Ausdrucksfähigkeit in Wort und Schrift (Deutsch und Englisch). Für die Unterstützung von Experimenten im Versuchsträger müssen Bewerber*innen die Voraussetzungen für die Teilnahme an entsprechenden Qualifikationsmaßnahmen erfüllen (z.B. Fahrerlaubnis Pkw).

Die Stelle soll der Qualifizierung des wissenschaftlichen Nachwuchses dienen und bietet die Möglichkeit zur Promotion.

Die Bezahlung erfolgt je nach Aufgabenübertragung und Erfüllung der persönlichen Voraussetzungen bis Entgeltgruppe 13 TV-L. Die Stelle ist grundsätzlich teilzeitgeeignet, sollte jedoch zu 100 Prozent besetzt sein.

Nähere Informationen unter der Tel.-Nummer (0531) 391-3825 (Herr Grün) oder per E-Mail gruen@ifr.ing.tu-bs.de.

Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Ein Nachweis ist beizufügen. Die TU Braunschweig strebt in allen Bereichen und Positionen an, eine Unterrepräsentanz i. S. des NGG abzubauen. Daher sind Bewerbungen von Frauen besonders erwünscht. Die Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten sind willkommen.

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

Bitte richten Sie Ihre Bewerbung mit aussagekräftigen Unterlagen bis zum 04.09.2022 an:
Prof. Dr.-Ing. Markus Maurer
Technische Universität Braunschweig
Institut für Regelungstechnik
Hans-Sommer-Str. 66
38106 Braunschweig

Schicken Sie sie bitte mit dem Betreff Referenzdaten 22/08 an die Mailadresse bewerber-efs@ifr.ing.tu-bs.de.


Letzte Änderung: 17.08.2022 10:54