Stellendetails zu: Akademische* Mitarbeiter*in (m/w/d)
Zurück zum ErgebnislisteneintragAkademische* Mitarbeiter*in (m/w/d)
Kopfbereich
Besondere Merkmale
Arbeitsort
OffenburgAnstellungsart
VollzeitBefristung
befristet für 42 MonateBeginn
ab sofortBerufsbezeichnung
- Informatiker/in
- Ingenieur/in - Elektrotechnik
Stellenbeschreibung
Akademische* Mitarbeiter*in - PostDoc Position: Multi-objective model compression and neural architecture search
Über uns
An der Hochschule Offenburg studieren 4.000 Studierende aus 40 Nationen. Mit vier Fakultäten bieten wir ein breites interdisziplinäres und praxisorientiertes Fächerspektrum: von Betriebswirtschaft und Wirtschaftspsychologie über Mechatronik, Medien und Medizintechnik bis hin zur Biotechnologie und Künstlichen Intelligenz. Die Hochschule Offenburg ist ein Ort der Innovation und sie zählt zu den forschungsstarken Hochschulen für Angewandte Wissenschaften in Baden-Württemberg. Wir pflegen intensive Kontakte zu Unternehmen und Partnereinrichtungen aus der Region und sind gleichzeitig stark international ausgerichtet. Insgesamt sind an der Hochschule Offenburg über 500 Personen beschäftigt.
Wir suchen
Die Hochschule Offenburg sucht frühestmöglich
einen Akademischen Mitarbeiter*in (Kennziffer 1135)
in Vollzeit | 100 % | Vergütung nach E 13 TV-L | befristet auf 3,5 Jahre
für das Institute for Machine Learning and Analytics (IMLA), insbesondere für das Projekt Lab2Device.
Ihre Aufgaben
• Selbstständige Durchführung von Literaturrecherchen
• Selbstständige Evaluation von Methoden aus der Literatur
• Selbständiger Entwurf und Umsetzung von neuen Algorithmischen Ansätzen.
• Publikation von wiss. Arbeiten
• Co-Betreuung von 2 Doktoranden im Projekt
• Umsetzung von Prototypen gemeinsam mit Partnern aus der Industrie
• Übernahme von Lehrveranstaltungen
Ihr Profil
• Abgeschlossene wissenschaftliche Hochschulausbildung (Master oder vergleichbar) im Bereich Informatik, Elektrotechnik oder verwandtem Fachgebiet
• Einschlägige Promotion in einem der folgenden Themengebiete: Neural Architecture Search, AutoML, Model Compression, Multi-objective Optimization, Embedded Hardware
• Publikationen bei top-tier Machine Learning / KI Konferenzen und Journalen
• Sehr gute Programmierkenntnisse (Python, C/C++)
• Sehr gute Kenntnisse in aktuellen ML/KI Frameworks (PyTorch and/or JAX)
Wir bieten
Wir bieten Ihnen unter anderem:
• attraktive Fortbildungen, die Sie in Ihrem Job weiterbringen
• einen modern ausgestatteten Arbeitsplatz
• Jahressonderzahlung
• flexible Arbeitszeiten
• Zugang zu Corporate Benefits
• die Möglichkeit der Kinder-Ferienbetreuung in der hochschuleigenen Kita Sommersprosse
• attraktive Angebote im Rahmen des betrieblichen Gesundheitsmanagements und bei der Vereinbarkeit von Beruf, Familie und Pflege
Allgemeine Hinweise
Die Stelle ist grundsätzlich teilbar. Die Hochschule Offenburg ist bestrebt, ihren Frauenanteil zu erhöhen und fordert qualifizierte Frauen deshalb ausdrücklich auf, sich zu bewerben. Schwerbehinderte Menschen und Gleichgestellte werden bei entsprechender Eignung vorrangig berücksichtigt (Schwerbehinderung bitte nachweisen). Bei im Ausland erworbenen Bildungsabschlüsse bitten wir um Übersendung entsprechender Nachweise über die Gleichwertigkeit mit einem deutschen Abschluss.
Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung ausschließlich über unser Online-Bewerbungs-Tool ein. Nach dem Absenden Ihrer Bewerbung erhalten Sie eine kurze Bestätigung. Bitte haben Sie Verständnis dafür, dass wir Bewerbungen per E-Mail oder per Post nicht berücksichtigen werden.
Auskünfte
Fragen beantworten Ihnen gerne Herr Prof. Dr.-Ing. Janis Keuper, Telefon 0781 205-4801 oder die Leiterin der Personalabteilung, Frau Keshia Rausch, Telefon 0781 205-204.
Bewerbungsschluss:
- April 2026
Social Media
Kontakt / Impressum
http://nav.hs-offenburg.de/kontakt/kontakt/
Arbeitsorte
Unternehmensdarstellung: Hochschule für Technik, Wirtschaft u. Medien Offenburg
Hochschule für Technik, Wirtschaft u. Medien Offenburg
- Forschung
- Lehre
- Medien
- Maschinenbau
- Wirtschaft
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