Detailansicht des Stellenangebots

Die Universität Rostock bietet Ihnen eine vielfältige, abwechslungsreiche und anspruchsvolle Tätigkeit in einer traditionsbewussten, aber dennoch innovativen, modernen und familienfreundlichen Hochschule in einer lebendigen Stadt am Meer.
An der Fakultät für Informatik und Elektrotechnik, Institut für Visual and Analytic Computing, Lehrstuhl für Marine Data Science besetzen wir vorbehaltlich haushaltsrechtlicher Regelungen zum 01.07.2026 befristet bis 30.06.2029 die folgende Stelle:

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) - Maschinelles Lernen| Universität Rostock | 3078

Startdatum: zum 01.07.2026
Arbeitszeit: Vollzeit mit 40 Stunden
Entgelt: Entgeltgruppe 13 TV-L
Standort: Rostock
Ausschreibungsnummer: W 22/2026
Befristung: befristet bis 30.06.2029, Weiterführung der Beschäftigung wird angestrebt
Bewerbungsfrist: 08.05.2026

FÜR WEITERE AUSKÜNFTE STEHEN WIR IHNEN ZUR VERFÜGUNG:
Personalservice: Franziska Schreier

Tel.-Nr.: 0381/498-1320

E-Mail: franziska.schreier@uni-rostock.de

Fachbereich: Prof. Dr.-Ing. Stefan Lüdtke

Tel.-Nr.: 0381/498-7432

E-Mail: stefan.luedtke@uni-rostock.de

DAS SIND IHRE AUFGABEN:
• Forschen im Bereich Deep Learning für maritime Anwendungen, insbesondere Unterwasser-Sensorik mit dem Ziel der wissenschaftlichen Qualifizierung (Habilitation)
• Entwickeln von Deep Learning-Modellen für akustische Sensorik, z.B. Sonar
• Publizieren wissenschaftlicher Artikel in Machine Learning-Konferenzen und -Journals
• wissenschaftliche, forschungsbasierte Lehre im Umfang von 2 SWS in Form von Übungen, Seminaren und Praktika auf den Themengebieten "Künstliche Intelligenz" und " Machine Learning"
• Betreuen von Bachelor- und Masterstudierenden
• Organisieren und Durchführen von wissenschaftlichen Veranstaltungen
• Akquise von Drittmittelprojekten

DAMIT PASSEN SIE ZU UNS:
• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder vergleichbarer Abschluss) in Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Ingenieurwissenschaften oder vergleichbaren Fachrichtungen
• abgeschlossene Promotion im Bereich Künstliche Intelligenz, Bildverarbeitung oder vergleichbarer Richtung mit Bewertung von mindestens magna cum laude
• sehr gute Kenntnisse in der Entwicklung und Anwendung von Deep Learning-Methoden und Programmierfähigkeiten, vorzugsweise Python
• Erfahrung in der Entwicklung von Deep Learning-Methoden für Daten aus akustischen Verfahren, insbesondere Computer Vision-Methoden
• Erfahrung in der Erstellung wissenschaftlicher Publikationen
• Bereitschaft, ernsthaft und engagiert an einem Vorhaben der eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung zu arbeiten
• wünschenswert sind Erfahrungen in der Durchführung von Lehrveranstaltungen in den Themengebieten Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
• sichere Kenntnisse der englischen und deutschen Sprache in Wort und Schrift
• Kommunikationsfähigkeiten für die Arbeit in interdisziplinären Teams

WIR ALS ARBEITGEBER:
Chancengleichheit ist uns wichtig. Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter oder gleichgestellter Menschen sind uns willkommen. Wir streben eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre an und bestärken deshalb einschlägig qualifizierte Frauen sich zu bewerben. Bewerbungen von Menschen anderer Nationalitäten oder mit Migrationshintergrund begrüßen wir.

WIR BIETEN IHNEN:

• Flexible Arbeitszeit
• 30 Tage Jahresurlaub
• Jahressonderzahlung/ Betriebliche Altersvorsorge
• Familienbüro
• Gesundheitsmanagement & Hochschulsport
• Welcome Center
• Weiterbildungsmöglichkeiten (IT, Sprachen, berufliche Weiterbildung)
• Mobiles Arbeiten
• Karriereberatung für Nachwuchswissenschaftler/innen
• Fahrradleasing

WEITERE HINWEISE:
Die tarifliche Erfahrungsstufe legen wir unter Berücksichtigung Ihrer bisherigen Berufserfahrung individuell fest.
Sofern Sie diese Stelle in Teilzeit ausüben möchten, ist dies unter Berücksichtigung der dienstlichen Anforderungen grundsätzlich möglich.
Die Befristung des Arbeitsverhältnisses richtet sich nach § 2 (1) Wissenschaftszeitvertragsgesetz.
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung (Anschreiben, Lebenslauf, Abschlusszeugnis mit Angabe der Abschlussnote) bis spätestens 08.05.2026. Wir können nur Bewerbungen berücksichtigen, die über unsere Homepage eingehen. Dazu senden Sie uns bitte Ihre Unterlagen über den Button „Online-Bewerbung“ am Ende eines Stellenangebots zu. E-Mail-Bewerbungen können wir leider nicht akzeptieren.
Bewerbungsunterlagen, die unvollständig sind, können im weiteren Verlauf des Auswahlverfahrens unberücksichtigt bleiben.
Bewerbungs- und Fahrkosten können wir leider nicht übernehmen.

Werden Sie Teil des Teams
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!