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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 Angewandte Mikroelektronik und Daten besetzen wir vorbehaltlich der Mittelzuweisung zum nächstmöglichen Zeitpunkt befristet für die Dauer des Projektes TwinSpace bis 30.04.2026 die folgende Stelle:

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) - Integrierte Systeme

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Startdatum zum nächstmöglichen Zeitpunkt
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Arbeitszeit Vollzeit mit 40 Stunden
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Entgelt Entgeltgruppe 13 TV-L
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Standort Campus Südstadt
Ausschreibungsnummer P 74/2025
Befristung befristet bis 30.04.2026
Bewerbungsfrist 26.05.2025

FÜR WEITERE AUSKÜNFTE STEHEN WIR IHNEN ZUR VERFÜGUNG:

Personalservice:

Franziska Braatz
Tel.-Nr.: 0381/498-1291
E-Mail: franziska.braatz@uni-rostock.de

Fachbereich:

Prof. Dr. Marc Reichenbach

Tel.-Nr.: 0381/498-7270
E-Mail: marc.reichenbach@uni-rostock.de

Moderne Entwicklungen im Automotive-Bereich erfordern eine hohe Energieeffizienz bei gleichzeitig hoher Leistung, was nur durch die Co-Optimierung von Hardware und Software erreicht werden kann. Im Projekt TwinSpace werden innovative Methoden zur Lastbewertung entwickelt, die auf hybriden Ansätzen und künstlicher Intelligenz basieren, um eine schnelle Ausführung bei hoher Genauigkeit und Generalisierbarkeit zu ermöglichen. Ziel des Projekts ist es, digitale Software-Zwillinge zu definieren, die nicht-funktionale Eigenschaften der eigentlichen Software nachbilden und dies durch den Einsatz abstrakter Beschreibungssprachen weitestgehend zu automatisieren.

DAS SIND IHRE AUFGABEN:

  • Forschen auf dem Gebiet der Lasterermittlung und Lastgenerierung auf eingebetteten Systemen
  • Entwickeln von Modellen zur Charakterisierung von nicht-funktionalen Eigenschaften von Programmen in Ausführung
  • Entwickeln von generativen Algorithmen zur Lastgenerierung
  • Aufsetzen, Trainieren und Anwenden mechanistischer Modelle, künstlicher neuronaler Netze und von Auto-Encodern zur Lastermittlung und -reproduktion
  • Integrieren und Evaluieren der erarbeiteten Verfahren
  • Publizieren der Forschungsergebnisse

DAMIT PASSEN SIE ZU UNS:

  • abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder vergleichbarer Abschluss) in Elektrotechnik, (Technischer) Informatik, Maschinenbau oder vergleichbar oder mit mindestens guter Note
  • fundierte Erfahrungen mit Datenmanagement (Umgang mit Datenbanken, Analyse von Daten, Statistische Auswertung von Daten)
  • praktische Erfahrung mit Künstlicher Intelligenz / Maschinellem Lernen (Design von Deep Neural Networks (DNNs), Training von DNNs), insbesondere Erfahrung im Umgang mit Auto-Encodern
  • theoretisches Verständnis von Methoden künstlicher Intelligenz und Bewertungsmetriken
  • Fachwissen zu Metriken zur Bewertung der Effizienz digitaler Systeme
  • fundierte Erfahrung in der Bearbeitung von wissenschaftlichen Projekten und dem Publizieren von Forschungsergebnissen
  • sehr gute Kommunikationsfähigkeit für die Präsentation von Forschungsergebnissen
  • sichere Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift, Kenntnisse der deutschen Sprache sind wünschenswert
  • sehr gute Teamfähigkeit für die Arbeit in interdisziplinären Arbeitsgruppen und hervorragende termingerechte Arbeitsweise

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:

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