Doktorandin/Doktorand für Deep Learning zur automatischen Zustandsbewertung von Mehrwegbehältern (m/w/d) [Germany]

 Die Technische Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS) ist eine der größten praxisorientierten Hochschulen in Bayern und deckt mit den Bereichen Technik, Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, Gestaltung und Sprachen ein breites Fächerspektrum ab. Wir begleiten rund 9.200 Studierende in mehr als 50 Studiengängen auf ihrem Bildungsweg. Gesamtgesellschaftlichen Herausforderungen wie der Energiewende oder der Klimakrise begegnen wir mit einem innovativen und internationalen Studienangebot. Vorreiter waren wir beispielsweise bei der Konzeption zweisprachiger Studiengänge (TWIN-Studiengänge), beim Aufbau des ersten grundständigen Studiengangs für Wasserstofftechnik sowie beim softwarezentrierten Studiengang Robotik. Daneben bildet die Digitalisierung einen wichtigen Schwerpunkt für unsere Hochschule. Im Rahmen der Hightech Agenda Bayern investiert der Freistaat Bayern aktuell erheblich in den weiteren Ausbau unserer Hochschule als Teil des bayerischen KI-Netzwerks. So entstehen am Hochschulstandort Würzburg ein Zentrum für Starke Künstliche Intelligenz und am Hochschulstandort Schweinfurt ein Center für Robotik.

Unsere mehr als 240 Professorinnen und Professoren begeistern sich nicht nur für die Lehre, sondern betreiben auch angewandte Forschung in Zusammenarbeit mit Unternehmen, Institutionen und sozialen Einrichtungen aus der Region. Der erfolgreiche Wissenstransfer in Industrie und Gesellschaft zeichnet unsere Professorinnen und Professoren genauso aus wie die interdisziplinäre Zusammenarbeit in zehn Fakultäten und acht Forschungsinstituten. Unterstützt werden sie dabei von rund 640 Mitarbeitenden in Wissenschaft, Technik und Verwaltung.

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An unseren Standorten in Mainfranken treffen Stadt und Land, Kultur und Natur aufeinander – mit entsprechend vielfältigen Freizeitmöglichkeiten. Um die Vereinbarkeit von Familie und Beruf zu fördern, durchläuft die THWS zurzeit das Audit Familienfreundliche Hochschule.

Stetiges Wachstum, innovative Lehre und zukunftsweisende Forschung prägen die Atmosphäre an unserer Hochschule.

Aktuell ist folgende Stelle zu besetzen:
Fakultät Angewandte Natur- und Geisteswissenschaften/Fakultät Wirtschaftsingenieurwesen
Doktorandin/Doktorand für Deep Learning zur automatischen Zustandsbewertung von Mehrwegbehältern (m/w/d)
in Teilzeit/Vollzeit

Bewerbungskennziffer: 01.2.533

Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen, der Dienstort befindet sich in Schweinfurt. Die Einstellung erfolgt über einen Gesamtzeitraum von drei Jahren, wobei für die gesamte Laufzeit eine Beschäftigung in Teilzeit (20:03 Stunden/Woche) zum Erwerb der Promotion vorgesehen ist. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit im Rahmen eines Projekts befristet bis zum 31.12.2024 in Vollzeit (40:06 Stunden/Woche) zu arbeiten. Eine Verlängerung wird angestrebt.

Das Aufgabengebiet umfasst u.a:

• Entwicklung von Lösungen zur automatischen Zustandsbewertung und Defekterkennung von Mehrwegbehältnissen
• Erforschung und Entwicklung von Methoden zur effizienten Gewinnung von Trainingsdaten in Zusammenarbeit mit KMU-Partnern
• Verbesserung von State of the Art Methoden im Deep Learning, um die Dateneffizienz zu erhöhen
• Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in Fachzeitschriften und auf internationalen Konferenzen im Rahmen einer Promotion
• Zusammenarbeit mit den Praxispartnern und Integration der entwickelten Lösungen in die Systemlandschaft des Praxispartners

Haben wir Ihr Interesse geweckt?

Diese Einstellungsvoraussetzungen bringen Sie mit:

• erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (z.B. Master oder Uni-Diplom), bevorzugt in Mathematik, Physik, (Wirtschafts-)Informatik, Ingenieurwissenschaften, oder einem verwandten Fachgebiet
• Kenntnisse im Bereich Computer Vision, Bildverarbeitung und/oder Deep Learning
• fundierte Kenntnisse in relevanten Programmiersprachen wie Python, C++ oder MATLAB
• sehr gute analytische und konzeptionelle Fähigkeiten
• selbständige, strukturierte und zielorientierte Arbeitsweise
• sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Teamfähigkeit und ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit

Die Einstellung und Vergütung richtet sich nach den einschlägigen Regelungen des Tarifvertrags der Länder mit allen im öffentlichen Dienst üblichen Leistungen. Die Eingruppierung erfolgt bei Vorliegen aller Voraussetzungen in Entgeltgruppe 13 TV-L.

Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.

Unsere Hochschule begrüßt es ausdrücklich, wenn sich Frauen durch die Ausschreibung besonders angesprochen fühlen.

Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftige Bewerbung über unser Online-Portal bis zum 11.06.2023.

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