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Beachten Sie bitte, dass für Stellen als Postdoktorand(in) oder wissenschaftliche(r) Mitarbeiter(in) auch jederzeit Initiativbewerbungen bei den Professoren unseres Instituts möglich sind.


Wissenschaftliche(r) Assistent(in) / Projektleiter(in) Habilitand(in)

Stellenausschreibung196
Forschungsgruppe: Cooperative Autonomous Systems (Alexey Vinel)
Beschreibung: Keine Beschreibung verfügbar

Stellenausschreibung216
Forschungsgruppe: Systems, Data, Simulation & Energy (Sanja Lazarova-Molnar)
Beschreibung: Keine Beschreibung verfügbar


Wissenschaftliche(r) Mitarbeiter(in) / Doktorand(in)

Das KIT gilt seit langem als führendes Zentrum für hochautomatisiertes Fahren. Die Forschungsgruppe Angewandte Technisch-Kognitive Systeme am Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) des KIT beschäftigt sich mit Technologien der angewandten maschinellen Intelligenz. Basierend auf der Erforschung von Grundlagen sollen neue technische Systeme, wie autonome Serviceroboter, autonome Fahrzeuge oder Assistenzsysteme mit kognitiven Fähigkeiten realisiert werden. Die Anwendung dieser so genannten technisch-kognitiven Systeme findet primär im Kontext der hochautomatisierten, effizienten und intermodalen Mobilität statt.

Wen Wir Suchen

Zur Verstärkung unseres interdisziplinären Teams suchen wir ab sofort Absolventinnen und Absolventen (Diplom oder Master) der Informatik, Elektrotechnik, Mathematik, des Maschinenbaus oder verwandter Fachrichtungen mit hervorragenden akademischen Leistungen zur Besetzung mehrerer Vollzeitstellen. Wir erwarten Interesse an interdisziplinärer wissenschaftlicher Arbeit, Eigenmotivation und Teamfähigkeit für die aktive und selbständige Mitarbeit in Forschungsprojekten und Lehrveranstaltungen. Sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch oder Englisch werden vorausgesetzt.

Was Wir Bieten

Wir bieten eine erstklassige Umgebung mit vielfältigen, interessanten Forschungsthemen und -projekten für ein begleitendes Promotionsvorhaben. Durch die enge Zusammenarbeit mit dem Forschungszentrum Informatik (FZI), sowie verschiedenen Forschungs- und Industriepartnern könne wir die idealen Rahmenbedingungen dafür bieten, innovative Ideen grundlegend zu erforschen, diese in einer Laborumgebung umzusetzen, zu erproben und anschließend in der Praxis anzuwenden. Neben hellen Köpfen auf dem Gebiet, bündeln wir hoch entwickelte Software-Architektur mit moderner Hardware. Mehrere Forschungsfahrzeuge, sowie komplexe Simulatoren stehen zur Verfügung, um Systeme zu evaluieren und zu validieren. Darüber hinaus haben wir Zugang zu dem einzigartigen Testfeld für "Autonomes Fahren Baden-Württemberg" und können so im realen Straßenverkehr testen.

Zusätzliche Informationen

Das Entgelt erfolgt auf der Grundlage des Tarifvertrages des öffentlichen Dienstes (TV-L) in der Entgeltgruppe E13. Das KIT legt Wert auf die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern. Wir würden uns daher insbesondere über die Bewerbung von Frauen freuen. Bei entsprechender Eignung werden schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber bevorzugt berücksichtigt. Inhaltliche Anfragen können gerne vorab per E-Mail oder telefonisch erörtert werden. Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen sind vorzugsweise elektronisch per E-Mail an die nachfolgende Anschrift zu senden. : Prof. Dr. J. Marius Zöllner : Institut AIFB | Geb. 05.20 : KIT | Campus Süd : 76128 Karlsruhe : +49 721 9654 350 : marius zoellner∂kit edu

Forschungsgruppe: Angewandte Technisch-Kognitive Systeme (J. Marius Zöllner)
Beschreibung: Link

==Tätigkeitsbeschreibung== Wir forschen an der Entwicklung von modernen Ansätzen für das hochautomatisierte Fahren und integrieren dafür maschinelle Lernverfahren wie neuronale Netze in autonome Systeme. Solche Verfahren müssen eine hohe Robustheit gegenüber natürlichen Einflüssen sowie gezielten Angriffen aufweisen. In dem Projekt „Sichere Mobilität“ in Kooperation mit KASTEL, sollen deswegen Lernverfahren anhand ihrer sicherheitskritischen Eigenschaften evaluiert werden. In deiner Tätigkeit wirst du gezielte Angriffe auf solche Verfahren mit u.a. Adversarial Attacks simulieren und auch auf unseren autonomen Fahrzeugen durchführen. Nachfolgend gilt es die Robustheit der Lernverfahren gegenüber erfolgreichen Angriffen sowie natürlichen Einflüssen zu steigern.

Persönliche Qualifikationen

Du verfügst über
  • ein sehr gutes abgeschlossenes Masterstudium in der Fachrichtung Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau, Mathematik, Wirtschaftsingenieurswesen/-informatik oder einem verwandten technischen oder naturwissenschaftlichen Studiengang. Ein Promotionsvorhaben ist wünschenswert.
  • sehr gute Programmierkenntnisse in Python und/oder C++
  • hervorragendes theoretisches Wissen sowie Praxiserfahrung im Bereich neuronaler Netze und maschinellem Lernen.
  • sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und/oder Englisch

Wir bieten

Wir bieten einen Zugang zu autonomen Forschungsfahrzeugen und dem Testfeld „Autonomes Fahren Baden-Württemberg“ welche unsere Forschung in realen Straßenbedingung ermöglichen. Außerdem bieten wir einen attraktiven und modernen Arbeitsplatz mit Zugang zur exzellenten Ausstattung des KIT, eine abwechslungsreiche Tätigkeit, ein breitgefächertes Fortbildungsangebot und flexible Arbeitszeitmodelle.

Zusätzliche Informationen

Das Entgelt erfolgt auf Grundlage des Tarifvertrages des öffentlichen Dienstes in der Vergütungsgruppe TV-L E13 in 100%, sofern die fachlichen und persönlichen Voraussetzungen erfüllt sind.
Fachliche Auskünfte erteilt Ihnen gerne:
  • Herr Nikolai Polley, Email: Nikolai Polley∂kit edu
  • Prof. J. Marius Zöllner, Email: Marius Zoellner∂kit edu

Bewerbung

Ihre aussagekräftige Bewerbung senden Sie bitte in Form einer einzigen PDF-Datei per E-Mail an: Marius Zoellner∂kit edu

Wir streben eine möglichst gleichmäßige Besetzung der Arbeitsplätze mit Beschäftigten (w/m/d) an und würden uns daher insbesondere über Bewerbungen von Frauen freuen.
Bei gleicher Eignung werden anerkannt schwerbehinderte Menschen bevorzugt berücksichtigt.

Forschungsgruppe: Angewandte Technisch-Kognitive Systeme (J. Marius Zöllner)
Beschreibung: Link

[[Stellenausschreibung205|Die Forschungsgruppe Web Science beschäftigt sich mit der Entwicklung und Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI). Hierzu zählt die semantische Wissensrepräsentation durch Wissensgraphen, das maschinelle Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache.


Sie werden in einem großen, interdisziplinären Team aus den Fachbereichen Produktionstechnik und Informatik in sieben Teilprojekten an grundlegend neuen Lösungswegen forschen, um aufwendigen Entwicklungsphasen neuer Produktionsprozesse durch den gezielten Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz schneller, kostengünstiger und effizienter zu gestalten.


Zu Ihren Tätigkeiten gehört die Forschung im Bereich semantischer Technologien für die Produktion. Insbesondere sollen Methoden entwickelt werden, um hybride Anfragen über semantische (Faktenwissen) und physikalische Daten (physikalische Modelle mit Grundlagen in Differentialgleichungen) aus Verwaltungsschalen und digitalen Zwillingen mithilfe von KI-Methoden zu beantworten.


Neben den Forschungsarbeiten sind Sie auch in der Lehre aktiv, insbesondere der Künstlichen Intelligenz, und Sie beteiligen sich an der Wissenschaftsverwaltung.


Persönliche Qualifikation

Sie verfügen über eine abgeschlossene Wissenschaftliche Hochschulbildung (Master) des Wirtschaftsingenieurwesens, der Informatik, der Wirtschaftsinformatik, oder in verwandten Bereichen. Sie besitzen idealerweise Erfahrungen in:

  • Semantischen Technologien und symbolischer Künstliche Intelligenz
  • Formalen Methoden zur logischen Modellierung dynamischer Systeme

und interessieren sich für Themen wie

  • Produktion
  • Question Answering
  • Große Sprachmodelle
  • Forschungsdatenmanagement
  • Verwaltungsschalen und Digitale Zwillinge

Von Vorteil sind Programmiererfahrungen. Weiterhin überzeugen Sie durch eine hohe Eigenmotivation und Teamfähigkeit. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden Ihr Profil ab.


Entgelt

EG 13, sofern die fachlichen und persönlichen Voraussetzungen erfüllt sind.


Eintrittstermin

nächstmöglich


Vertragsdauer

befristet


Fachliche/r Ansprechpartner/in

Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Herrn Dr. Tobias Käfer


Bewerbung

Bewerben Sie sich bitte mit Ihren aussagekräftigen Unterlagen: Anschreiben, Lebenslauf, Zeugniskopien, idealerweise mit weiteren Angaben wie Masterarbeit bzw. ihrem Entwurf, GitHub-Profil. Nutzen Sie für Ihre Bewerbung das Bewerbungsportal des KIT. Dort ist auch die offizielle Version dieser Ausschreibung zu finden. Die Stellen sind offen, bis sie besetzt sind.

Wir streben eine möglichst gleichmäßige Besetzung der Arbeitsplätze mit Beschäftigten (w/m/d) an und würden uns daher insbesondere über Bewerbungen von Frauen freuen.

Bei gleicher Eignung werden anerkannt schwerbehinderte Menschen bevorzugt berücksichtigt.]]
Forschungsgruppe: Web Science (Tobias Käfer)
Beschreibung: Keine Beschreibung verfügbar

Stellenausschreibung212
Forschungsgruppe: Cooperative Autonomous Systems (Maximilian Schrapel)
Beschreibung: Keine Beschreibung verfügbar

Stellenausschreibung217
Forschungsgruppe: Systems, Data, Simulation & Energy (Sanja Lazarova-Molnar)
Beschreibung: Keine Beschreibung verfügbar


HiWi / Tutor(in)

The research assistants will support the scientific staff of the Systems, Data, Simulation & Energy (SYDSEN) research group. The SYDSEN research group concentrates on the use of data for providing decision support and enhancing energy efficiency, reliability and other performance metrics of cyber-physical systems, such as energy systems or smart manufacturing systems. In particular, our focus is on the development of new methods and approaches for data-driven modeling and simulation and its seamless integration with expert knowledge. The positions are linked to our project ONE4ALL (Horizon Europe 2022), which aims to boost manufacturing plants’ transformation, especially SMEs, towards industry 5.0 (I5.0), reinforcing their resilience under unexpected changes in social needs. Our part in this project is the digital replication of the physical modules and processes through data-driven digital twins and controlled by a self-learning AI-based distributed and multidisciplinary decision support system (DSS). The tasks include: • Gathering data requirements and linking them to objectives • Working on developing an architecture for digital twins of manufacturing systems • Regular communication with project partners and demonstrators (manufacturing facilities) • Implementing a proof of concept for the above tasks • Documenting all tasks and outcomes Qualifications and Skills: We are looking for highly motivated students (Bachelor or Master level) in computer science, industrial engineering, information sciences or similar, preferably at the Karlsruhe Institute of Technology (KIT) • Knowledge and experience in the development of software applications, preferably in Python and/or Java • Basic knowledge of Internet of Things (IoT) devices, Information Extraction and/or Data Science • Experience and knowledge in modeling, simulation, digital twins and manufacturing systems is a plus • Willingness and ability to communicate with project partners of different backgrounds • Sufficient language skills in English to work in an international team We offer: • A contract with 20-80h per month (the salary depends on the university degree). The contract can last between 2 and 6 months. • Flexible working hours, also working at home possible. • A variety of tasks so that you can learn a lot. Also state-of-the-art research can be performed and will be published together with the student. The payment is based on the rates of the state of Baden-Württemberg for academic assistants. The employment is temporary. Please send your application via email to sanja lazarova-molnar∂kit edu using the job posting number "S1".
Forschungsgruppe: Systems, Data, Simulation & Energy (Sanja Lazarova-Molnar)
Beschreibung: Keine Beschreibung verfügbar

Die Forschungsgruppe Cooperative Autonomous Systems beschäftigt sich mit auto-nomen Fahrzeugen und anderen Verkehrsteilnehmern im Straßenverkehr. Wir erforschen neueste Technologien und Methoden um den Straßenverkehr der Zukunft siche-rer zu machen. Mittels Simulationen in Augmented sowie Virtual Reality und Reallabor-tests machen wir bereits Heute die Zukunft möglich. Du kannst uns als studentische Hilfskraft unterstützen und neueste Technologien ken-nenlernen sowie einen Einblick in die Forschung bekommen. Deine Aufgaben sind: - Zusammenbau von Hardwarekomponenten (Arduino, R-Pi, e-Bike & Fahrsimulator) - Unterstützung bei der Durchführung von Nutzerstudien (AR und VR) - Erweiterung von Softwarekomponenten (z.B. Python, C, C# und Unity) - Testen von Anwendungen (Windows/Linux, AR/VR) - Einbringen eigener Ideen bzw. Unterstützung beim Brainstorming Du solltest motiviert sein und Interesse an neuen Technologien sowie der automotive Industrie mitbringen. Vorkenntnisse in einer beliebigen Programmiersprache sowie einfachste Hardwarekenntnisse sind von Vorteil. Dafür bieten wir dir: - Flexible Arbeitszeiten - Industrie- und forschungsnahe Tätigkeiten - Mitwirkung an Publikationen - Arbeiten mit neuesten Technologien - Kaffee und tolle Kollegen Haben wir dein Interesse für die Vision Zero geweckt? Dann schreibe eine Mail an Maximilian Schrapel, um mehr zu erfahren
Forschungsgruppe: Cooperative Autonomous Systems (Maximilian Schrapel)
Beschreibung: Link

Hallo! Das Ziel deiner Aufgabe ist ein System zu entwickeln, welches kamerabasiert Lichtsignalanlagen (Ampeln) erkennen kann. Dafür sollen neuronale Netze wie Vision Transformer oder moderne CNNs zum Einsatz kommen. Da das Netzwerk auch langfristig in unseren autonomen Fahrzeugen zum Einsatz kommen soll, spielt auch Geschwindigkeit/Effizienz eine entscheidende Rolle. Konkrete Aufgaben:

Das solltest du mitbringen:
  • Erfahrung im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere des Deep learnings für Computer Vision
  • Sehr gute Kenntnisse in Python. Kenntnisse in C++ können von Vorteil sein.
  • Erfahrungen in PyTorch oder gute Kenntnisse in anderen äquivalenten Frameworks (Tensorflow, Jax)
  • Kenntnisse in ROS sind vorteilhaft aber nicht verpflichtend
  • Interesse und Engagement an der Thematik
  • Diese Aufgaben können auch im Rahmen einer Masterarbeit bearbeitet werden.
Bei Interesse, schreibe mir bitte eine Mail mit deinem aktuellen Notenauszug und einer kurzen Beschreibung, warum du die Position annehmen möchtest.
Nikolai Polley∂kit edu

Forschungsgruppe: Angewandte Technisch-Kognitive Systeme (Nikolai Polley)
Beschreibung: Keine Beschreibung verfügbar

Conditions
  • Position: Student Research Assistant (Hiwi)
  • Department: Institute of Applied Informatics and Formal Description Methods
  • Supervisor: Marcus Fechner
  • Location: Karlsruhe Institute of Technology (KIT)


About Us

At the research group “Applied Technical-Cognitive Systems”, we are at the forefront of deep learning in the context of applied machine intelligence. Our research is in the area of autonomous systems, from self-driving cars (CoCar NextGen, CoCar and the shuttles Anna and Ella) to autonomous service robots. We utilize deep learning and other machine learning based approaches to advance these fields.



Position Overview
  • Position: Student Assistant
  • Start Date: As soon as possible
  • Working Hours: 20 - 80 hours per month
  • Duration: 6 months with possibility of extension


Job Description

Developing generally capable reinforcement learning agents poses a significant challenge, especially in hard exploration tasks. Expert robotic data is scarce and expensive, but also reward functions are not easy to design for complex tasks. On the other hand, unlabeled expert video data is abundant, but not straightforward to learn behavioral priors from, as no labels exist (actions).

In this research, we want to investigate how we can train agents on unlabeled expert videos, such as YouTube videos, in a scalable way to master a wide variety of complex tasks, not solvable by conventional reinforcement learning. For support on this topic, we are searching for a motivated student.

Your primary responsibilities will include:

  • Implementing and training deep learning models.
  • Reading related research papers and participating in discussions on the topic.
  • Collaborating with us on experimental design, execution, and evaluation.
  • Other tasks as assigned related to our research.


Qualifications
  • Current enrollment as a student at KIT.
  • Strong interest in deep learning and machine learning.
  • Knowledge of the programming language Python.
  • Knowledge of PyTorch and/or Tensorflow.
  • Experience in working with Linux and Git.
  • Motivated to read research papers.
  • Motivated, responsible, and a quick learner.
  • Speak either German and/or English.


What we Offer
  • Gain hands-on experience in the field of deep learning and conducting systematic research.
  • Work closely with experienced researchers and PhD candidates.
  • Weekly to bi-weekly meetings with supervisor.
  • Coding support and helpful supervision.
  • Flexible working hours to accommodate your class schedule and the option for working remotely.
  • Contribute to research projects and papers.
  • Access to top-of-the-line deep learning workstations with the latest GPUs.


How to Apply

If you are enthusiastic about deep learning and eager to contribute to our research, please send your application to [mailto:marcus fechner∂kit edu marcus fechner∂kit edu] with the following documents:

  1. Cover letter (0.25-0.5 pages): Why do you want to work on this topic? Why are you suitable for the position? (mention your interests and relevant skills).
  2. CV/Resume (max. 2 pages).
  3. Recent transcript of records / grading table.
  4. Optional: Any relevant coding or project portfolio.


If you have any questions or need further information, please contact [mailto:marcus fechner∂kit edu marcus fechner∂kit edu]. Natürlich auch gerne auf Deutsch :)


Forschungsgruppe: Angewandte Technisch-Kognitive Systeme (Marcus Fechner)
Beschreibung: Keine Beschreibung verfügbar