Im Fachbereich Informatik der TU Darmstadt sind am neu entstehenden Fachgebiet Multimodal Grounded Learning von Prof. Dr. Anna Rohrbach zum nächstmöglichen Zeitpunkt drei Stellen als
für die Dauer von drei Jahren zu besetzen. Eine Verlängerung ist grundsätzlich möglich.
Das Fachgebiet Multimodal Grounded Learning befasst sich mit Grundlagenforschungen im an der Schnittstelle unterschiedlicher Modalitäten, insbesondere Bilder, Videos, and Sprache. Aktuelle Forschungsschwerpunkte sind KI-Modelle zu entwickeln und erforschen, die ähnliche Fähigkeiten wie der Mensch haben: Multimodale KI soll mit Menschen kommunizieren können, in der Realität verankert sein und von Sprache lernen können. Dies soll zu einer menschenzentrierteren, effektiveren und vertrauenswürdigen Multimodalen KI führen.
Die Stellen haben folgende thematische Schwerpunkte:
Zu den Aufgaben gehören darüber hinaus wissenschaftliche Dienstleistungen in Forschung und Lehre. Die Gelegenheit zur Promotion wird – einschließlich intensiver Promotionsbetreuung – gegeben.
Wir bieten:
Voraussetzungen:
Die Technische Universität Darmstadt steht für exzellente und relevante Wissenschaft. Globale Transformationen – von der Energiewende über Industrie 4.0 bis zur Künstlichen Intelligenz – fordern uns heraus. Diese tiefgreifenden Veränderungsprozesse gestalten wir durch herausragende Erkenntnisse und zukunftsweisende Studienangebote entscheidend mit.
Gelegenheit zur Vorbereitung einer Promotion wird gegeben. Das Erbringen der Dienstleistung dient zugleich der wissenschaftlichen Qualifizierung.
Die Technische Universität Darmstadt strebt eine Erhöhung des Anteils der Frauen am Personal an und fordert deshalb besonders Frauen auf, sich zu bewerben. Bewerber_innen mit einem Grad der Behinderung von mindestens 50 oder diesen Gleichgestellte werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Die Vergütung erfolgt nach dem Tarifvertrag für die Technische Universität Darmstadt (TV – TU Darmstadt). Teilzeitbeschäftigung ist grundsätzlich möglich.
Bewerbungen mit Anschreiben, Lebenslauf sowie Notenübersicht (Bachelor und Master) richten Sie bitte elektronisch in einem PDF unter Angabe der Kenn-Nummer mit dem Betreff „Bewerbung als Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in“ an: .
Mit dem Absenden Ihrer Bewerbung willigen Sie ein, dass Ihre Daten zum Zwecke des Stellenbesetzungsverfahrens gespeichert und verarbeitet werden. Sie finden unsere Datenschutzerklärung auf unserer Homepage.
Die Bewerbungsfrist läuft bis zum 21. September 2023.
