An der Fakultät Informatik, Institut für Künstliche Intelligenz, ist an der Professur für Maschinelles Lernen für Computer Vision zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle eine Stelle als
wiss. Mitarbeiterin bzw. Mitarbeiter / PostDoc (m/w/d)
Maschinelles Lernen und Diskrete Mathematik
(bei Vorliegen der persönlichen Voraussetzungen E 13 TV-L)
für drei Jahre (Beschäftigungsdauer gem. WissZeitVG), mit dem Ziel der eigenen wissenschaftlichen Weiterqualifikation (i. d. R. Habilitation), zu besetzen.
Aufgaben:
- freie, von Neugier getriebene wissenschaftliche Grundlagenforschung auf einem der folgenden Gebiete:
- Maschinelles Lernen und Kombinatorische Optimierung
- Maschinelles Lernen und Automatisiertes Beweisen
- Publikation von Forschungsergebnissen in führenden Journalen und auf führenden Konferenzen
- wissenschaftliche Lehrtätigkeiten
Voraussetzungen:
- sehr guter wissenschaftlicher Hochschulabschluss in Mathematik, Informatik oder Physik
- Promotion in Mathematik oder Informatik
- Publikationen in führenden Journalen oder zu führenden Konferenzen, auf dem Gebiet des maschinellen Lernens oder der kombinatorischen Optimierung
- sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Wir bieten:
- hervorragende Angebote zur Karriere-Entwicklung
- einzigartige Kooperationsmöglichkeiten mit lokalen, nationalen und internationalen Partnern
- individuellen Bedarfen angepasste IT-Ausstattung
- moderne Arbeitsumgebung in einer Wissenschafts- und Kulturstadt, umgeben von einzigartiger Landschaft
Die TUD strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen an und bittet diese deshalb ausdrücklich um deren Bewerbung. Die Universität ist eine familiengerechte Hochschule. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen sind besonders willkommen. Bei gleicher Eignung werden diese oder ihnen kraft SGB IX von Gesetzes wegen Gleichgestellte bevorzugt eingestellt.
Bewerbung: Ihre aussagekräftige Bewerbung senden Sie bitte mit den üblichen Unterlagen bis zum 15.06.2026 (es gilt der Poststempel der Zentralen Poststelle bzw. der Zeitstempel auf dem E-Mail-Server der TUD) bevorzugt über das SecureMail-Portal der TUD https://securemail.tu-dresden.de als ein PDF–Dokument an mlcv@tu-dresden.de bzw. an:
TU Dresden, Professur für Maschinelles Lernen für Computer Vision, Herrn Prof. Dr. Björn Andres, Helmholtzstr. 10, 01069 Dresden.
Ihre Bewerbungsunterlagen werden nicht zurückgesandt, bitte reichen Sie nur Kopien ein. Vorstellungskosten werden nicht übernommen.
Die TUD ist Gründungspartnerin der Forschungsallianz DRESDEN-concept e.V.
Hinweis zum Datenschutz: Welche Rechte Sie haben und zu welchem Zweck Ihre Daten verarbeitet werden sowie weitere Informationen zum Datenschutz haben wir auf folgender Webseite für Sie zur Verfügung gestellt:
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Um dich für diesen Job zu bewerben, besuche bitte www.verw.tu-dresden.de.