Über unseren Bereich

Das Forschungsgebiet “Signaltheorie und statistisches Lernen” befasst sich in Forschung und Lehre mit den theoretischen Grundlagen der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens. Forschungsschwerpunkte sind dabei insbesondere die nichtlineare Signalerfassung, die Quantisierung in Signalverarbeitung und maschinellem Lernen, Erfolgsgarantien für das maschinelle Lernen für inverse Probleme, robuste Rekonstruktionsverfahren und Computational Sensing.

Ihre Aufgaben

Der/die Mitarbeiter:in wird als Forschungsgruppenleitung eigenverantwortlich eine Forschungsgruppe zum Thema Computational 3D Sensing leiten und die von der Gruppe bearbeiteten Projekte leiten und maßgeblich steuern. In diesem Kontext wird sie/er Personalverantwortung und wissenschaftliche Mentorenfunktion für die Doktorand:innen und Postdoktorand:innen ihrer/seiner Gruppe und die entsprechende Budgetverantwortung übernehmen sowie eigenständig Drittmittel einwerben.

Konkret wird sie/er mit Unterstützung seines Teams folgende aufgrund des Zusammenspiels verschiedener Forschungsgebiete schwierigen Forschungsaufgaben übernehmen:

Eigenständig Post-Shannon-Ansätze für die Datenerfassung konzeptualisieren, die auf optimales Zusammenspiel von Datenerfassung und Datenrekonstruktion im Sinne des Hardware-Software-Codesigns ausgelegt sind
Zugehörige Rekonstruktionsalgorithmen entwickeln und mit mathematischen Methoden Fehlerschranken für diese entwickeln
Die praktische Umsetzbarkeit der Ansätze anhand von eigens für diesen Zweck entwickelten Hardwareprototypen validieren

In allen diesen Bereichen wird sie/er durch die Entwicklung neuer Forschungsansätze konzeptionell prägend auf das Forschungsfeld einwirken.

Sie/er wird die internationale Sichtbarkeit des Fachgebiets vorantreiben, indem sie/er internationale Forschungskooperationen aufbaut und koordiniert und eine aktive Rolle in wissenschaftlichen Netzwerken einnimmt, wie zum Beispiel als Mitherausgeber:in von internationalen Fachzeitschriften oder im Rahmen der wissenschaftsgetriebenen Standardisierung technischer Verfahren.

Neben den dargestellten hochwertigen Leistungen wird sie/er bei der Planung und Beantragung von Drittmittelprojekten des Fachgebiets eine koordinierende Rolle einnehmen sowie in verschiedenen Forschungsprojekten des Fachgebiets mitwirken.

Die/Der Mitarbeiter:in gestaltet die Lehre des Fachgebiets/Instituts durch die Mitarbeit an Vorlesungen, Praktika, Seminaren, Übungen, Kolloquien und Prüfungen sowie durch die Vorbereitung der Vorlesungsunterlagen aktiv mit. Insbesondere soll sie/er Veranstaltungen im Themenfeld Computational Sensing eigenständig konzipieren und durchführen, die den neusten Stand dieses hochaktuellen Themengebiets abbilden.

Sie/Er unterstützt bei der Betreuung und Bewertung von Studienarbeiten bzw. Bachelor- und Masterthesen sowie Promotionen.

Sie/Er wird die stellvertretende Leitung des Fachgebiets mit vielfältigen damit verbundenen Selbstverwaltungsaufgaben übernehmen und eine führende Rolle in der Planung und Durchführung internationaler Konferenzen und Workshops mit hoher internationaler Sichtbarkeit spielen.

Ihr Profil

Sie verfügen über

eine sehr gute Promotion im Bereich der Elektro- und Informationstechnik, Informatik oder Mathematik und
darüber hinausgehende Erfahrung in unabhängiger Forschung im Bereich Computational Sensing, nachgewiesen durch hochkarätige Publikationen in internationalen Fachzeitschriften und Konferenzen.

Im Einzelnen soll die Forschungserfahrung folgende Bereiche umfassen

Konzeptualisierung neuartiger Signalerfassungsverfahren für vielfältige Anwendungen, insbesondere Quantization-Aware Sensing und Sub-Nyquist-Sensing
Theoretische Analyse dieser Verfahren mit mathematischen Methoden des Compressive Sensing und der Post-Shannon-Abtasttheorie
Umsetzung und Validierung von Signalerfassungsverfahren mit Hilfe von Hardware-Protoypen

Darüberhinaus verfügen Sie über

Führungserfahrung in der Wissenschaft, insbesondere Erfolge in der Betreuung von Promotionen, Bachelor- und Masterarbeiten, nachgewiesen beispielsweise durch aus dem Betreuungsverhältnis hervorgegangene Publikationen
Lehrerfahrung im Bereich Computational Sensing und/oder Compressive Sensing
Erfahrung im Halten von eigenständigen Vorlesungen, eine Habilitation ist von Vorteil
Erfahrung in der Organisation von Tagungen und der Koordination von internationalen Forschungsverbünden

Wir bieten

Die Technische Universität Darmstadt bietet vielfältige und herausfordernde Aufgaben, eigenverantwortliches Arbeiten, aktuelle Technologien, gute kollegiale und partnerschaftliche Zusammenarbeit, bedarfsorientierte Fortbildungsmöglichkeiten und eine individuelle Personalentwicklung.

Das Beschäftigungsverhältnis dient zugleich der wissenschaftlichen Qualifizierung.

Entfaltung und Gestaltung – ein umfassendes internes Weiterbildungsangebot sowie Möglichkeiten der Weiterqualifizierung und Entwicklung
Urlaub/Bildungsurlaub – 30 Tage Urlaub pro Jahr (bei Vollzeit) und 5 Tage Bildungsurlaub
Nachhaltig und Mobil – Freifahrtberechtigung im gesamten Regionalverkehr in Hessen durch das LandesTicket Hessen nach den jeweils geltenden tariflichen Bestimmungen sowie mobiles Arbeiten
Fit und Gesund – kostenlose medizinische Vorsorgeuntersuchungen und umfangreiches vergünstigtes Sportangebot
Work-Life-Balance – flexible Arbeitszeitmodelle; Betriebliches Gesundheitsmanagement
Altersvorsorge – Zusatzversorgung des öffentlichen Dienstes (VBL) nach den jeweils geltenden Bestimmungen
Dienstrad/Fahrradleasing
Familienfreundlichkeit/Vereinbarkeit Familie/Pflege/Beruf – Kinderbetreuungsangebote sowie Zahlung einer Kinderzulage (gemäß tariflichen Bestimmungen), Ferienangebote

Allgemeine Hinweise / Datenschutz

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.

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 Webseite.

Für weitere Fragen steht Ihnen Prof. Dr. Felix Krahmer (felix.krahmer@tu-darmstadt.de) zur Verfügung.

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