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Bosch Industry-on-Campus Lab, Universität Tübingen und Bosch Center for AI (BCAI)
Bewerbungsschluss: 31.05.2021
Das Bosch Industry-on-Campus Lab , eine Forschungskooperation zwischen der Universität Tübingen und dem Bosch Center for AI (BCAI) , lädt zur Bewerbung ein
Promotionsstelle (m / w / d; E13 TV-L, 80%)
in der Synthese von Zusammensetzungsdaten. Das Ziel dieses Projekts ist es zu lernen, wie man neue, bisher nicht sichtbare visuelle Szenen durch Objektkomposition synthetisiert. Eine Tendenz, die kompositorische Art und Weise zu berücksichtigen, in der Menschen eine visuelle Szene in Bezug auf Objekte strukturieren, wurde häufig übersehen. In diesem Projekt untersuchen Sie die Objektzusammensetzung als induktive Verzerrung für tiefe generative Modelle, wie z. B. generative Adversarial Networks (GANs). Insbesondere konzentrieren Sie sich darauf, wie Sie neuartige, unsichtbare Kompositionen von Objekten erstellen, die im Trainingsset enthalten sind.
Sie werden gemeinsam von Prof. Dr. Zeynep Akata von der Seite der Universität Tübingen und Dr. Anna Khoreva von der Seite der Bosch betreut.
Die Stelle ist sofort verfügbar (Starttermin ist jedoch verhandelbar), der Vertrag hat zunächst eine Laufzeit von drei Jahren und wird gemäß der deutschen Gehaltsskala 13 TVL vergütet.
Was werden Sie tun?
Im Rahmen des Bosch Industry-on-Campus Lab an der Universität Tübingen werden Sie KI-Forschung betreiben und neuartige tiefgreifende generative Modelle entwickeln, um zu lernen, neue Datenproben unter dem Begriff der Komposition zu synthetisieren. Es wird auch regelmäßige Besuche und Interaktionen mit Forschern des Bosch Center for AI geben, die ein Büro auf dem Campus haben. An der Universität Tübingen werden Sie von Prof. Dr. Zeynep Akata und Dr. Anna Khoreva betreut.
Ihre Aufgaben werden sein:
- Entwicklung neuer Methoden für Computer Vision und / oder tiefgreifendes maschinelles Lernen zur Synthese kompositorischer Daten;
- Zusammenarbeit mit anderen Forschern im Labor und der BCAI-Forschung;
- Abschluss und Verteidigung einer Doktorarbeit innerhalb der offiziellen Ernennungsdauer von drei Jahren;
- Präsentieren Sie Ihre Fortschritte regelmäßig intern und helfen Sie Bosch, Patentanmeldungen zu verfassen, um Erfindungen auf Anfrage vor dem Labor zu schützen.
- Präsentieren Sie regelmäßig Zwischenergebnisse der Forschung auf internationalen Konferenzen und Workshops und veröffentlichen Sie sie in Proceedings und Journalen.
- Potenziell bei relevanten Unterrichtsaktivitäten behilflich sein.
Was brauchen wir?
- Master-Abschluss in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Mathematik oder einem verwandten Bereich;
- Starker Hintergrund in Computer Vision und / oder maschinellem Lernen;
- Ausgezeichnete Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python;
- Frühere Erfahrungen in der Arbeit mit Deep-Learning-Bibliotheken wie PyTorch oder TensorFlow;
- Solide mathematische Grundlagen, insbesondere in Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik, Analysis und linearer Algebra;
- Hohe Motivation und Kreativität;
- Starke Kommunikations-, Präsentations- und Schreibfähigkeiten sowie ausgezeichnete Englischkenntnisse.
Frühere Veröffentlichungen an relevanten Orten für Vision und maschinelles Lernen sowie Erfahrung in der Arbeit mit tiefgreifenden generativen Modellen (z. B. VAEs, GANs, Flows) sind für Ihre Anwendung von Vorteil.
Anwendung
Die Universität Tübingen ist ein gleichberechtigter Arbeitgeber. Wir legen Wert auf Vielfalt und setzen uns dafür ein, ein integratives Umfeld für alle zu schaffen. Wir möchten die Vielfalt und die Anzahl der Frauen in Bereichen erhöhen, in denen sie unterrepräsentiert sind, und ermutigen Frauen daher ausdrücklich, sich zu bewerben. Wir setzen uns auch dafür ein, mehr Menschen mit Behinderungen zu rekrutieren, und ermutigen sie nachdrücklich, sich zu bewerben. Die Anstellung wird von der Zentralverwaltung der Universität Tübingen durchgeführt.
Erkennst du dich im Jobprofil? Dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbung bis zum 31. Mai 2021 . Bitte beachten Sie, dass die Stelle besetzt wird, sobald ein geeigneter Kandidat gefunden wurde.
Ihre Anwendung sollte aus einer einzelnen PDF-Datei <Lebensname_Vorname> .pdf bestehen, die Folgendes enthält:
- Ein zweiseitiger Motivationsbrief, der: 1) erklärt, warum Sie sich uns anschließen möchten und 2) die Forschungsthemen beschreibt, die Sie begeistern und die Sie in Ihrer Promotion verfolgen möchten;
- Ihren Lebenslauf mit Einzelheiten zu Veröffentlichungen und Konferenzteilnahmen (falls zutreffend);
- Eine Kopie Ihres Master-Abschlusszeugnisses, falls Sie bereits eines haben;
- Inoffizielle Zeugnisse aller Ihrer Universitätsstudien (BSc und MSc) sowie eine Übersetzung ins Englische und eine Erläuterung des Bewertungssystems (falls erforderlich);
- Empfehlungsschreiben und / oder Kontaktdaten von 2-3 Schiedsrichtern;
- Link zu Github oder beiliegendem Codebeispiel, das Sie geschrieben haben;
- Optional zusätzliche Dokumente wie eine Abschlussarbeit, veröffentlichte Arbeiten oder Projektportfolios.
Sie können sich bewerben, indem Sie Ihre Unterlagen an eml-sekretariat @ inf.uni-tuebingen.de senden .
