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Forschungsprofessur (m/w/d) für Softwaremethodik für autonome Mobilitätssysteme
Ingolstadt
Aktualität: 07.03.2025

Anzeigeninhalt:

07.03.2025, Technische Hochschule Ingolstadt
Ingolstadt
Forschungsprofessur (m/w/d) für Softwaremethodik für autonome Mobilitätssysteme
Aufgaben:
Vertretung der Fachgebiete Programmierung, Implementierung von Algorithmen des Planens und Entscheidens, Softwareentwicklung und Softwarearchitekturen für automatisiert oder autonom sich bewegende Fahrzeuge in der Lehre und der Forschung Durchführung von grundständigen, deutsch- und englischsprachigen Lehrveranstaltungen aus den genannten sowie verwandten Gebieten Betrieb des Forschungsschwerpunkts »Implementierung KI-basierter Algorithmen für autonome Mobilitätssysteme« im Rahmen des KI-Knotens für Mobilität der Hightech Agenda Bayern unter besonderer Berücksichtigung von Methoden der effektiven, effizienten und abgesicherten Implementierung der Algorithmen sowie der Entwicklung maschinellen Lernens und Techniken des Deep Learning für Reinforcement Learning Übernahme von Aufgaben in der akademischen Selbstverwaltung der Hochschule und von organisatorischen Aufgaben im Forschungszentrum AIMotion Aufbau und Einsatz digitaler Lehr- und Lernformate Mit der Forschungsprofessur ist zur Durchführung angewandter Forschungsvorhaben und dem weiteren Ausbau des Forschungsgebiets eine Reduktion der Lehrverpflichtung um 50 Prozent für vorerst fünf Jahre und die Bereitstellung einer wissenschaftlichen Mitarbeiterstelle verbunden.
Qualifikationen:
Abschluss eines einschlägigen Hochschulstudiums Nachweis der wissenschaftlichen Qualifikation i.d.R. durch eine abgeschlossene Promotion Fundierte berufspraktische Erfahrungen in den Bereichen der Methoden der Problemanalyse, der Anforderungsdefinition sowie der Implementierung und dem Testen von Software für eingebettete, verteilte oder zentralisierte Systeme Berufspraktische Erfahrungen im Bereich der Entwicklung von Algorithmen für Mobilitätssysteme unter Verwendung von KI-gestützter Methoden (insbes. der des Reinforcement Learning) und ihrer Implementierung Bereitschaft und Fähigkeit zur Einwerbung von Drittmitteln, zur Leitung und dem Mitwirken an Forschungsprojekten, und zur Betreuung von Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftlern (Promovierenden) Hochrangige Publikationen zu Implementierung KI-basierter Algorithmen mittels APIs oder cloudbasierter KI-Dienste Gute Vernetzung innerhalb der einschlägigen wissenschaftlichen Community Pädagogische Eignung Freude am Arbeiten in Teams und an der Weiterentwicklung des Lehrgebietes und der Hochschule

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