Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) mit Möglichkeit zur Promotion im Bereich Foundation Models
Wir suchen eine/n wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in (m/w/d) (EG 13 TV-L, 100%) mit der Möglichkeit zur Promotion im Bereich Foundation Models, In-Context Learning und Lernen in der Simulation.
Ihre Aufgaben:
– Forschung an generativen Modellen, multimodalen Foundation Models, z.B. VLMs, VLAs, und Lernen aus simulierten Daten (automatisiertes Fahren).
– Eigenständiger wissenschaftlicher Beitrag zu den Forschungsaktivitäten der Gruppe.
– Interaktion mit Partnern und Weiterentwicklung von Forschungsproblemen.
– Verfassen von wissenschaftlichen Publikationen und Präsentation von Forschungsergebnissen auf internationalen Konferenzen (einschließlich internationaler Reisen).
– Mitarbeit bei Lehraktivitäten (Englisch und Deutsch).
Ihr Hintergrund:
– Sie haben einen überdurchschnittlichen Studienabschluss in Elektrotechnik, Informationstechnik, Informatik, Mathematik, Physik oder einem verwandten Fach.
– Sie verfügen über exzellente Kenntnisse in den Bereichen maschinelles Lernen, Deep Learning oder Computer Vision.
– Sie haben starke Programmierkenntnisse (z.B. Python, CUDA, C/C++).
– CUDA– und C++-Programmierung ist unerlässlich.
– Sie arbeiten selbstständig und verfügen über eine gute Selbstorganisation.
– Sie streben eine Promotion an.
– Sie sind an der Mitarbeit in der universitären Verwaltung interessiert.
– Sie verfügen über exzellente Englischkenntnisse in Wort und Schrift sowie sehr gute Deutschkenntnisse.
– Deutschkenntnisse sind unerlässlich.
Wir bieten:
– Eine 100%-Stelle mit Vergütung nach Entgeltgruppe 13 TV-L.
– Einbindung in innovative Forschungsprojekte und -aktivitäten.
– Die Möglichkeit zur Promotion an der Technischen Fakultät der FAU.
– Eine abwechslungsreiche, interessante und anspruchsvolle Tätigkeit.
– Einen modernen, gut ausgestatteten Arbeitsplatz mit hochwertiger Hardware.
– Modernste IT- und Laborausstattung.
– Ein internationales Team.
– Möglichkeiten zur Weiterbildung und Fortbildung.
Senden Sie Ihre Bewerbung bis Ende November 2025 an
Frau Aurélia Martinek
E-Mail: aurelia.martinek@fau.de
Erforderliche Unterlagen: Motivationsschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse, Publikationsliste (falls vorhanden), zwei Referenzen oder Empfehlungsschreiben.
Fragen:
Bitte kontaktieren Sie Prof. Dr. Vasileios Belagiannis
Group information: http://www.machinelearning.tf.fau.de
E-Mail: vasileios.belagiannis@fau.de