Aufgaben

• Selbständige Abhaltung von Pflichtlehrveranstaltungen aus den Bereichen Datenstrukturen und Algorithmen, Machine Learning der Studiengänge Informatik, Biomedical Engineering, Artificial Intelligence Engineering, sowie Lehrveranstaltungen aus dem Wahlfachkatalog Machine Learning für Masterstudiengänge unter anderem in den genannten Studienrichtungen
• Betreuung von Projekten, Bakkalaureatsarbeiten und Masterarbeiten
• Forschung in den Bereichen Maschinelles Lernen und Computational Neuroscience sowie an Neurosymbolischer KI
• Publikation von Forschungsergebnissen in einschlägigen Fachzeitschriften und auf Konferenzen
• Erstellen einer fachspezifischen Dissertation
• Mithilfe bei der Verwaltung von Projekten
• Mithilfe bei der Verwaltung am Institut

Aufnahmebedingungen

Abgeschlossenes Master- bzw. Diplomstudium in Informatik oder Abschluss eines gleichwertigen Studiums

Sehr gute Kenntnisse in den Bereichen Maschinelles Lernen und Computational Neuroscience

Gewünschte Qualifikation

• Sehr guter Studienerfolg
• Sehr gute kommunikative Fähigkeiten
• Die Fähigkeit zu sorgfältigem Arbeiten im wissenschaftlichen Bereich
• Erfahrung bei der Mithilfe in der universitären Lehre ist erwünscht (z.B. Tutorentätigkeit, unterstützende Tätigkeiten)
• Die Bereitschaft und Fähigkeit zur Abhaltung von Lehrveranstaltungen im Bereich des Algorithmendesigns, Computational Neuroscience und Maschinellem Lernen wird erwartet

Wir bieten

Wir bieten ein Jahresbruttogehalt auf Basis Vollzeit von mindestens € 52.007,20. Eine Überzahlung je nach Qualifikation und Erfahrung ist möglich.

Die Technische Universität Graz strebt eine Erhöhung des Frauenanteiles, insbesondere in Leitungsfunktionen und beim wissenschaftlichen Personal an und lädt deshalb qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung ein. Im Falle von Unterrepräsentation werden Frauen bei gleicher Qualifikation vorrangig aufgenommen.

Die Technische Universität Graz bemüht sich aktiv um Vielfalt und Chancengleichheit. Bei der Personalauswahl dürfen Personen aufgrund des Geschlechts, der ethnischen Zugehörigkeit, der Religion oder der Weltanschauung, des Alters oder der sexuellen Orientierung nicht benachteiligt werden (Antidiskriminierung).

Menschen mit Behinderung und entsprechender Qualifikation werden ausdrücklich zur Bewerbung eingeladen.

Über uns

Die TU Graz ist die traditionsreichste technisch-naturwissenschaftliche Forschungs- und Bildungsinstitution in Österreich und zählt zu einer der größten Arbeitgeber:innen der Region mit rund 4.000 Mitarbeiter:innen. In ihren fünf Stärkefeldern, den Fields of Expertise, erbringt die TU Graz internationale Spitzenleistungen und setzt auf intensive Zusammenarbeit mit anderen Forschungs- und Bildungseinrichtungen sowie mit Wirtschaft und Industrie weltweit. In der europäischen Hochschullandschaft steht die TU Graz verstärkt im Wettbewerb um die besten Köpfe und Ressourcen.

In diesem Video geben wir einen Einblick in das Arbeitsumfeld der TU Graz: HIER

Organisationseinheit

Das Institute of Machine Learning and Neural Computation wurde 1992 gegründet, um grundlegende Probleme der Informationsverarbeitung zu erforschen, wie z. B. den Entwurf von Computeralgorithmen, die Komplexität von Berechnungen und Rechenmodellen, den automatischen Wissenserwerb (maschinelles Lernen), die Komplexität von Lernalgorithmen, die Mustererkennung mit künstlichen neuronalen Netzen, die rechnerische Geometrie und die Informationsverarbeitung in biologischen neuronalen Systemen. Seine Forschung integriert Methoden aus der Mathematik, der Informatik und den Computational Neuroscience. In der Lehre ist das Institut für Kurse und Seminare zuständig, die Studierende in die grundlegenden Techniken und Ergebnisse der theoretischen Informatik einführen. Darüber hinaus bietet es fortgeschrittene Kurse, Seminare und angewandte Computerprojekte in den Bereichen Computergeometrie, Komplexitätstheorie, maschinelles Lernen und neuronale Netze an.

Für weitere Fragen wenden Sie sich bitte an Robert Legenstein, robert.legenstein at tugraz.at (keine Bewerbungen).
Bitte beachten Sie, dass wir ausschließlich Bewerbungen akzeptieren, die über unser Online-Bewerbungsportal eingereicht werden. Bewerbungen per E-Mail oder Post werden nicht berücksichtigt.