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Wissen

PhD position (m/f/d) in the field of Applied Signal Processing and Machine Learning

• Veröffentlicht 04.06.2025
• Bewerbungsfrist 15.07.2025
• Stellenart Wissenschaftliches Personal
• Stellenprofil Universitäts- Projektassistent:in
• Dienstbeginn September 2025
• Befristung 36 Monate
• Wochenstunden 40 h/W
• Anstellungsverhältnis Befristet

Aufgaben

The focus of this position is on the development of hybrid AI models for automotive radar data . This means that you will conduct state-of-the art research at the interface between classical physics-based signal processing and data-driven machine learning and publish at high ranking conferences and journals.

The project itself aims to develop an AI-aided radar system that is able to fuse radar information on a symbolic level. During the project we will focus on the following topics concerning:

• Enhancing performance at sensor-level: Develop multi-static radar signal models that incorporate angular, range (delay), and velocity (Doppler) parameters for coherent data fusion in distributed automotive radar sensors. Design machine learning enhanced radar preprocessing methods incorporating calibrated uncertainties .
• Reliability by higher-level integration: Merge classical Bayesian graphical models with AI components to enable scalable algorithms that account for uncertainties in a fully probabilistic manner and are able to fuse data at a higher level to improve system reliability in complex scenarios.
• Situation-aware sensor configuration: Develop active adaptation algorithms for next generation automotive radar systems guided by higher-level information. This will allow the system to concentrate on regions of high measurement uncertainty or critical relevance.

The hybrid nature of these ML-enhanced, model-based algorithms naturally accommodates uncertainty and provides a high degree of flexibility, crucial for safety-critical applications like automotive radar. In collaboration with Infineon , the opportunity is given to evaluate the developed hybrid methods on real automotive radar sensor architectures.

Aufnahmebedingungen

• Completed M.Sc. degree in computer science, information and computer technology, physics, electrical engineering or similar

Gewünschte Qualifikation

• Good programming skills (Python)
• Basic knowledge of machine learning and signal processing
• Excellent communication skills, fluency in English

Wir bieten

• Abwechslungsreicher Aufgabenbereich

• Kollegial-freundschaftliches Arbeitsklima

• Flexible Arbeitszeitgestaltung (inkl. Home-Office-Möglichkeit; bezahlte Mittagspause - je nach Stundenausmaß)

• Internationale Weiterbildungsmöglichkeiten und Lehraufenthalte

• Gütesiegel für innerbetriebliche Frauenförderung

• Familienfreundlichster Betrieb der Steiermark 2018

• Öffi-Zuschuss

• Universitätssportprogramm

• Einkaufsvergünstigungen

• Betriebliches Gesundheitsmanagement

• Zugang zu den neuesten Technologien

• Umfangreiche Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten

• Sicheres und stabiles Arbeitsumfeld

• Zusatzpensionskasse

Wir bieten ein Jahresbruttogehalt auf Basis Vollzeit von mindestens €52.007,20. Eine Éberzahlung 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 Ésterreich und zählt zu einer der größten Arbeitgeber: innen der Region mit rund 3.500 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.

Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.mont.Franz Pernkopf

Werden Sie Teil des TU Graz-Teams - wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!