Wissenschaftliche/-r Mitarbeiter/-in (m/w/d) in der Professur für Hybrid Intelligence

An der Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg (HSU/UniBw H), Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Professur für Hybrid Intelligence (Herr Univ.-Prof. Dr. Büttner), ist ab dem nächstmöglichen Zeitpunkt die Stelle einer/eines

Wissenschaftlichen Mitarbeiterin / Wissenschaftlichen Mitarbeiters (m/w/d)

(Entgeltgruppe 13 Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD); 39 Stunden wöchentlich)

befristet bis zum 31.01.2029 zu besetzen.

Die wissenschaftliche Tätigkeit erfolgt im Rahmen des Drittmittelforschungsvorhabens zur Entwicklung eines GNSS-unabhängigen maritimen Lagebilds. Im Mittelpunkt stehen datengetriebene Methoden zur robusten maritimen Objekterkennung auf Basis multimodaler Bilddaten sowie deren Integration in das maritime Lagebild. Dazu werden Verfahren aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, insbesondere Deep Learning, zur Verarbeitung von RGB- und Infrarotdaten eingesetzt. Ziel ist die Entwicklung robuster KI-Systeme, die maritime Objekte auch unter wechselnden Sicht-, Wetter- und Umgebungsbedingungen zuverlässig erkennen und klassifizieren und die Ergebnisse für die Lagebeurteilung bereitstellen.

Wir entwickeln leistungsstarke Deep-Learning-Architekturen und maschinelle Lernverfahren, die in Produktinnovationen sowohl in Industrie und Verteidigung zuverlässig eingesetzt werden als auch gegenüber hybriden Bedrohungen resilient bleiben ().

Aufgabengebiet:

• Durchführung der laufenden Forschungsaufgaben im o. g. Drittmittelforschungsvorhaben (u. a. Anforderungsanalyse, Konzeption, Implementierung, Evaluation / Tests)
• Entwicklung und Analyse KI-basierter Modelle zur maritimen Objekterkennung auf Basis multimodaler Bilddaten (z. B. RGB- und Infrarotdaten)
• Planung und Durchführung projektbezogener Datenerhebungen sowie Aufbereitung, Analyse und Auswertung der im Projekt generierten bzw. genutzten Daten (z. B. annotierte RGB-, Infrarot- und weitere optische Bilddaten aus maritimen Einsatzszenarien)
• Mitwirkung an der wissenschaftlichen Aufbereitung und Dissemination der Projektergebnisse (englischsprachige begutachtete Zeitschriften- und Konferenzbeiträge)
• Möglichkeit zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation (z. B. Promotion oder Habilitation)
• Erledigung von Verwaltungsarbeiten allgemeiner Art sowie akademische Tätigkeiten in der akademischen Selbstverwaltung

Qualifikationserfordernisse:

• Ein mit (sehr) gutem Erfolg abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom [univ.] oder Master) der Fachrichtungen (Wirtschafts-)Informatik, (Wirtschafts-)Ingenieurwissenschaften, Data Science, Elektrotechnik, Informationstechnik oder vergleichbar
• Fundierte Kenntnisse in mindestens einem der Bereiche maschinelles Lernen, Deep Learning, Computer Vision, Datenanalyse oder multimodale Datenverarbeitung, nachgewiesen durch entsprechende Vorbeschäftigungen oder Zeugnisse
• Fremdsprachenkenntnisse in Englisch mit einem Leistungsstand, welcher mindestens dem Sprachniveau B2 des gemeinsamen europäischen Referenzrahmens entspricht
• Sprachkenntnisse in Deutsch mit einem Leistungsstand, welcher mindestens dem Sprachniveau B2 des gemeinsamen europäischen Referenzrahmens entspricht, zur eigenständigen fachlichen Abstimmung mit der Vielzahl deutschsprachiger Projektpartner

Darüber hinaus erwünscht:

• Ausgeprägtes Interesse an der Mitarbeit in Forschungs- und Industrieprojekten
• Hohes analytisches Denkvermögen
• Kenntnisse in Python
• Erste Kenntnisse in z.B. Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Explanable AI oder Industrial/Materials/Medical Data Science
• Hohe Motivation, Eigeninitiative und Verantwortungsbewusstsein sowie Leistungsbereitschaft, Sozialkompetenz und Teamfähigkeit
• Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit

Was für Sie zählt:

• Vermögenswirksame Leistungen
• Jahressonderzahlung
• Betriebliche Altersversorgung
• Flexible Arbeitszeiten
• DeutschlandJobTicket mit Arbeitgeberzuschuss bei Vorliegen der notwendigen Voraussetzungen
• Möglichkeit zur Teilnahme am Corporate-Benefits-Programm
• Möglichkeit der Inanspruchnahme eines Kinderbetreuungsplatzes in einer campusnah gelegenen Kindertagesstätte bei Vorliegen der notwendigen Voraussetzungen
• Sie profitieren von einer gezielten Personalentwicklung und einem umfangreichen Fort- und Ausbildungsangebot.
• Kostengünstige Verpflegungsmöglichkeit in der Campus-Mensa mit drei Mahlzeiten pro Tag
• Sie haben die Möglichkeit, an Angeboten der betrieblichen Gesundheitsförderung teilzunehmen (Nähere Informationen finden Sie unter: ).
• Kostenfreie Parkmöglichkeiten auf dem Campus-Gelände
• Möglichkeit zur Nutzung des bundeswehreigenen Carsharings (Nähere Informationen finden Sie unter: )

Auskünfte bei fachlichen Fragen erteilt Ihnen Herr Luca Eisentraut, Tel.: 040/6541-3943 oder per E-Mail:

[email protected]

Das Beschäftigungsverhältnis richtet sich nach den Bestimmungen des TVöD in Verbindung mit dem Wissenschaftszeitvertragsgesetz. Die Tätigkeiten entsprechen grundsätzlich der Entgeltgruppe 13. Die Eingruppierung bis in die Entgeltgruppe 13 TVöD erfolgt unter Beachtung des § 12 TVöD im Hinblick auf die tatsächlich nicht nur vorübergehend auszuübenden Tätigkeiten und der Erfüllung der persönlichen bzw. tariflichen Anforderungen (Tätigkeitsmerkmale).

Eine Teilzeitbeschäftigung ist möglich.

Die Bundeswehr fördert die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern und begrüßt deshalb besonders Bewerbungen von Frauen.

Nach Maßgabe des Sozialgesetzbuchs IX und des Behindertengleichstellungsgesetzes begrüßen wir ausdrücklich Bewerbungen von schwerbehinderten Menschen; hinsichtlich der Erfüllung der Ausschreibungsvoraussetzungen erfolgt eine individuelle Betrachtung.

Die Bundeswehr unterstützt die Ziele des Nationalen Integrationsplans und begrüßt Bewerbungen von Menschen mit Migrationshintergrund.

Nähere Informationen über die Universität und zur Professur finden Sie unter:

und .

Ihre Bewerbung richten Sie bitte mit den üblichen Unterlagen ausschließlich in elektronischer Form (pdf-Datei), unter Nennung der Kennziffer WiSo-3126 , bis zum 30.11.2026 an:

[email protected]

Hinweis:

Informationen zum Datenschutz im Rahmen des Bewerbungsverfahrens finden Sie auf der Internetseite unter der Rubrik "Universität - Karriere - Datenschutzinformationen“.

Ohne Angabe der Kennziffer kann Ihre Bewerbung nicht berücksichtigt werden und wird aus datenschutzrechtlichen Gründen umgehend gelöscht.