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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe spannende Forschungsprojekte im Bereich generative KI und Unsicherheiten durch.
- Arbeitgeber: Werde Teil des Instituts für industrielle Automatisierung und Softwaretechnik an der Universität Stuttgart.
- Mitarbeitervorteile: Vollfinanzierte Ph.D.-Position mit einem attraktiven Gehalt und hybriden Arbeitsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Entwickle innovative Testfälle für die Automobilindustrie und präsentiere deine Ergebnisse auf Konferenzen.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in relevanten Ingenieurdisziplinen und Kenntnisse in Python sind erforderlich.
- Andere Informationen: Stuttgart bietet eine inspirierende Forschungsumgebung und die Möglichkeit zur persönlichen Weiterentwicklung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 57708 - 61912 € pro Jahr.
Wir bieten derzeit eine voll finanzierte Ph.D.-Position, die speziell für Personen mit Leidenschaft für das Gebiet des maschinellen Lernens und der generativen KI zugeschnitten ist. Diese Position bietet eine hervorragende Plattform für einen engagierten Forscher, um das Reich der Unsicherheiten im maschinellen Lernen zu erkunden und generative KI zu nutzen, insbesondere um Testfälle für Automobilanwendungen zu entwickeln.
Position Übersicht
- Affiliation: Die Position ist der Gruppe von Jun.-Prof. Dr.-Ing. Florian Pfaff am Institut für industrielle Automatisierung und Softwaretechnik (IAS) der Universität Stuttgart zugeordnet.
- Rolle: Wissenschaftlicher Mitarbeiter, der zu einem Ph.D.-Abschluss führt.
- Projektfokus: Einsatz von generativer KI zur Generierung von Testfällen für Automobilanwendungen. Entwicklung und Analyse von Unsicherheiten von KI-Methoden.
Qualifikationen:
- Master-Abschluss in Elektrotechnik, Informationstechnologie, autonomen Systemen, Mechatronik, Informatik, Kybernetik, Mathematik, Physik oder verwandten Ingenieurdisziplinen.
- Starke Grundlagen in Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.
- Kenntnisse in Python; Erfahrung mit PyTorch oder JAX ist sehr wünschenswert.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, Ergebnisse effektiv zu präsentieren.
Positionsdetails
- Art: Vollzeit, vor Ort (hybrid möglich bis zu einem gewissen Grad).
- Gehaltsgruppe: E13, volle (100%) Position (derzeit 61.912,29 € jährlich, 57.708,32 € im ersten Jahr).
- Ph.D.-Möglichkeit: Die Position umfasst die Möglichkeit, einen Ph.D.-Abschluss zu verfolgen.
- Standort: Stuttgart, Deutschland.
Diese Position stellt eine einzigartige Gelegenheit für aufstrebende Forscher dar, sich in einer anregenden Forschungsumgebung zu engagieren, die an der Schnittstelle von maschinellem Lernen und generativer KI arbeitet. Interessierte Kandidaten werden gebeten, sich direkt hier über LinkedIn zu bewerben. Fragen können an pfaff@ias.uni-stuttgart.de gerichtet werden. Wir suchen einen Kandidaten, der nicht nur technisch versiert ist, sondern auch den Antrieb hat, innovative Forschungsansätze zu erkunden und ihre Ergebnisse auf Konferenzen und Meetings zu präsentieren.
Fully Funded PhD Position in Generative AI and Uncertainties in AI Arbeitgeber: University of Stuttgart
Kontaktperson:
University of Stuttgart HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Fully Funded PhD Position in Generative AI and Uncertainties in AI
✨Tip Nummer 1
Nutze Networking-Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus dem Bereich Generative AI und Maschinenlernen in Kontakt zu treten. Suche gezielt nach Personen, die bereits in ähnlichen Positionen arbeiten oder bei der Universität Stuttgart tätig sind.
✨Tip Nummer 2
Besuche relevante Konferenzen oder Workshops, die sich mit generativer KI und Unsicherheiten in der KI beschäftigen. Dort kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch potenzielle Kontakte knüpfen, die dir bei deiner Bewerbung helfen könnten.
✨Tip Nummer 3
Engagiere dich in Online-Communities oder Foren, die sich mit maschinellem Lernen und generativer KI befassen. Teile deine Ideen und Projekte, um Sichtbarkeit zu erlangen und Feedback von anderen Experten zu erhalten.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich darauf vor, deine Forschungsideen klar und überzeugend zu präsentieren. Übe, deine Ergebnisse und Ansätze in kurzen, prägnanten Präsentationen darzustellen, um bei Gesprächen mit Professoren oder in Interviews zu glänzen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Fully Funded PhD Position in Generative AI and Uncertainties in AI
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Qualifikationen, die für die Ph.D.-Position erforderlich sind. Stelle sicher, dass du alle geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen in deiner Bewerbung hervorhebst.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für maschinelles Lernen und generative KI darlegst. Erkläre, warum du an dieser speziellen Position interessiert bist und wie deine bisherigen Erfahrungen dich darauf vorbereiten.
Lebenslauf anpassen: Passe deinen Lebenslauf an die Anforderungen der Stelle an. Betone relevante Studiengänge, Projekte und Fähigkeiten, insbesondere in den Bereichen Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik und Programmierung mit Python sowie Erfahrungen mit PyTorch oder JAX.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Motivationsschreiben klar strukturiert und fehlerfrei sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei University of Stuttgart vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen von Generative AI
Stelle sicher, dass du ein solides Verständnis der Konzepte hinter generativer KI hast. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, wie du diese Technologien in der Automobilindustrie anwenden würdest.
✨Bereite Beispiele für deine Programmierkenntnisse vor
Da Kenntnisse in Python und idealerweise in PyTorch oder JAX gefordert sind, solltest du konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit oder Studienprojekten parat haben, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Kommunikationsfähigkeiten betonen
Da exzellente Kommunikationsfähigkeiten wichtig sind, übe, wie du komplexe technische Informationen klar und verständlich präsentieren kannst. Überlege dir, wie du deine bisherigen Forschungsergebnisse effektiv vorstellen würdest.
✨Fragen zur Unsicherheit in AI vorbereiten
Da das Projekt sich mit Unsicherheiten in AI-Methoden beschäftigt, sei bereit, über deine Ansichten und Ansätze zur Handhabung von Unsicherheiten in maschinellen Lernmodellen zu diskutieren.
