Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung zu non-verbalem Verhalten und Aufmerksamkeitsmessung in natĂŒrlichen Umgebungen.
- Arbeitgeber: Idiap ist ein fĂŒhrendes Forschungsinstitut fĂŒr KI und maschinelles Lernen in der Schweiz.
- Mitarbeitervorteile: WettbewerbsfÀhige GehÀlter, dynamisches Umfeld und atemberaubende Freizeitmöglichkeiten in den Alpen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an innovativen Projekten mit einem kreativen Team.
- GewĂŒnschte Qualifikationen: Ph.D. in Informatik oder verwandtem Bereich, Erfahrung in KI und Computer Vision erforderlich.
- Andere Informationen: Die Stelle ist auf ein Jahr befristet, mit Möglichkeit zur VerlÀngerung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 72000 ⏠pro Jahr.
Die Gruppe fĂŒr Wahrnehmung und AktivitĂ€tsverstĂ€ndnis sucht einen motivierten Postdoktoranden, um dem Projekt TUNASBE (Towards a Unified Understanding of Attention and Social Behaviors In-the-Wild) beizutreten. TUNASBE ist ein von der SNSF finanziertes Projekt, das darauf abzielt, das VerstĂ€ndnis und die Interpretation menschlicher ZustĂ€nde, AktivitĂ€ten und Verhaltensweisen in natĂŒrlichen Umgebungen durch KI zu verbessern. Der Fokus liegt auf der Unterscheidung komplexer sozialer Verhaltensweisen durch die Interpretation nonverbaler Hinweise wie Blick, Gesten, Emotionen, Aufmerksamkeit und Absichten.
Diese Elemente sind zentral fĂŒr soziale Intelligenz und ermöglichen es der KI, die Handlungen anderer vorherzusagen, mentale ZustĂ€nde abzuleiten und bedeutungsvolle soziale Interaktionen zu fördern. Das Projekt nutzt das Folgen des Blicks als Anker, um Aufmerksamkeit mit breiteren sozialen Hinweisen zu verknĂŒpfen und menschzentrierte Verhaltensweisen in verschiedenen Szenarien zu erkunden. Aktuelle computergestĂŒtzte Modelle reduzieren das Folgen des Blicks weitgehend auf ein maschinelles Lernproblem zur Vorhersage von 2D-Blickzielen. Dieses Projekt hat jedoch das Ziel, ganzheitlichere Modelle zu entwerfen, die ĂŒber diesen engen Fokus hinausgehen und kontextuelle, semantische und soziale Dimensionen von Blick, Aufmerksamkeit und verwandten Verhaltensweisen einbeziehen.
Die Herausforderungen umfassen die Verfeinerung von SchĂ€tzungen des Blicks und der Aufmerksamkeit, den Umgang mit dynamischen Kopfgesten, die Integration mehrerer Hinweise, die Integration von Audio- und Sprachmodellen sowie die Erstellung von DatensĂ€tzen aus der realen Welt, die eine Vielzahl sozialer Verhaltensweisen umfassen. Die BewĂ€ltigung dieser Herausforderungen wird die menschzentrierte Computer Vision vorantreiben und neue Möglichkeiten fĂŒr Anwendungen in der realen Welt eröffnen. Das Projekt wird von zwei Doktoranden und einem Postdoktoranden unterstĂŒtzt, die an der Gestaltung der computergestĂŒtzten Modelle fĂŒr die Projektaufgaben arbeiten, bestehende DatensĂ€tze integrieren und neue entwickeln werden.
Ihr Profil: Der ideale Kandidat hat einen Ph.D. in Informatik, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich mit starkem Schwerpunkt auf KI und Computer Vision. Er sollte umfangreiche Erfahrung in der Gestaltung, Implementierung, Schulung und Validierung von computergestĂŒtzten Modellen und Algorithmen haben, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens und der zeitlichen Modellierung. Kenntnisse in Python sind unerlĂ€sslich, ebenso wie Fachkenntnisse in Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch. Vertrautheit mit der Analyse menschlicher Verarbeitung und sozialer Verhaltensweisen ist von Vorteil. Der Kandidat sollte in der Problemlösung hervorragend sein und die FĂ€higkeit besitzen, effektiv in einem multidisziplinĂ€ren Team zu arbeiten. Starke Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind entscheidend, um komplexe technische Konzepte und Forschungsergebnisse zu artikulieren.
DarĂŒber hinaus haben Sie als Postdoktorand die Möglichkeit, eine zentrale Rolle bei der Co-Betreuung von Doktoranden zu spielen und die technischen BemĂŒhungen im Team zu koordinieren, einschlieĂlich Datenannotation, Tool-Entwicklung sowie KoordinationsaktivitĂ€ten mit externen Partnern. Die Postdoc-Stelle ist auf ein Jahr befristet, kann jedoch je nach Ergebnissen um zwei Jahre verlĂ€ngert werden.
Wie man sich bewirbt: Bitte reichen Sie die folgenden Informationen als zwei separate PDF-Dateien ein: - Datei 1: (i) aktualisierter Lebenslauf mit Publikationsliste; (ii) Noten von Bachelor und Master. - Datei 2: (i) ein Motivationsschreiben (max. 2 Seiten); (ii) eine Liste von 3 relevanten veröffentlichten Arbeiten einschlieĂlich Links zum Zugriff; (iii) Empfehlungsschreiben (sofern verfĂŒgbar). - Kontaktdaten von 3 Referenzpersonen.
FĂŒr Informationen können Sie Dr. Jean-Marc Odobez kontaktieren (jean-marc.odobez@epfl.ch). Bewerbungsschluss: Die Sichtung der Bewerbungen beginnt am 1. Dezember 2024 und wird fortgesetzt, bis die Stelle besetzt ist.
Ăber Idiap: Idiap ist ein Forschungsinstitut von nationaler Bedeutung, das sich mit Grundlagenforschung, Bildung und Technologietransfer in den Bereichen kĂŒnstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Signalverarbeitung beschĂ€ftigt. Idiap bietet wettbewerbsfĂ€hige GehĂ€lter und Bedingungen in einem jungen, hochwertigen, dynamischen und multikulturellen Umfeld. Idiap befindet sich in der Stadt Martigny im Wallis, einer malerischen Region im SĂŒden der Schweiz, umgeben von den höchsten Bergen Europas, und bietet eine auĂergewöhnliche LebensqualitĂ€t, aufregende FreizeitaktivitĂ€ten wie Wandern, Klettern und Skifahren sowie vielfĂ€ltige kulturelle AktivitĂ€ten. Englisch ist die offizielle Arbeitssprache. Bei Idiap legen wir groĂen Wert auf Vielfalt und wissen, dass Vielfalt KreativitĂ€t und Innovation fördert. Wir setzen uns fĂŒr Chancengleichheit ein, sind fair und inklusiv und möchten ein Ort sein, an dem wir alle dazugehören. Die BeschĂ€ftigung bei Idiap basiert ausschlieĂlich auf den Verdiensten und Qualifikationen einer Person. Idiap diskriminiert keine Mitarbeiter oder Bewerber aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, GeschlechtsidentitĂ€t/-ausdruck, nationaler Herkunft, Behinderung, Alter, Familienstand, Schwangerschaft oder aus anderen gesetzlich geschĂŒtzten GrĂŒnden.
Postdoc position on Non-Verbal Behavior and Attention sensing in the wild F/M Arbeitgeber: Fondation de l'Institut de Recherche Idiap
Kontaktperson:
Fondation de l'Institut de Recherche Idiap HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps đ€«
So bekommst du den Job: Postdoc position on Non-Verbal Behavior and Attention sensing in the wild F/M
âšTipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Professoren, die in Ă€hnlichen Bereichen arbeiten. Sie könnten wertvolle Einblicke oder sogar Empfehlungen fĂŒr die Position geben.
âšTipp Nummer 2
Informiere dich ĂŒber aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich der KI und Computer Vision. Zeige in GesprĂ€chen oder Interviews, dass du auf dem neuesten Stand bist und wie deine Kenntnisse zur Weiterentwicklung des Projekts beitragen können.
âšTipp Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine Erfahrungen mit der Entwicklung von Modellen und Algorithmen zu diskutieren. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Forschung zu nennen, die deine FĂ€higkeiten unter Beweis stellen.
âšTipp Nummer 4
Zeige deine TeamfÀhigkeit! Da du in einem multidisziplinÀren Team arbeiten wirst, ist es wichtig, dass du deine FÀhigkeit zur Zusammenarbeit und Koordination mit anderen hervorhebst. Bereite Beispiele vor, die deine Teamarbeit demonstrieren.
Diese FĂ€higkeiten machen dich zur top Bewerber*in fĂŒr die Stelle: Postdoc position on Non-Verbal Behavior and Attention sensing in the wild F/M
Tipps fĂŒr deine Bewerbung đ«Ą
Dokumente vorbereiten: Stelle sicher, dass du alle erforderlichen Dokumente hast. Dazu gehören ein aktueller Lebenslauf mit einer Liste deiner Publikationen, Noten von Bachelor und Master sowie ein Motivationsschreiben (maximal 2 Seiten).
Motivationsschreiben verfassen: In deinem Motivationsschreiben solltest du klar darlegen, warum du an der Postdoc-Position interessiert bist und wie deine Erfahrungen im Bereich KI und Computer Vision zu den Zielen des Projekts passen.
Veröffentlichungen auflisten: FĂŒge eine Liste von drei relevanten veröffentlichten Arbeiten hinzu, inklusive Links fĂŒr den Zugriff. Achte darauf, dass diese Arbeiten deine Expertise im Bereich maschinelles Lernen und temporale Modellierung unterstreichen.
Referenzen angeben: Gib die Kontaktdaten von drei Referenzpersonen an, die bereit sind, ĂŒber deine Qualifikationen und Erfahrungen Auskunft zu geben. Stelle sicher, dass du vorher mit ihnen gesprochen hast.
Wie du dich auf ein VorstellungsgesprÀch bei Fondation de l'Institut de Recherche Idiap vorbereitest
âšVerstehe das Projekt TUNASBE
Informiere dich grĂŒndlich ĂŒber das Projekt TUNASBE und seine Ziele. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung von non-verbalem Verhalten und Aufmerksamkeitsmessung verstehst und wie diese Aspekte in der KI-Forschung angewendet werden können.
âšBereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu deinen Erfahrungen mit maschinellem Lernen, Computer Vision und den verwendeten Frameworks wie PyTorch. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Forschung oder Projekten zu nennen, um deine FĂ€higkeiten zu demonstrieren.
âšTeamarbeit betonen
Da die Position eine enge Zusammenarbeit mit PhD-Studierenden und externen Partnern erfordert, solltest du deine TeamfÀhigkeit und Erfahrungen in interdisziplinÀren Projekten hervorheben. Bereite Beispiele vor, die deine FÀhigkeit zur Zusammenarbeit und Koordination zeigen.
âšKommunikationsfĂ€higkeiten unter Beweis stellen
Da starke Englischkenntnisse gefordert sind, ĂŒbe, komplexe technische Konzepte klar und prĂ€zise zu erklĂ€ren. Dies kann durch das Ăben von PrĂ€sentationen oder das ErklĂ€ren deiner Forschungsergebnisse an Freunde oder Kollegen geschehen.