Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe bahnbrechende Forschung in Deep Learning und KI durch.
- Unternehmen: Universität Bern – Computer Vision Group, ein innovatives Forschungsumfeld.
- Vorteile: Vollfinanzierte Positionen, Zugang zu modernster Infrastruktur und internationale Konferenzteilnahmen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit exzellenten Karrieremöglichkeiten in einer lebenswerten Stadt.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten und forme die Zukunft der künstlichen Intelligenz.
- Qualifikationen: Master oder PhD in Informatik, Mathematik oder verwandten Bereichen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 58500 - 71500 € pro Jahr.
Die Computer Vision Group (CVG) an der Universität Bern, Schweiz, lädt Bewerbungen für zwei PhD-Positionen und zwei Postdoc-Positionen in zwei ehrgeizigen Forschungsprojekten ein.
Über die Positionen
Erfolgreiche Kandidaten werden originale Forschung in einem der folgenden Bereiche durchführen:
Projekt 1: Selbstüberwachtes und Meta-Lernen für schnelle Anpassung
2 PhD-Positionen und 1 Postdoc-Position
Dieses Projekt untersucht, wie die Struktur der Pretraining-Daten und die Wahl des Lernziels das erworbene Vorwissen von Deep-Learning-Modellen beeinflussen und wie diese Priors optimiert werden können, um eine schnelle Anpassung an neue Aufgaben zu ermöglichen. Die Forschung kombiniert die Entwicklung neuartiger Datensätze, kontrollierte Benchmark-Umgebungen und Methoden zur Bewertung von Wissen und Problemlösung mit dem Design neuer Lernalgorithmen und Architekturen für effiziente, robuste und übertragbare Intelligenz. Das Projekt ist vollständig für vier Jahre finanziert und wird in enger Zusammenarbeit mit Prof. Andrea Vedaldi an der Universität Oxford durchgeführt.
Projekt 2: Kollaborative Weltmodelle
1 Postdoc-Position, die zwei bereits rekrutierten PhD-Forschern beitritt
Dieses Projekt untersucht kollaborative Weltmodell-Agenten: unabhängig operierende visuelle Modelle, die lernen, wie sich Umgebungen entwickeln, unterschiedliche Perspektiven und Erinnerungen behalten und kommunizieren, um Probleme gemeinsam zu lösen. Die zentrale Frage ist, was diese Agenten darstellen und austauschen sollten und wie sie Vorhersagen ausrichten, Pläne verhandeln und Aktionen koordinieren können, während sie autonom und spezialisiert bleiben. Die Forschung kombiniert generatives Video-Modellieren, selbstüberwachtes Lernen, Gedächtnis, Testzeit-Anpassung und Entscheidungsfindung, mit potenziellen Anwendungen in verkörperter KI und Robotik. Der erfolgreiche Kandidat wird einem bestehenden Team beitreten, das an kontrollierbaren, gedächtnisvergrößerten und aufgabenlösenden Weltmodellen arbeitet.
Allgemeine Informationen
- Alle Positionen sind innerhalb ihrer jeweiligen Projekte vollständig finanziert
- Startdatum: 1. Oktober 2026 oder nach Vereinbarung
- Bewerbungen werden geprüft, bis hervorragende Kandidaten gefunden sind
- Erfolgreiche Kandidaten werden originale Forschung innerhalb einer etablierten und dynamischen Forschungsgruppe durchführen
Ihr Profil
Wir suchen neugierige und ehrgeizige Forscher, die bereit sind, an hochkarätigen Fragen in der künstlichen Intelligenz zu arbeiten.
Für PhD-Bewerber:
- Ein Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem verwandten Bereich, abgeschlossen oder erwartet bis zum Startdatum
- Ein starkes Interesse an grundlegender Forschung im Bereich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
Für Postdoc-Bewerber:
- Ein PhD in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem verwandten Bereich, abgeschlossen oder erwartet bis zum Startdatum
- Ein starkes Forschungs- und Publikationsprofil im Bereich maschinelles Lernen, Deep Learning, Computer Vision oder einem eng verwandten Bereich
- Die Fähigkeit, unabhängige Forschung durchzuführen und zur wissenschaftlichen Anleitung von Nachwuchswissenschaftlern beizutragen
Alle Bewerber sollten haben:
- Eine solide Grundlage in maschinellem Lernen, Deep Learning und Computer Vision
- Starke Fähigkeiten in angewandter Mathematik, Wahrscheinlichkeit und Programmierung, wie Python oder C/C++
- Erfahrung mit mindestens einem großen Deep-Learning-Framework, vorzugsweise PyTorch
- Die Fähigkeit, sowohl unabhängig als auch im Team zu arbeiten
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und fließende Englischkenntnisse
Erfahrungen, die für mindestens eines der Projekte relevant sind, einschließlich Weltmodelle, Videoerzeugung, generatives Modellieren, selbstüberwachtes Lernen, Meta-Lernen, verstärkendes Lernen, Multi-Agenten-Systeme oder verkörperte KI, sind von Vorteil. Von den Bewerbern wird nicht erwartet, dass sie in allen diesen Bereichen Expertise haben.
Was wir bieten
- Ein kollaboratives und innovatives Forschungsumfeld
- Ein lebendiges akademisches Team und Möglichkeiten, mit Forschern von Weltrang zu arbeiten
- Zugang zu modernster Computerinfrastruktur (Schweizer KI-Groß-GPU-Cluster)
- Möglichkeiten, auf erstklassigen Konferenzen zu publizieren und an der internationalen Forschungscommunity teilzunehmen
- Finanzierung zur Teilnahme an internationalen Konferenzen, Workshops und Schulungsprogrammen
- Ein wettbewerbsfähiges Gehalt gemäß den Vorschriften der Universität Bern, mit zusätzlicher Vergütung für Lehrtätigkeiten
- Die Möglichkeit, in Bern zu leben, einer schönen und sehr lebenswerten Stadt im Herzen der Schweiz
2 PhD and 2 Postdoctoral Positions in Deep Learning Arbeitgeber: Karlstad University
Die AG Ferrari bietet eine inspirierende Forschungsumgebung, in der Sie an der molekularen Physiologie der Photosynthese arbeiten können. Unser internationales Team ist hochmotiviert und fördert eine offene, kollaborative Arbeitskultur, die Raum für persönliche und berufliche Weiterentwicklung bietet. Mit einem Arbeitsplatz im malerischen Botanischen Garten München-Nymphenburg profitieren Sie von modernen Laboren und einer Vielzahl an Ressourcen, um Ihre Forschungsergebnisse in renommierten Fachzeitschriften zu veröffentlichen und auf nationalen sowie internationalen Konferenzen zu präsentieren.
