Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (m/w/d), EG 13 TV-H, am Fachgebiet Intelligente Eingebettet[...]

Die Universität Kassel ist eine dynamische Universität mit rund 21.000 Studierenden. Sie hat ein außergewöhnlich breites Profil mit den Kompetenzfeldern Natur, Technik, Kultur und Gesellschaft. Im Fachbereich Elektrotechnik / Informatik, Fachgebiet Intelligente Eingebettete Systeme (Prof. Dr. Bernhard Sick), ist zum nächst möglichen Termin die folgende Stelle zu besetzen: befristet, Vollzeit (derzeit 40 Wochenstunden). Die Stelle ist vorbehaltlich der Mittel im Rahmen des Vorhabens „BioDroneAI“ auf 1 Jahr befristet gemäß 2 WissZeitVG. Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben.

Das Fachgebiet Intelligente Eingebettete Systeme (IES) forscht im Bereich der Grundlagen und der Anwendungen von Methoden der Datenanalyse, des Maschinellen Lernens (z. B. Deep Learning, Active Learning) und der Künstlichen Intelligenz. Schwerpunkte in der Grundlagenforschung sind beispielsweise selbst‑lernende und selbst‑organisierende Systeme, Methoden des kollaborativen und aktiven Lernens, Methoden des Transferlernens oder Techniken zur Echtzeitanalyse von Zeitreihen. Schwerpunkte der angewandten Forschung liegen in den Bereichen Energiesysteme, Automobil (Autonomes Fahren), Experimentalphysik/Werkstoffe sowie Biodiversitäts‑ und Umweltmonitoring.

Im Fachgebiet IES arbeiten aktuell etwa 25 Mitarbeiter:innen in den genannten Bereichen.

Das Projekt BioDroneAI ist ein vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) gefördertes Verbundprojekt unter Koordination des Fraunhofer‑Instituts für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik (IEE). Ziel ist es, geräuscharme LTA‑UAV‑Drohnen mit multimodaler Sensorik (hochauflösende Kameras, Wärmebildkameras, Mikrofone und akustische Kamera) und KI‑gestützter Auswertung zu kombinieren, um Vogel‑ und Säugetierarten in schwer zugänglichen und sensiblen Ökosystemen (z. B. Mooren) effizient, präzise und störungsarm zu erfassen. Das IES verantwortet dabei insbesondere die Entwicklung von KI‑Modellen zur visuellen und multimodalen Artklassifikation sowie zur automatisierten Zählung von Tieren. Die entwickelten Verfahren sollen einen Beitrag zum Biodiversitätsschutz und zur naturverträglichen Planung von Infrastruktur‑ und Energieprojekten leisten.

Aufgaben

• Wissenschaftliche Mitarbeit im Vorhaben BioDroneAI
• Entwicklung, Anpassung und Fine‑Tuning von Deep‑Learning‑Modellen (CNN‑ und Transformer‑basiert) zur visuellen Klassifizierung von Vogel‑ und Säugetierarten aus Drohnen‑Bilddaten (RGB, Wärmebild)
• Entwicklung von Object‑Detection‑Modellen (z. B. YOLO, DETR‑basierte Architekturen) zur Lokalisierung und automatisierten Zählung von Tieren
• Erprobung und Weiterentwicklung von Self‑Supervised-, Few‑Shot‑ und Zero‑Shot‑Learning‑Ansätzen sowie multimodaler KI‑Modelle zur Fusion akustischer und visueller Daten
• Mitwirkung bei Kuration, Aufbereitung und Annotation der gesammelten Bild‑, Wärmebild‑ und Audiodaten sowie deren Integration in die KI‑Trainingspipeline
• Evaluierung der entwickelten Modelle mit geeigneten statistischen Methoden und Validierung in praxisnahen Feldtests
• Dokumentation des erstellten Codes sowie Darstellung der Ergebnisse gegenüber den Projektpartnern
• Publikation der Forschungsergebnisse in Zeitschriften und auf Konferenzen
• Mitwirkung bei organisatorischen Aufgaben (z. B. Projekttreffen, Projektberichte)
• Darüber hinaus wird Beteiligung an allgemeinen Aufgaben des Fachgebiets erwartet

Voraussetzungen

• Mit mindestens gutem Erfolg abgeschlossener wissenschaftlicher Hochschulabschluss in Informatik oder einem eng verwandten Studiengang. Der geforderte Abschluss muss spätestens zum Einstellungstermin vorliegen.
• Sehr gute Programmierkenntnisse, insbesondere in Python
• Sehr gute Kenntnisse der Grundlagen und Anwendungen des Maschinellen Lernens und des Deep Learning, insbesondere im Bereich Computer Vision / Bildklassifikation
• Erfahrung im Umgang mit Bibliotheken und Werkzeugen für Deep Learning (z. B. PyTorch, Keras)
• Gute Kenntnisse im Bereich Bioakustik bzw. akustisches Monitoring
• Sehr gute Lernfähigkeit und Freude an der Arbeit mit fachübergreifenden Themen
• Selbstständige und zielorientierte Arbeitsweise
• Sehr gute Kommunikationsfähigkeit und Freude an der Arbeit im Team
• Interesse an Anwendungen im Umwelt- und Naturschutz
• Sehr gute Kenntnisse in Englisch

Von Vorteil sind

• Kenntnisse in Object Detection und Bildsegmentierung
• Erfahrung in multimodalem Lernen (Kombination visueller und akustischer Daten) sowie Few‑Shot/Zero‑Shot‑ und Self‑Supervised‑Learning
• Erfahrung mit Foundation Models und Vision‑(Language‑Audio‑)Modellen
• Sehr gute Kenntnisse in der deutschen und englischen Sprache
• Kenntnisse in Linux/UNIX‑Systemen
• Sehr gute Kenntnisse in der Datenanalyse und Datenverarbeitung

Wir bieten

Die ausgeschriebene Position bietet die Möglichkeit, an der Entwicklung fortschrittlicher KI‑Modelle für ein nachhaltiges, automatisiertes Biodiversitätsmonitoring mitzuarbeiten. Diese Modelle zielen darauf ab, multimodale Drohnendaten (Bild, Wärmebild, Akustik) automatisiert auszuwerten und Tierarten auch unter realen Feldbedingungen zuverlässig zu erkennen und zu zählen. Dies stellt eine sehr gute Gelegenheit dar, an der Schnittstelle von fortschrittlicher KI‑Technologie, Umwelttechnik und Naturschutz zu arbeiten und einen Beitrag zum Schutz der biologischen Vielfalt sowie zur naturverträglichen Gestaltung der Energiewende zu leisten.

Unser Angebot eröffnet sich ein interessantes und vielfältiges Aufgabengebiet im Rahmen einer modernen und aufstrebenden Universität. Teil eines interdisziplinären Teams mit guter und kollegialer Arbeitsatmosphäre. Möglichkeit, an fachlichen und überfachlichen Weiterbildungsmaßnahmen teilzunehmen. Arbeitspersonen haben einen Arbeitsplatz mit guter Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr, der derzeit für sie kostenlos nutzbar ist. Profitieren Sie darüber hinaus von den vielfältigen Vorteilen eines Beschäftigungsverhältnisses im öffentlichen Dienst, wie u. a.: eine zusätzliche betriebliche Altersversorgung (VBL), ein optionaler Kinderzuschlag gem. TV‑Hessen, einer familienfreundlichen Hochschule (u. a. Kinderbetreuung für Notfälle), eine Jahressonderzahlung im Monat November, ein Anspruch auf vermögenswirksame Leistungen, eine Förderung des ehrenamtlichen Engagements, eine kostengünstige Teilnahme am Hochschulsport und am vollständigen Fitnessangebot im Rahmen von Unifit sowie der betrieblichen Gesundheitsförderung.

Die Universität Kassel ist in hohem Maße an der beruflichen Zufriedenheit ihrer Bediensteten interessiert. Sie ist ausgezeichnet als familiengerechte Hochschule und im Sinne der Chancengleichheit bestrebt, allen die gleichen Entwicklungsmöglichkeiten zu bieten und bestehenden Nachteilen entgegenzuwirken. Sie fördert den Family Welcome Service und bei wissenschaftlich und akademisch zu besetzenden Stellen auch den Dual Career Service. Es gehört zu den strategischen Zielen der Universität Kassel, den Anteil von Frauen in Forschung und Lehre deutlich zu steigern. Bewerbungen von Frauen sind deshalb besonders erwünscht. Schwerbehinderte und ihnen gleichgestellte Bewerber:in erhalten bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung den Vorzug. Vollzeitstellen sind (außer bei der Besetzung von Beamtenstellen) grundsätzlich teilbar.

Für Rückfragen steht Dr. Christoph Scholz (cscholz(at)uni-kassel.de) zur Verfügung.