Research Assistant (m/f/d) Faculty of Electrical Engineering, Chair of Signal Processing for Medical

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At Helmut Schmidt University / University of the Federal Armed Forces Hamburg (HSU/UniBw H), Faculty of Electrical Engineering, Chair of Signal Processing for Medical Applications (Univ.-Prof. Dr.-Ing. Madhu), a position is available at the next possible date of a Research Assistant (m/f/d) (salary group 13 TVöD [Collective Agreement for the Public Service]; 39 hours per week) for a limited period of 2 years.

Die Professur wurde kürzlich eingerichtet und deckt ein breites Spektrum an Forschung zur Entwicklung und Unterstützung intelligenter, interpretierbarer Assistenzsysteme im Gesundheitswesen ab. Der thematische Schwerpunkt der Professur ist in die folgenden drei Säulen unterteilt:

• Algorithmen zur Audio- und Sprachverbesserung in Kommunikations- und Assistenzsystemen;
• Multimodale Signalverarbeitung und Modellierung für diagnostische und therapeutische Anwendungen, einschließlich Sensor- und Informationsfusion, wie die Integration von EEG- und EMG-Signalen für Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) sowie audiovisuelle generative Modelle zur Verbesserung, Vereinfachung und Zusammenfassung;
• Analytik und Repräsentationslernen als methodologische Grundlage für interpretierbare Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML), die die transparente und anwendungsspezifische Anpassung von Rechenmodellen ermöglicht.

Verantwortlichkeiten:

• Unabhängige Forschungsaktivitäten zu den folgenden Themen: Kombinationen von generativen und prädiktiven Modellen zur Sprachverbesserung; die Nutzung räumlicher Informationen aus kompakten Mikrofonarrays in Kombination mit Video zur Verbesserung (akustisch stark) rauschbehafteter Audiosignale; Skalierung der entwickelten Modelle für latenzarme Anwendungen und für Inferenz auf Edge-Geräten; Einbeziehung von a priori Informationen (z.B. über zusätzliche Sensoren, Fachwissen usw.), um verbesserte und interpretierbare Modelle zu erstellen.
• Entwicklung von Prototypen und Demonstratorplattformen, um die erzielten Fortschritte bei nationalen und internationalen Veranstaltungen sowie im Internet klar zu veranschaulichen.
• Unterstützung in der Lehre in Höhe von 3,0 Trimesterstunden pro Woche.
• Möglichkeit zur weiteren akademischen Qualifikation (z.B. Promotion oder Habilitation).
• Durchführung allgemeiner Verwaltungsarbeiten sowie akademischer Tätigkeiten in der akademischen Selbstverwaltung.

Qualifikationsanforderungen:

• Ein abgeschlossenes Hochschulstudium (Diplom [univ.] oder Master) in Elektrotechnik, Informatik, Medientechnik oder einem verwandten Bereich.
• Ausgezeichnete Kenntnisse der klassischen und statistischen Signalverarbeitung sowie Fachkenntnisse in den relevanten mathematischen Methoden (lineare Algebra, Analysis, Optimierung).

Wünschenswerte Anforderungen:

• Kenntnisse der englischen Sprache mit einem Kompetenzniveau, das mindestens C1 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachen entspricht.
• Eine neugierige Denkweise, praktische Herangehensweise an die Arbeit und die Ausdauer, komplexe Probleme zu lösen.
• Erfahrung mit Echtzeitsystemen und Programmierung.
• Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (z.B. PyTorch, Keras).
• Ein ausgeprägtes Interesse an wissenschaftlicher Arbeit und die Fähigkeit zu lehren.

Merkmale dieser Position:

• Kapitalbildende Leistungen.
• Jährliche Bonuszahlung.
• Betriebliche Altersvorsorge.
• Flexible Arbeitszeiten.
• Deutschland JobTicket mit Arbeitgeberzuschuss, wenn die notwendigen Voraussetzungen erfüllt sind.
• Möglichkeit, einen Betreuungsplatz in einer Kindertagesstätte in der Nähe des Campus zu beantragen, wenn die notwendigen Voraussetzungen erfüllt sind.
• Sie profitieren von gezielter Personalentwicklung und einem umfangreichen Angebot an Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten.
• Preiswerte Mahlzeiten in der Mensa mit drei Mahlzeiten am Tag.
• Sie haben die Möglichkeit, an Angeboten zur Gesundheitsförderung am Arbeitsplatz teilzunehmen.
• Kostenlose Parkplätze auf dem Campus.
• Möglichkeit, den eigenen Carsharing-Service der Bundeswehr zu nutzen.

Für Fragen zu wissenschaftlichen oder technischen Aspekten wenden Sie sich bitte an Univ.-Prof. Dr.-Ing. Madhu; Tel.: 040/6541-2761 oder per E-Mail.

Die Beschäftigung erfolgt nach dem TVöD in Verbindung mit dem Wissenschaftszeitvertragsgesetz. Grundsätzlich entsprechen die Tätigkeiten der Entgeltgruppe 13 (E13). Die Einstufung bis zur Entgeltgruppe 13 des TVöD erfolgt gemäß § 12 des TVöD hinsichtlich der zu erbringenden Tätigkeiten auf mehr als vorübergehender Basis und der Erfüllung der persönlichen oder tariflichen Anforderungen (Stellenmerkmale).

Teilzeitbeschäftigung ist möglich. Die Bundeswehr fördert die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern und begrüßt daher besonders Bewerbungen von Frauen.

Im Einklang mit dem Sozialgesetzbuch IX und dem Behindertengleichstellungsgesetz begrüßen wir ausdrücklich Bewerbungen von schwerbehinderten Personen; die Erfüllung der Anforderungen für die Ausschreibung wird individuell berücksichtigt.

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

Weitere Informationen zur Universität und zur Professur finden Sie auf der Website und senden Sie Ihre Bewerbung mit den üblichen Unterlagen ausschließlich in elektronischer Form (PDF-Datei), unter Angabe der Referenznummer ET-0826, bis zum 30. Juli 2026 an die angegebene Adresse.

Hinweis: Informationen zum Datenschutz im Bewerbungsprozess finden Sie auf der Website unter dem Punkt „Universität – Karriere – Datenschutzinformationen“.

Bewerbungen ohne Referenznummer werden nicht berücksichtigt und aus Datenschutzgründen sofort gelöscht.