Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe eigenständige Forschungsaktivitäten im Bereich Signalverarbeitung durch und entwickle innovative Prototypen.
- Unternehmen: Helmut Schmidt Universität, eine angesehene Institution mit Fokus auf moderne Technologien.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein jährlicher Bonus.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Karrierechancen und Unterstützung für persönliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsversorgung mit intelligenter Technologie und verbessere das Leben von Menschen.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Elektrotechnik oder verwandten Bereichen und Kenntnisse in Signalverarbeitung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
An der Helmut Schmidt Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg (HSU/UniBw H), Fakultät für Elektrotechnik, Lehrstuhl für Signalverarbeitung in der Medizin, ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) (Entgeltgruppe 13 TVöD; 39 Stunden pro Woche) für einen befristeten Zeitraum von 2 Jahren zu besetzen. Der Lehrstuhl wurde kürzlich eingerichtet und deckt ein breites Spektrum an Forschung zur Entwicklung und Unterstützung intelligenter, interpretierbarer Assistenzsysteme im Gesundheitswesen ab.
Die thematische Ausrichtung des Lehrstuhls gliedert sich in folgende drei Säulen:
- 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 methodische Grundlage für interpretierbare Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML), die die transparente und anwendungsspezifische Anpassung von Rechenmodellen ermöglicht.
Aufgaben:
- Eigenständige Forschungsaktivitäten zu folgenden Themen: Kombinationen von generativen und prädiktiven Modellen zur Sprachverbesserung; 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 a priori Informationen (z.B. über zusätzliche Sensoren, Fachwissen usw.), um verbesserte und interpretierbare Modelle zu erstellen.
- Entwicklung von Prototypen und Demonstratorplattformen zur klaren Veranschaulichung der erzielten Fortschritte bei nationalen und internationalen Veranstaltungen und im Internet.
- Unterstützung in der Lehre in Höhe von 3,0 Semesterwochenstunden.
- 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 von mindestens C1 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachen.
- 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.
- DeutschlandJobTicket mit Arbeitgeberzuschuss, sofern die notwendigen Voraussetzungen erfüllt sind.
- Möglichkeit, einen Betreuungsplatz in einer Kindertagesstätte in der Nähe des Campus zu beantragen, sofern die notwendigen Voraussetzungen erfüllt sind.
- Sie profitieren von gezielter Personalentwicklung und einem umfangreichen Angebot an Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Budgetfreundliche Mahlzeiten in der Mensa mit drei Mahlzeiten am Tag.
- Sie haben die Möglichkeit, an Angeboten zur Gesundheitsförderung am Arbeitsplatz teilzunehmen.
- Kostenlose Parkplätze auf dem Campusgelände.
- 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 Anstellung 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 unter Berücksichtigung der zu erbringenden Tätigkeiten auf mehr als vorübergehender Basis und der Erfüllung der persönlichen oder tariflichen Anforderungen (Stellenmerkmale). Teilzeitarbeit ist möglich. Die Bundeswehr fördert die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern und begrüßt daher besonders Bewerbungen von Frauen. Gemäß dem Sozialgesetzbuch IX und dem Behindertengleichstellungsgesetz begrüßen wir ausdrücklich Bewerbungen von schwerbehinderten Personen; die Erfüllung der Anforderungen der Ausschreibung wird individuell geprüft. Die Bundeswehr unterstützt die Ziele des Nationalen Aktionsplans und begrüßt Bewerbungen von Menschen mit Migrationshintergrund.
Weitere Informationen zur Universität und zum Lehrstuhl 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.