Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in - Embedded Systems

Bereich: Fakultät IV - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät | Stellenumfang: Teilzeit | Beschäftigungsdauer: befristet | Ausschreibungs-ID: 6934

Wir sind eine interdisziplinär ausgerichtete und weltoffene Universität mit aktuell rund 14.000 Studierenden und einem Fächerspektrum von den Geistes-, Sozial- und Wirtschaftswissenschaften bis hin zu Natur-, Ingenieur- und Lebenswissenschaften. Mit über 2.000 Beschäftigten zählen wir zu den größten Arbeitgebern der Region und bieten ein einzigartiges Umfeld für Lehre, Forschung und Weiterbildung.

Wir suchen:

In der Fakultät IV - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät, Dep. ETI / Embedded Systems, suchen wir eine/n wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in zum 01.05.2026 zu folgenden Konditionen:

• 50% = 19,92 Stunden
• Entgeltgruppe 13 TV-L
• befristet bis 30.04.2029

Die Stelle ist Teil eines interdisziplinären Forschungsumfelds mit Schwerpunkt auf verhaltensbasierter Künstlicher Intelligenz an. Die Forschung kombiniert gesundheitsbezogene KI-Systeme und Automobil-KI mit einem starken Fokus auf Human-in-the-Loop-Lernen, adaptiven Modellen und erfahrungsbasierter Datengenerierung.

Ihre Aufgaben:

• Konzeption und Entwicklung von KI-Modellen, die sich durch neue Erfahrungen adaptiv weiterentwickeln
• Untersuchung von Self-Supervised- und Semi-Supervised-Learning-Ansätzen
• Implementierung von Human-in-the-Loop-Lernpipelines
• Entwicklung und Evaluation von KI-Systemen für Gesundheits- und/oder Automotive-Anwendungen
• Erhebung, Aufbereitung und Analyse von Realweltdaten, insbesondere Verhaltens- und Sensordaten
• Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in internationalen Fachzeitschriften und auf wissenschaftlichen Konferenzen
• Unterstützung der Lehre sowie Betreuung von Studierenden (Lehrverpflichtung: 2 Semesterwochenstunden)

Ihr Profil:

• Abgeschlossenes Masterstudium (oder gleichwertig) in Informatik, Elektrotechnik, Mechatronik, Künstlicher Intelligenz oder einem vergleichbaren Studiengang
• Starkes Interesse an Machine Learning und KI-Forschung
• Erfahrung mit Deep-Learning-Modellen (z. B. Transformer, CNNs, RNNs)
• Gute Programmierkenntnisse in Python (Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow von Vorteil)
• Interesse an Verhaltensmodellierung, adaptiven Systemen oder kognitiv inspirierten KI-Ansätzen
• Hohe Motivation zur Arbeit an interdisziplinären Forschungsfragestellungen
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift (Deutschkenntnisse von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich)
• Fähigkeit zum selbstständigen Arbeiten sowie ausgeprägte Teamfähigkeit

Unser Angebot:

• Förderung der eigenen wissenschaftlichen oder künstlerischen Qualifizierung nach dem Wissenschaftszeitvertragsgesetz (z.B. Promotion)
• Vielfältige Möglichkeiten, Verantwortung zu übernehmen und einen sichtbaren Beitrag im Umfeld von Forschung und Lehre zu leisten
• Ein modernes Verständnis von Führung und Zusammenarbeit
• Umfangreiches Personalentwicklungsprogramm
• Gesundheitsmanagement mit breit gefächertem Präventions- und Beratungsangebot

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung bis zum 25.02.2026.

Bitte bewerben Sie sich ausschließlich über unser Jobportal (https://jobs.uni-siegen.de). Bewerbungen in Papierform oder per E-Mail können wir leider nicht berücksichtigen.

Ihre Ansprechperson:

Prof. Dr. Roman Obermaisser

+49 271 740 3332

roman.obermaisser@uni-siegen.de

Chancengerechtigkeit und Diversity werden an der Universität Siegen gefördert und gelebt. Die Ausschreibung richtet sich ausdrücklich an Menschen aller Geschlechter (m/w/d); Bewerbungen von Frauen werden gemäß Landesgleichstellungsgesetz besonders berücksichtigt. Gleichermaßen wünschen wir uns Bewerbungen von Personen mit unterschiedlichstem persönlichen, sozialen und kulturellen Hintergrund, Menschen mit Schwerbehinderung und diesen Gleichgestellten.

• Abgeschlossenes Masterstudium (oder gleichwertig) in Informatik, Elektrotechnik, Mechatronik, Künstlicher Intelligenz oder einem vergleichbaren Studiengang
• Starkes Interesse an Machine Learning und KI-Forschung
• Erfahrung mit Deep-Learning-Modellen (z. B. Transformer, CNNs, RNNs)
• Gute Programmierkenntnisse in Python (Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow von Vorteil)
• Interesse an Verhaltensmodellierung, adaptiven Systemen oder kognitiv inspirierten KI-Ansätzen
• Hohe Motivation zur Arbeit an interdisziplinären Forschungsfragestellungen
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift (Deutschkenntnisse von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich)
• Fähigkeit zum selbstständigen Arbeiten sowie ausgeprägte Teamfähigkeit

• Förderung der eigenen wissenschaftlichen oder künstlerischen Qualifizierung nach dem Wissenschaftszeitvertragsgesetz (z.B. Promotion)
• Vielfältige Möglichkeiten, Verantwortung zu übernehmen und einen sichtbaren Beitrag im Umfeld von Forschung und Lehre zu leisten
• Ein modernes Verständnis von Führung und Zusammenarbeit
• Umfangreiches Personalentwicklungsprogramm
• Gesundheitsmanagement mit breit gefächertem Präventions- und Beratungsangebot