Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in – Postdoc / Doktorand/in (w/m/d) – Datengesteuerte und KI-basierte Analyse und Signalverarbeitung für audiovisuelle Medien

Weitere Informationen

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf zunächst drei Jahre.
Eine Weiterbeschäftigung von mindestens einem Jahr ist vorgesehen.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Unser Profil

Am Institut für Nachrichtentechnik erforschen wir das Zusammenspiel von multimedialer Signalverarbeitung, menschlicher Wahrnehmung, Nutzendenerleben und der Nachhaltigkeit von Nachrichtensystemen. Wir analysieren vor allem audiovisuelle Systeme entlang der gesamten Übertragungskette (Aufnahme, Post-Processing, Codierung, Übertragung, Wiedergabe und Optimierung), um ihre Qualität und Effizienz im Betrieb und in der Entwicklung zu verbessern. Dabei berücksichtigen wir Aspekte wie Signalgüte, Wahrnehmung, Nutzendenverhalten, kognitive Leistung, Erlebensqualität (Quality of Experience) und Ressourcenverbrauch, von Energie bis hin zu menschlichen Faktoren wie Ermüdung, kognitive Anstrengung oder „Cybersickness“. Unsere interdisziplinäre Forschung verbindet Ingenieurwissenschaften, Informatik, Mensch-Maschine-Interaktion und Psychologie. Wir verfolgen einen Open-Science-Ansatz für möglichst reproduzierbare Forschung und sind eng vernetzt mit internationalen Partner/innen aus Wissenschaft und Industrie sowie Ausgründungen, etwa aus dem Vorgängerinstitut von Prof. Raake an der TU Ilmenau.

Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) bzw. des maschinellen Lernens ermöglichen prinzipiell die Generierung, Verbesserung und effiziente Verarbeitung von audiovisuellen Inhalten. Beispiele sind vielfältig, wie das KI-basierte Hochskalieren der visuellen Auflösung (räumlich, z.B. auf 4K oder 8K UHD, oder zeitlich auf HFR mit 120 fps) und die Anpassung des Dynamikumfangs und/oder Farbraums, die akustische Quellentrennung, die KI-basierte Codierung und Rekonstruktion von Audio- oder Videosignalen oder die KI-gestützte Generierung von Audio- oder Videoinhalten wie beispielswiese von kinematografischen Videos oder hochqualitativem volumetrischen Videodarstellungen von z.B. Menschen. Auch für die Bewertung der Güte bzw. Qualität oder Ästhetik von Audio oder Bild- und Videosignalen haben sich Verfahren des Maschinellen Lernens bzw. der KI etabliert. Dabei sind die aus KI-basierter Verarbeitung resultierenden auditorischen, visuellen oder audiovisuellen Signale rein anhand einer Signalgüte im Sinne eines einfachen Signal-zu-Rauschabstandes längst nicht mehr ausreichend beschreibbar. Entsprechend müssen automatisierte Messverfahren zur Schätzung der wahrgenommenen Qualität oder Ästhetik die wahrgenommenen Merkmale und Gütekriterien der KI-basierten Verarbeitung treffend vorhersagen können.

An der Schnittstelle von KI-basierter audiovisueller Medienverarbeitung und der „Gütemessung“ aus Sicht des Menschen besteht der intensive Bedarf einer innovativen, datenbasierten Signalanalyse und -Evaluation. Aufgrund der benötigten Ground-Truth Daten sind dafür umfassende Wahrnehmungstests erforderlich, für die eine Durchführung im Labor wegen des damit verbundenen Aufwands nicht ausreichend skaliert. Hier bietet die Erforschung innovativer Ansätze des sogenannten Crowdsourcings mindestens komplementär einen möglichen Lösungsweg, wie von unserer Arbeitsgruppe beispielsweise für 4K-Video und Bildästhetik bereits gezeigt. Die Messsignale und -Daten zu den KI-unterstützten audiovisuellen Systemen ebenso wie bei der Verwendung aufgezeichnete Nutzendendaten und Daten zum Ressourcenverbrauch stellen eine umfassende Forschungsdatenbasis dar. Für deren Annotation und Verfügbarmachen nach dem „Open Science“- / „Reproducible Research“-Ansatz des Instituts sind auch zur Berücksichtigung von Aspekten der Anonymität und Vertraulichkeit innovative Ansätze gefragt. Dabei soll auf den von Prof. Raakes Forschungsgruppe auch zuvor an der TU Ilmenau entwickelten Verfahren und Forschungswerkzeugen aufgesetzt werden und diese im Sinne eines systematischen, KI-gestützten Forschungsdatenmanagements in Kooperation mit Partner/innen aus dem Forschungsnetzwerks des Instituts erweitert und durch Neuentwicklungen ergänzt werden.

Warum Sie sich uns anschließen sollten:

• Forschungsmöglichkeit in wegweisenden audiovisuellen und immersiven Technologien.
• Zugang zu fortschrittlicher Untersuchungs- und Datenverarbeitungsinfrastruktur (wie zum Beispiel CLAIX-2023, die AixCAVE und die aktuell am Institut entstehenden, umfassenden Labore für Nutzertests und Systemcharakterisierung)
• Eine kollaborative Forschungsumgebung.
• Die Möglichkeit, an der Entwicklung der nächsten Generation von Multimediatechnologien und Verfahren zur Evaluation von deren Wahrnehmung mitzuwirken.

Ihr Profil

• Sehr guter Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar) sowie ggf. eine abgeschlossene Promotion in Elektrotechnik, Technischer Informatik, Informatik, Data Analytics oder einem verwandten Bereich.
• Leidenschaft für Themen an der Schnittstelle aus Nachrichtentechnik und Multimediasystemen, menschlicher Wahrnehmung und Signalverarbeitung sowie der Systemmodellierung mittels Verfahren des Maschinellen Lernens und Künstlichen Intelligenz.
• Umfassende Erfahrung in Verfahren des maschinellen Lernens bzw. KI.
• Umfassende Programmierkenntnisse (Python oder C++/C#).
• Großes Interesse an interdisziplinärer Zusammenarbeit.

Ihre Aufgaben

• Kooperativer Aufbau eines KI-gestützten Forschungsdatenmanagements für heterogene Datensammlungen aus audiovisuellen Signalen, System- sowie Wahrnehmungs- und Verhaltensdaten.
• Erforschung neuartiger Testverfahren zur labor- und webbasierten Evaluation von audiovisuellen Systemen.
• Erforschung neuartiger signal- und bitstrombasierter Verfahren zur System- und Signalanalyse.
• Mitwirkung an der internationalen Standardisierung (z.B. International Telecommunication Union – ITU-T, Video Quality Experts Group – VQEG).
• Zusammenarbeit in einem interdisziplinären und internationalen Forschungsumfeld.

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung.

Besoldung / Entgelt

EG 13 TV-L