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

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Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf zunächst drei Jahre.
Eine weiterführende Beschäftigung wird angestrebt.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.
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, Nutzererleben und der Nachhaltigkeit von Nachrichtensystemen. Wir analysieren vor allem audiovisuelle Systeme entlang der gesamten Übertragungskette (Aufnahme, Post-Processing, Codierung, Übertragung, Wiedergabe und Empfänger), um ihre Qualität und Effizienz bereits während der Entwicklung oder im Betrieb zu verbessern. Dabei berücksichtigen wir Aspekte wie Signalgüte, Wahrnehmung, Nutzerverhalten, kognitive Leistung, Erlebensqualität (Quality of Experience, QoE) 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 Partnern aus Wissenschaft und Industrie sowie Ausgründungen, etwa aus dem Vorgängerinstitut von Prof. Raake.

Forschungsaspekte zu dieser Ausschreibung: 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 Analyse von Audio- oder Bild- und Videosignalen sowie der Bewertung der entsprechenden Qualität oder Ästhetik haben sich Verfahren des Maschinellen Lernens bzw. der KI etabliert. Dabei sind die aus KI-basierter Verarbeitung resultierenden Audio-, visuellen oder audiovisuellen Signale in Hinblick auf eine Signalgüte anhand 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. Dabei skaliert die Durchführung im Labor wegen des damit verbundenen Aufwands nicht ausreichend. Hier bietet die Erforschung innovativer Ansätze des sogenannten Crowdsourcings komplementär einen möglichen Lösungsweg für eine umfassendere Datenerhebung, wie von unserer Arbeitsgruppe beispielsweise für 4K-Videoqualität 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 innovative Forschungsmethoden auch zur Berücksichtigung von Aspekten der Anonymität und Vertraulichkeit gefragt. Dabei kann auf den von Prof. Raakes Forschungsgruppe auch zuvor an der TU Ilmenau entwickelten Verfahren und Forschungswerkzeugen aufgesetzt werden. Zu deren Ergänzung und Erweiterung sollen im Sinne eines systematischen, KI-gestützten Forschungsdatenmanagements in Kooperation mit Partnern aus dem Forschungsnetzwerks des Instituts entsprechende Beiträge geleistet 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.
• Die Möglichkeit durch Beiträge zu unseren Arbeiten in der International Telecommunication Union (ITU-T) und Video Quality Experts Group (VQEG) bei der internationalen Standardisierung mitzuwirken.

Ihr Profil

• Erfolgreich abgschlossenes Hochschulstudium (Master oder verglichbar) und abgeschlossene Promotion (mindestens ”sehr gut”) 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 Datenanalyse-Frameworks für heterogene Datensammlungen aus audiovisuellen Signalen, System- sowie Wahrnehmungs- und Verhaltensdaten.
• Erforschung neuartiger Testverfahren zur labor- und webbasierten Evaluation von audiovisuellen Systemen.
• Erforschung neuartiger z.B. signal- oder bitstrombasierter Verfahren zur System- und Signalanalyse.
• Beiträge zu einem systematischen Forschungsdatenmanagements am Institut.
• Beiträge zur Lehre des Instituts (Bachelor, Master) und zur Betreuung von Doktorandinnen und Doktoranden.
• 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 https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung

Besoldung / Entgelt

EG 13 TV-L