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Informationstechnik Informatik Professor/in Bayern

  • Professur (W2) Informatik mit dem Schwerpunkt "Maschinelles Lernen"

    22.02.2018 Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm Nürnberg
  • Professur (W2) Digitalelektronik und Mixed-Signal-Systeme

    21.01.2021 Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg (OTH) Regensburg Professur (W2) Digitalelektronik und Mixed-Signal-Systeme - Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg (OTH) - Logo
  • Universitätsprofessur (W2) für Theorie verteilter und paralleler Systeme

    21.01.2021 Universität Augsburg Augsburg
  • Forschungsprofessur (W3) für "KI und Datenwissenschaft in der Medienproduktion"

    21.01.2021 Hochschule für Fernsehen und Film München München Forschungsprofessur (W3) für "KI und Datenwissenschaft in der Medienproduktion" - Hochschule für Fernsehen und Film München - Logo
  • Rudolf Mößbauer Tenure Track Assistant Professorships

    20.01.2021 Technical University of Munich (TUM) München Rudolf Mößbauer Tenure Track Assistant Professorships - Technical University of Munich (TUM) - Logo
  • Professur (W3) für Maschinelles Lernen, insbesondere Uncertainty Quantification

    18.01.2021 Universität Regensburg Regensburg Professur (W3) für Maschinelles Lernen, insbesondere Uncertainty Quantification - Universität Regensburg - Logo
  • Professur (W3) für Künstliche Intelligenz in der IT-Sicherheit

    18.01.2021 Universität Regensburg Regensburg Professur (W3) für Künstliche Intelligenz in der IT-Sicherheit - Universität Regensburg - Logo
  • Professur (W3) / Lehrstuhl für Biomedical Imaging

    18.01.2021 Universität Regensburg Regensburg Professur (W3) / Lehrstuhl für Biomedical Imaging - Universität Regensburg - Logo
  • Professur (W3) für Computational Immunology

    18.01.2021 Universität Regensburg Regensburg Professur (W3) für Computational Immunology - Universität Regensburg - Logo
  • Professuren in der Fakultät Technology and Engineering

    18.01.2021 Steinbeis-Hochschule deutschlandweit
  • Professur (W2) für GeoIT und Angewandte Geodäsie

    14.01.2021 Hochschule für angewandte Wissenschaften München München Professur (W2) für GeoIT und Angewandte Geodäsie - Hochschule für angewandte Wissenschaften München - Logo
  • Professur UX Design

    14.01.2021 IUBH Internationale Hochschule deutschlandweit
  • W2-Professur für GeoIT und Angewandte Geodäsie

    14.01.2021 Hochschule für angewandte Wissenschaften München München W2-Professur für GeoIT und Angewandte Geodäsie - Hochschule für angewandte Wissenschaften München - Logo
  • Professur (W2) für Machine Learning für Technische Systeme

    14.01.2021 Hochschule für angewandte Wissenschaften München München Professur (W2)  für Machine Learning für Technische Systeme - Hochschule für angewandte Wissenschaften München - Logo
  • Professur (W2) für Ergonomie in der digitalen Arbeitswelt

    11.01.2021 Hochschule für angewandte Wissenschaften München München Professur (W2) für Ergonomie in der digitalen Arbeitswelt - Hochschule für angewandte Wissenschaften München - Logo
  • Professur (W2) Visual Computing

    07.01.2021 Ostbayerische Technische Hochschule Amberg-Weiden (OTH) Amberg
  • Professur (W2) Allgemeine Elektrotechnik und Integrierte Hard-und Softwaresysteme

    30.12.2020 Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hof Hof
  • Professur im Dualen Studium - Wirtschaftsinformatik

    30.12.2020 IUBH Internationale Hochschule verschiedene Einsatzorte
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Professur (W2) Informatik mit dem Schwerpunkt "Maschinelles Lernen"

Veröffentlicht am
22.02.2018
Bewerbungsfrist
06.04.2018
Vollzeit-Stelle
Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm
Nürnberg
logo
Die Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm ist bundesweit eine der größten Hochschulen ihrer Art und ist bekannt für das breite Studienangebot, die interdisziplinäre Forschung, anwendungsorientierte Lehre und internationale Ausrichtung.

An der Fakultät Informatik ist zum 1. März 2019 oder später eine

Professur der BesGr W2 für das Lehrgebiet

Informatik mit dem Schwerpunkt
"Maschinelles Lernen"

zu besetzen.

Der/Die Bewerber/in verfügt über fundierte theoretische Kenntnisse und über mehrjährige praktische Erfahrung in der Anwendung von modernen maschinellen Lernverfahren, insbesondere von tiefen neuronalen Netzen ("Deep Learning"). Er / Sie ist vertraut mit den Besonderheiten verschiedener Netztopologien, wie Convolutional Neural Networks oder Recurrent Neural Networks, sowie unterschiedlichen Lernstrategien.

Praktische Berufserfahrung in der Anwendung von maschinellen Lernverfahren wird z.B. in einem der folgenden Einsatzfelder erwartet:
  • Automotive
  • Big Data
  • Computer Vision
  • Mensch-Maschine-Interaktion
  • Robotik
Eine angemessene Beteiligung an den Pflichtmodulen im Curriculum der Bachelorstudiengänge, insbesondere auch der Ausbildung im 1. Studienabschnitt, sowie die Befähigung zur Durchführung von Lehrveranstaltungen in englischer Sprache werden erwartet.

Der/Die Bewerber/in soll sich teamorientiert und gestaltungsfreudig für eine qualitätsvolle Lehre, im Rahmen angewandter Forschungs- und Entwicklungsvorhaben sowie in der Selbstverwaltung engagieren.

Bewerbungen sind mit den üblichen Unterlagen (Lebenslauf, Zeugnisse, Nachweise über den beruflichen Werdegang und die wissenschaftlichen Arbeiten) bis 6. April 2018 bei der Fakultätsreferentin der Fakultät Informatik der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm, Postfach 21 03 20, 90121 Nürnberg, einzureichen. Rückfragen unter Tel. 0911 5880-1674.

Nähere Einzelheiten, insbesondere zu den Einstellungsvoraussetzungen, finden Sie auf der Homepage der Technischen Hochschule Nürnberg unter www.th-nuernberg.de/stellenangebote.

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