Wissenschaftliche*r Mitarbeiterin bzw. Mitarbeiter / Doktorandin bzw. Doktorand (m/w/d) Maschinelles Lernen und Kombinatorische Optimierung
Technische Universität Dresden
Befristet
Vollzeit
Bewerbungsfrist: 26.02.2026
Veröffentlicht am: 28.01.2026
Dresden
Die Technische Universität Dresden (TUD) zählt als Exzellenzuniversität zu den leistungsstärksten Forschungseinrichtungen Deutschlands. Sie begreift Diversität als kulturelle Selbstverständlichkeit und Qualitätskriterium einer Exzellenzuniversität. Entsprechend begrüßen wir alle Bewerberinnen und Bewerber, die sich mit ihrer Leistung und Persönlichkeit bei uns und mit uns für den Erfolg aller engagieren möchten. An der Fakultät Informatik, Institut für Künstliche Intelligenz, sind an der Professur für Maschinelles Lernen für Computer Vision zum nächstmöglichen Zeitpunkt zwei Stellen als
wiss. Mitarbeiterin bzw. Mitarbeiter / Doktorandin bzw. Doktorand (m/w/d)
Maschinelles Lernen und Kombinatorische Optimierung
(bei Vorliegen der persönlichen Voraussetzungen E 13 TV-L)
in Vollzeit für die Dauer von drei Jahren (Beschäftigungsdauer gem. WissZeitVG), mit dem Ziel der eigenen wissenschaftlichen Weiterqualifikation (i. d. R. Promotion), zu besetzen. Aufgaben:- freie, von eigener Neugier getriebene wiss. Grundlagenforschung zu fundamentalen mathematischen Optimierungsproblemen auf den Gebieten des Maschinellen Lernens und der Bildanalyse
- Design und Analyse von Algorithmen zur exakten oder approximativen Lösung dieser Probleme
- Implementierung, empirische Analyse und Vergleich dieser Algorithmen anhand von Daten
- Publikation von Forschungsergebnissen auf führenden Konferenzen und in führenden Journalen
- Mitarbeit in der Lehre und der akademischen Selbstverwaltung
- sehr guter wiss. Hochschulabschluss in Mathematik, Informatik oder Physik
- umfangreiche Vorkenntnisse in diskreter Mathematik sowie auf einem Gebiet der mathematischen Optimierung (etwa: diskrete Optimierung, konvexe Optimierung)
- starkes Interesse an Grundlagenforschung mit rigorosen mathematischen Methoden
- sehr gute Programmierkenntnisse in C/C++
- sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- hervorragende Betreuung in einem exzellenten wissenschaftlichen Umfeld
- einzigartige Kooperationsmöglichkeiten mit lokalen, nationalen und internationalen Partnern
- individuellen Bedarfen angepasste IT-Ausstattung und Zugang zu hervorragender HPC-Infrastruktur
- moderne Arbeitsumgebung in einer Wissenschafts- und Kulturstadt, umgeben von einzigartiger Landschaft
Herrn Prof. Dr. Björn Andres
Helmholtzstr. 10, 01069 Dresden
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