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DoktorandenIn / PostdoktorandenIn - Institut für Neuroinformatik , Kennziffer 11

Am Institut für Neuroinformatik der Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Informatik und Psychologie ist in der neu etablierten Arbeitsgruppe “Lernende Systeme” baldmöglichst die Stelle eines/r

Doktoranden/in / Postdoktoranden/in im Bereich Lernende Systeme

befristet zu besetzen.

Die Arbeitsgruppe untersucht Lern- und Entscheidungsprozesse in kognitiven Systemen mit dem Ziel die zugrunde liegenden Prinzipien der Informationsverarbeitung mathematisch zu verstehen und zu modellieren. Kognitive Systeme umfassen dabei sowohl technische als auch biologische Systeme, was eine höchst interdisziplinäre Kombination von theoretischen und experimentellen Ansätzen erfordert. Die bisherigen theoretischen Arbeiten untersuchen insbesondere inwiefern begrenzte Resourcen sich auf Lern- und Entscheidungsprozesse auswirken. Dabei werden Methoden des maschinellen Lernens, der mathematischen Statistik, der Informationstheorie und der ökonomischen Entscheidungstheorie verwendet. Als experimentelles Modellsystem untersuchen wir insbesondere sensorimotorisches Verhalten beim Menschen. In Verhaltensexperimenten nutzen wir Virtual-Reality-Technologie und Roboter-Interfaces, um Lern- und Entscheidungsvorgänge von Versuchspersonen unter kontrollierten Bedingungen zu studieren und um theoretische Vorhersagen zu testen. Die erzielten Forschungsergebnisse sind sowohl für die Grundlagenforschung als auch für die Anwendung relevant. In ersterem Sinne geht es um ein grundlegendes wissenschaftliches Verständnis von Intelligenz und Kognition, insbesondere im Kontext der sensorimotorischen Interaktion („embodied intelligence“). In zweiterem Sinne sind für die Anwendung autonome technische Systeme und Mensch-Maschine-Interaktionen interessant, da sensorimotorisches Lernen und Agieren für (teil-)autonome Systeme ein zentrales Problem der Kognitionsforschung darstellt, insbesondere auch deren Zusammenhang mit höheren kognitiven Leistungen wie Abstraktionsfähigkeit und strukturellem Lernen. Die Arbeitsgruppe wird durch das ERC-Projekt BRISC (Bounded Rationality in Sensorimotor Coordination) des Exzellenzprogramms des European Research Council unterstützt, in dem ein neuartiges informationstheoretisches Verständnis von sensorimotorischen Interaktionen sowohl in psychologischen als auch in technischen Systemen angestrebt wird.

Die Universität Ulm mit mehr als 10.000 Studierenden bietet als jüngste Universität Baden-Württembergs interessante Berufsperspektiven in einem hochinnovativen Forschungs-, Lehr- und  Arbeitsumfeld sowie vielfältige Möglichkeiten, Beruf und Familie zu vereinbaren. Mit dem neuen, internationalen „Cognitive Systems“-Masterstudiengang gehört der Bereich „Lernende Systeme“ zum Schwerpunkt „Mensch-Maschine-Interaktion“ der Universität Ulm. Desweiteren gibt es über Ulm hinaus Kooperationsmöglichkeiten mit internationalen Partnern in Großbritannien und den USA.

Von den Bewerbern wird eine solide mathematische Ausbildung erwartet sowie ein ausgeprägtes Interesse an Fragen der künstlichen und natürlichen Intelligenz. Ein Diplom- oder Masterabschluss im Bereich der Naturwissenschaften, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften, Psychologie, Informatik, Ingenieurwissenschaften oder ähnliches wird vorausgesetzt.

Das Entgelt richtet sich nach Entgeltgruppe 13 TV-L. In Ausnahmefällen können besonders geeignete Kandidaten auch mit Bachelorabschluss berücksichtigt werden, wobei die Entgeltgruppe in diesem Fall individuell geregelt wird.

Die Universität Ulm strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre an und bittet deshalb qualifizierte Wissenschaftlerinnen nachdrücklich um deren Bewerbung.

Interessierte Kandidaten sollten einen Lebenslauf, ein kurzes Motivationsschreiben sowie ihren Hochschulabschluss unter Angabe der Kennziffer 11 bis zum 31.03.2018 an Prof. Dr. Dr. Daniel Alexander Braun schicken, E-Mail.

Schwerbehinderte werden bei entsprechender Eignung vorrangig eingestellt.

Die Einstellung erfolgt durch die Zentrale Universitätsverwaltung.