Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) (Mathematiker/in)

Stellenangebotsbeschreibung:

Die Ludwig-Maximilians-Universität München ist eine der führenden Universitäten in Europa mit einer über 500-jährigen Tradition. Sie steht für anspruchsvolle akademische Ausbildung und herausragende Forschung.

Einrichtung Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik - Mathematisches Institut    Vergütung TV-L   Umfang Vollzeit (100%)    Besetzungsdatum ab sofort (zunächst befristet auf zwei Jahre, mit Option auf Verlängerung)    Bewerbungsfrist 01.09.2024

Das sind wir:

Der Lehrstuhl für Mathematische Grundlagen der Künstlichen Intelligenz  (https://www.math.lmu.de/personen/professoren/kutyniok/index.html) ist als neugegründeter KI-Lehrstuhl am Mathematischen Institut der Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik  (https://www.math.lmu.de/) der Ludwig-Maximilians-Universität München Teil der HighTech-Agenda des Freistaates Bayern. Unsere Forschung konzentriert sich zum einen auf die Entwicklung von mathematischen Grundlagen und basierend hierauf der Analyse von zentralen Methodiken der künstlichen Intelligenz wie z.B. tiefen neuralen Netze. Zum anderen befassen wir uns mit der zuverlässigen Verwendung derartiger Algorithmen im Bereich der inversen Probleme und partiellen Differentialgleichungen, zielend auf Anwendungen in der medizinischen Bildverarbeitung, Robotik und Telekommunikation. Des Weiteren ist der Lehrstuhl in leitender Funktion verantwortlich für diverse Großinitiativen an der LMU als auch im Münchner Umfeld, wie z.B. für den AI-HUBLMU und die Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI.

Die zu besetzende Stelle gehört zum Projekt „Spiking Neural Networks: Theoretical Foundations, Trustworthiness, and Energy-Efficiency“, welches in Kooperation mit Prof. Dr. Boche (Lehrstuhl für Theoretische Informationstechnik, Technische Universität München) bearbeitet wird. Spiking Neural Networks modellieren das menschlichen Gehirn deutlich besser als klassische neuronale Netze, insbesondere mit dem Ziel das enorme Energieproblem wie auch Probleme mit Vertrauenswürdigkeit derzeitiger KI zu lösen. In diesem Projekt sollen deren mathematische Grundlagen insbesondere auch im Hinblick auf Vertrauenswürdigkeit und Energieeffizienz entwickelt werden. Das Projekt ist Teil des Schwerpunktprogrammes SPP 2298 „Theoretische Grundlagen von Deep Learning“.

Wir suchen Sie:

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d)

am Standort München

Das sind Ihre Aufgaben:

- Forschung an den Fragestellungen des Projektes „ Spiking Neural Networks: Theoretical Foundations, Trustworthiness, and Energy-Efficiency“

- Publikation von Forschungsergebnissen vorwiegend in nationalen und internationalen Zeitschriften

- Vorstellung der Forschungsergebnisse auf internationalen Konferenzen

- Teilnahme an den Veranstaltungen des SPP 2298.

Das sind Sie:

- Sie verfügen über ein sehr gut abgeschlossenes Hochschulstudium der Mathematik, Informatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung, vorzugsweise mit Schwerpunkt im Bereich der mathematischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz und/oder der Bildverarbeitung/Inverse Probleme

- Sie haben gute Programmierkenntnisse

- Ihre Kommunikation in deutscher und englischer Sprache ist in Wort und Schrift verhandlungssicher.

Das ist unser Angebot:

- ein hochaktuelles Forschungsgebiet

- die Chance, sich auf einzigartige Weise mit der deutschen, interdisziplinären Forschungswelt im Gebiet der theoretischen Grundlagen von Deep Learning durch diverse Events des SPPs 2298 zu vernetzen

- ein angenehmes, kollegiales Betriebsklima in einem hochgradig internationalen Lehrstuhl

- die Möglichkeit zur Promotion

- einen Arbeitsplatz in zentraler Lage in München, der sehr gut mit öffentlichen Verkehrsmitteln zu erreichen ist.

Die Vergütung erfolgt nach entsprechender Qualifizierung und Berufserfahrung bis .TV-L E13 (https://www.tdl-online.de/fileadmin/downloads/TV-L/TV-L_Anlagen/Allgemeine_Entgelttabelle__Anlage_B___g%C3%BCltig_ab_01.12.2022.pdf) .

Die Universität München ist bestrebt, den Anteil der Frauen am wissenschaftlichen Personal zu erhöhen und fordert qualifizierte Frauen ausdrücklich auf, sich zu bewerben.

Eine Teilzeitbeschäftigung ist grundsätzlich möglich.

Schwerbehinderte Personen werden bei im Wesentlichen gleicher Qualifikation bevorzugt.

Kontakt:

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung per E-Mail (ein PDF, maximal 5MB) mit den üblichen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Kopien von Zeugnissen und Urkunden, Schriftenverzeichnis, Kontaktdaten von zwei Personen für Unterstützungsschreiben) bis zum 01.09.2024 an Frau Prof. Dr. Gitta Kutyniok: skr101math.lmu.d (https://mailto: skr101math.lmu.de ) e.

Für Rückfragen steht Prof. Dr. Gitta Kutyniok ( kutyniokmath.lmu.de (https://mailto: kutyniokmath.lmu.de ) ) zur Verfügung.

Wo Wissenschaft alles ist.

An der LMU arbeiten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler auf höchstem Niveau an den Zukunftsfragen um Mensch, Gesellschaft, Kultur, Umwelt und Technologie, unterstützt durch kompetente Beschäftigte in Verwaltung, IT und Technik. Werden Sie Teil der LMU München! (https://www.lmu.de/de/die-lmu/arbeiten-an-der-lmu/index.html)

Im Rahmen Ihrer Bewerbung auf eine Stelle an der LMU übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu die Datenschutzerklärung der LMU (https://www.lmu.de/de/footer/datenschutz/index.html)  für den Internetauftritt. Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzinformationen zur Kenntnis genommen haben und mit der Datenverarbeitung im Rahmen des Auswahlverfahrens einverstanden sind.

Ludwig-Maximilians-Universität München

Geschwister-Scholl-Platz 1

80539 München

Nur schwerbehinderte oder ihnen gleichgestellte Personen