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Nürnberg

W 2-Professur Informatik Schwerpunkt Maschinelles Lernen

Die Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm ist mit rund 13.100 Studierenden bundesweit eine der größten Hochschulen ihrer Art und ist bekannt für das breite Studienangebot, die interdisziplinäre Forschung, die anwendungsorientierte Lehre und die internationale Ausrichtung.

An der Fakultät Informatik ist zum 1. Oktober 2017 oder später die Professur der BesGr. W 2 für folgendes Lehrgebiet zu besetzen:

Informatik mit dem Schwerpunkt Maschinelles Lernen

Der/Die Bewerber/in verfügt über fundierte theoretische Kenntnisse und über mehrjährige praktische Erfahrungen 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 wird erwartet.

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

Einstellungsvoraussetzungen sind:

Ein abgeschlossenes Hochschulstudium. Die besondere Befähigung zu wissenschaftlicher Arbeit ist durch die Qualität einer Promotion oder durch einen anderen Nachweis (Gutachten über promotionsadäquate Leistungen) zu belegen. Pädagogische Eignung sowie besondere Leistungen bei der Anwendung oder Entwicklung wissenschaftlicher Erkenntnisse und Methoden in einer mindestens fünfjährigen beruflichen Praxis, die nach Abschluss des Hochschulstudiums erworben sein muss und von der mindestens drei Jahre außerhalb des Hochschulbereiches ausgeübt worden sein müssen; in besonderen Fällen kann der Nachweis der außerhalb des Hochschulbereichs ausgeübten beruflichen Praxis dadurch erfolgen, dass über einen Zeitraum von mindestens fünf Jahren ein erheblicher Teil der beruflichen Tätigkeit in Kooperation zwischen Hochschule und außerhochschulischer beruflicher Praxis erbracht wurde.

In das Beamtenverhältnis kann berufen werden, wer das 52. Lebensjahr noch nicht vollendet hat.

Nach Erfüllung der beamtenrechtlichen Voraussetzungen ist die Berufung in das Beamtenverhältnis auf Lebenszeit beabsichtigt.

Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.

Die Hochschule strebt eine signifikante Erhöhung des Anteils von Frauen in der Lehre an und bittet deshalb qualifizierte Frauen ausdrücklich um ihre Bewerbung. Frauen werden unter Wahrung des Vorrangs von Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung, der dienstrechtlichen Vorschriften und sonstiger rechtlicher Vorgaben bevorzugt eingestellt. Die Hochschule trägt das Zertifikat »Familiengerechte Hochschule«.

Bewerbungen sind mit den üblichen Unterlagen (Lebenslauf, Zeugnisse, Nachweise über den beruflichen Werdegang und die wissenschaftlichen Arbeiten) bis 14. April 2017 bei der

Fakultätsreferentin der Fakultät Informatik
der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm
Postfach 21 03 20
90121 Nürnberg
Telefon: 0911/5880-1674

einzureichen.

Die Ausschreibung ist auch im Internet unter https://www.th-nuernberg.de/institutionen/jobs/professuren-an-der-th-nuernberg/zwei-professuren-der-besgr-w-2-an-der-fakultaet-informatik/page.html abrufbar.



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Sie sehen ein Angebot der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm. Das ZPID ist nicht verantwortlich für Inhalt, Aktualität und Gültigkeit des Angebots.
Weitere Informationen können Sie beim Stellenanbieter erfragen.

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