Senior Scientist / Principal Scientist (Akadem. Rat*Rätin auf Probe/Lebenszeit) in Embedded AI and Ubiquitous Computing (w/m/d)

Das Institut für Informatik sucht eine/n Senior Scientist / Principal Scientist (Akadem. Rat*Rätin auf Probe/Lebenszeit) in Embedded AI and Ubiquitous Computing (w/m/d)

• Bewerbungsfrist: 30. September 2025
• Veröffentlichungsdatum: 6. Juni 2025
• Eintrittstermin: Zum nächstmöglichen Zeitpunkt.
• Arbeitsumfang: Vollzeitstelle
• Kennziffer: 00004291

Beschreibung

Position

 

Die*der Stelleninhaber*in leitet Forschungsaktivitäten auf dem Gebiet der eingebetteten KI, ubiquitäres Computing, sowie IoT. Weiterhin umfassen die Aufgaben der Stelle die Unterstützung der universitären Lehre auf Bachelor, Master, und Promotionsniveau in Themen der eingebetteten KI. Forschungsaktivitäten umfassen beispielsweise die Optimierung von maschinellem Lernen für ressurcensensitives Rechnen, Algorithmen zur Kontexterkennung, Experten-Datenmodell-Integration, Sensorik und Aktorik-Systeme, sowie Datenverarbeitung mit ultra-geringem Energiebedarf. Die Forschungsaktivitäten sollen mit Anwendungen verknüpft werden, beispielsweise im Feld der Biomedizin, digitaler Gesundheit, Raumfahrt, oder Automatisierung. .

 

Aufgaben

• Leitung sowie Umsetzung von wegweisenden Forschungsaktivitäten im Bereich eingebettete KI und Datenverarbeitung mit ultra-geringem Energiebedarf
• Unterstützung der universitären Lehre im Bereich eingebetteten KI in Bachelor und Master.
• Akquise von Drittmitteln für Forschungsprojekte aus nationalen und EU-Programmen
• Initiierung sowie aktive Beteiligung in multidisziplinären, kollaborativen Forschungs­verbünden mit Partnern der Universität, Universitätsklinik, sowie Hahn-Schickard
• Leitung von wissenschaftlichen Veröffentlichungen in führenden Journals und Konferenzen sowie Öffentlichkeitsarbeit
• Anleitung und Unterstützung von Doktorand*innen
• Fortbildung zur Stärkung der wissenschaftlich-technischen Fähigkeiten, sowie Managementfähigkeiten durch On-the-job-Training sowie ein individuelles Programm
• Lehrverpflichtungen entsprechend der Lehrverpflichtungsverordnung Baden-Württemberg 

 

Qualifikationen

 

Zentrale Kriterien für die Auswahl sind Forschungs- und Führungseigenschaften, insbesondere mit Bezug zu eingebetteter KI und  ubiquitärem Computing. Für die Position wird eine Promotion im Feld der Informatik, Eingebetteten Systemen, Elektrotechnik, Biomedizinischen Technik, oder verwandten Fächern gefordert. Die akademische Leistung soll anhand wissenschaftlicher Veröffentlichungen, Patentanmeldungen, Drittmittelakquise, sowie Lehrerfahrung deutlich werden. Insbesondere, eine oder mehrere der folgenden technischen Fähigkeiten werden erwartet:

• Design von eingebetteten Systemen, einschließlich Crosscompiling, Hardwarebeschleuniger und Systemsimulationen
• Effizientes maschinelles Lernen, einschließlich Quantisierung, Pruning, Rangfaktorisierung, Knowledge Distillation
• Datenanalyse von Zeitreihen und Signalverarbeitung
• Eingebettete neurale Netze und eingebettete Umsetzungsumgebungen, einschließlich Tensorflow, Pytorch, TFLite, ONNX, etc.  
• Souveränität im Einsatz moderner Dateninferenzwerkzeuge, z.B. Python, sowie Programmiersprachen, einschließlich C, C++
• Kenntnisse in den Bereichen Wearable Technologien und Digitaler Gesundheit sind vorteilhaft.

 

Weiterhin ist eine unabhängiger, praxisnaher Arbeitsstil sowie exzellente Kommunikations­fähigkeiten erforderlich. Die*der Stelleninhaber*in ist an der Leitung von innovativen Entwicklungen interessiert. Außerdem wird ein starkes Interesse an Anwendungen und der Umsetzung von Forschungsergebnissen in Anwendungen erwartet. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse bzw. das Ziel, Deutsch als Fremdsprache zu erlernen, sind wünschenswert. Die beamtenrechtlichen Voraussetzungen müssen erfüllt sein.

 

Über das Intelligent Embedded Systems Lab

 

Die Arbeitsgruppe kooperiert eng mit Hahn-Schickard und bietet eine offene, multidisziplinäre und multikulturelle Arbeitsumgebung mit einer umfangreichen Bandbreite an Forschungsaktivitäten, einschließlich Data Science, Biomedizinische Datenanalyse, Computerbasierte 3D-Modellierung, sowie Gestaltung von eingebetteten Systemen. Wir arbeiten mit vielen medizinischen Instituten, führenden Partnern aus der Wirtschaft, sowie Spin-Offs zusammen, um Forschungsergebnisse in Anwendungen zu überführen. Die Mitglieder der Arbeitsgruppe bringen verschiedene Fachexpertise ein, einschließlich Informatik, Medizintechnik, Elektrotechnik, sowie Embedded Systems. Wir betreiben Labore auf dem aktuellen Stand der Technik, einschließlich Elektronikentwicklung, additive Fertigung, photometrische Systeme, sowie unterstützen Validierungsstudien. Weiterhin betreiben wir dedizierte Server für Simulationen und das Testen von Verfahren und Algorithmen.

 

 

Bewerbung

 

Die Stelle ist unbefristet und in Vollzeit. Eine Reduzierung der Arbeitszeit ist verhandelbar. Der Beginn ist ab sofort oder nach Vereinbarung. Die Vergütung erfolgt nach A13. Direktbewerbungen werden bevorzugt.

 

Bitte bewerben Sie sich mit Bewerbung unter Angabe der Kennziffer 00004291, einschließlich Anschreiben, Lebenslauf/CV, Nachweisen (unbeglaubigt), als ein PDF-Dokument, bis spätestens 30.09.2025.

 

Für nähere Informationen steht Ihnen Herr Prof. Dr. Oliver Amft per E-Mail amft@informatik.uni-freiburg.de zur Verfügung. Der Bewerbungsprozess umfasst eine oder mehrere Gespräche via Videokonferenz oder in Präsenz. Bewerbungen, die nicht den oben beschriebenen Formatierungsanforderungen entsprechen, werden nicht beachtet.

 

   

Für die hier ausgeschriebene Position freuen wir uns besonders über Bewerbungen von Frauen.

Bewerbung

Bitte bewerben Sie sich mit o. g. Unterlagen unter Angabe der Kennziffer 00004291 bis spätestens 30. September 2025. Ihre Bewerbung richten Sie bitte in schriftlicher oder elektronischer Form an:

Universität Freiburg
Institut für Informatik
Embedded Systems
Georges-Köhler-Allee 302
79110 Freiburg 
oder
amft@informatik.uni-freiburg.de

Für nähere Informationen steht Ihnen Herr Prof. Dr. Oliver Amft unter Tel. +49 761 887865733 oder E-Mail amft@informatik.uni-freiburg.de zur Verfügung.