Die Bergische Universität Wuppertal ist eine dynamische, vernetzte, forschungsorientierte Campusuniversität. Gemeinsam stellen sich hier mehr als 26.000 Forschende, Lehrende, Studierende und Mitarbeitende den Herausforderungen in Gesellschaft, Kultur, Bildung, Ökonomie, Technik, Natur und Umwelt.
In der Fakultät für Elektrotechnik, Informationstechnik und Medientechnik, am Institute for Technologies and Management of Digital Transformation, suchen wir Unterstützung.
Wir am Institut für Technologien und Management der Digitalen Transformation (TMDT) sind ein interdisziplinäres Team, das technische, organisatorische und gesellschaftliche Aspekte der digitalen Transformation beforscht. Im Forschungsbereich „Industrial Deep Learning“ forschen wir an der Schnittstelle zwischen der Informatik und den Ingenieurwissenschaften und entwickeln Anwendungen für künstliche Intelligenz im industriellen Umfeld. Für ein Forschungsprojekt, welches die Entwicklung eines modernen und multimodalen Deepfake-Datensatzes zum Ziel hat, suchen wir eine/n engagierte/n wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in, die/der zur Verbesserung der Deepfake-Erkennung und -Generierung beiträgt und damit hilft, die Sicherheit und Integrität digitaler Medien zu stärken.
IHRE AUFGABEN
- Wissenschaftliche Literaturrecherche und -auswertung
- Erforschung und Entwicklung von Methoden zur Erzeugung realistischer Deepfakes mit Schwerpunkt auf Bildern und Videos
- Entwicklung von Methoden zum Training, zur experimentellen Evaluierung und zur Verbesserung von Deep Learning Modellen
- Zusammenarbeit mit Teammitgliedern, Forschungseinrichtungen und internationalen Partnern
- Präsentation der Forschungsergebnisse auf wissenschaftlichen Konferenzen und in Fachpublikationen
- Weiterentwicklung der wissenschaftlichen, fachlichen und persönlichen Qualifikation
IHR PROFIL
- Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbarer Abschluss) der Fachrichtung Informatik, Medieninformatik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder vergleichbarer Studiengänge
- Motivation und Engagement für wissenschaftliches und selbstständiges Arbeiten
- Selbstständigkeit, Kreativität und Freude an neuen Technologien
- Kommunikationsstärke und Teamfähigkeit
- Verhandlungssichere Deutschkenntnisse, mindestens sehr gute Englischkenntnisse
- Erfahrung mit mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python, Java, C++)
- Kenntnisse in der Nutzung von Bibliotheken und Frameworks für maschinelles Lernen und Deep Learning (z. B. TensorFlow, PyTorch, Keras)
Darüber hinaus wünschenswert sind
- Erfahrung in der Entwicklung oder Anwendung von generativen Modellen (z. B. GANs, Diffusionsmodelle)
- Erfahrung im wissenschaftlichen Schreiben Es handelt sich um eine Qualifizierungsstelle im Sinne des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes (WissZeitVG), die zur Förderung der folgenden wissenschaftlichen oder künstlerischen Qualifizierung besetzt werden kann: Erwerb von Berufserfahrungen bei der Durchführung des Projektes „Deepfakes“.
Die Laufzeit des Arbeitsvertrags wird der angestrebten wissenschaftlichen Qualifizierung angemessen gestaltet. Beginn zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Dauer befristet bis 31.03.2027
Stellenwert E 13 TV-L
Umfang Vollzeit (Teilzeit ist möglich, bitte geben Sie bei der Bewerbung an, ob Sie auch bzw. nur an einer Teilzeitbeschäftigung interessiert wären)
Kennziffer 25102
Ansprechpartner Herr Prof. Dr.-Ing. Tobias Meisen, meisen@uni-wuppertal.de
Bewerbungen über stellenausschreibungen.uni-wuppertal.de
Bewerbungsfrist 05.08.2025
An der Bergischen Universität schätzen wir die individuellen und kulturellen Unterschiede unserer Universitätsangehörigen und setzen uns für Gleichstellung, Chancengerechtigkeit und die Vereinbarkeit von Familie und Beruf ein. Bewerbungen von Menschen jeglichen Geschlechts sowie von Menschen mit Behinderung und ihnen gleichgestellten Personen sind willkommen. Frauen werden nach Maßgabe des Landesgleichstellungsgesetzes NRW bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Die Rechte von Menschen mit einer Schwerbehinderung, bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt zu werden, bleiben unberührt.
Bewerbungen umfassen alle notwendigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Nachweis des abgeschlossenen Hochschulstudiums, Arbeitszeugnisse, ggf. Nachweis einer Schwerbehinderung). Unvollständig eingereichte Bewerbungen können nicht berücksichtigt werden!
Unsere Stellenausschreibungen richten sich stets an alle berufsfähigen Menschen, unabhängig von Alter, Geschlecht, Herkunft, sexueller Orientierung, Behinderung, Religion und Weltanschauung etc. Die Bewerberauswahl erfolgt ausschließlich qualifikationsorientiert. Irrtümer in den Angaben und der Schreibweise vorbehalten.