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Bergische Universität Wuppertal
Doktorand*in in der Arbeitsgruppe Applied and Computational Mathematics in der Fakultät 4Bergische Universität Wuppertal • Wuppertal, Nordrhein-Westfalen, DE
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Doktorand*in in der Arbeitsgruppe Applied and Computational Mathematics in der Fakultät 4

Doktorand*in in der Arbeitsgruppe Applied and Computational Mathematics in der Fakultät 4

Bergische Universität Wuppertal • Wuppertal, Nordrhein-Westfalen, DE
Vor 19 Tagen
Stellenbeschreibung

Die Bergische Universität Wuppertal ist eine dynamische, forschungsorientierte Campusuniversität. Getreu ihres Leitmotivs „Verstehen, Vermitteln, Gestalten“ widmet sie sich den großen gesellschaftlichen Herausforderungen in Wissenschaft, Bildung, Kultur, Wirtschaft, Gesellschaft, Technik und Umwelt. Sie ist aktive Partnerin in den Netzwerken der Region sowie in nationalen und internationalen Kooperationen. Rund 24.500 Menschen studieren, forschen und arbeiten hier an neun Fakultäten, in teils interdisziplinären Forschungseinrichtungen oder in der Verwaltung.

In der Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaften, in der Arbeitsgruppe Applied and Computational Mathematics, suchen wir Unterstützung.

IHRE AUFGABEN

- Anwendung von Lidar-Objektdetektionsmethodik zur Nachverfolgung von Verkehrsteilnehmer*innen

- Entwicklung neuer Methoden zur Schätzung von Verkehrsflüssen unter unvollständiger Information

- Entwicklung eines Digitalen Zwillings von Verkehrsfl

Wissenschaftliche*r
Mitarbeiter*in (Doktorand*in)

üssen

- Durchsuchbarkeit der entstehenden Datenbasis von Verkehrsflüssen durch textuelles Prompting

- Eigenständige Arbeit im Projekt und in Kooperation mit den Projektpartner*innen

- Erstellen von Wissenschaftlichen Publikationen und Projektberichten

Das Projekt LiDiMover, gefördert durch das Land Nordrhein-Westfalen und die Europäische Union, beschäftigt sich mit digitalen Zwillingen von Verkehrsströmen im Kontext Smart City. Die Ausschreibung dieser Stelle findet unter Vorbehalt, dass notwendige Finanzmittel vorhanden sind, statt.

IHR PROFIL

Erforderlich:

- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) im Fach Informatik, Mathematik, Physik oder vergleichbar

- Kandidat*in hat einen Studien- oder Arbeitsschwerpunkt in Deep Learning, Maschinelles Lernen, Statistik, Signalverarbeitung oder Optimierung

- Kandidat*in hat bereits mit einem Schwerpunkt Maschinelles Lernen studiert oder gearbeitet

- Kandidat*in beherrscht Programmierung in Python und den Umgang mit gängigen Deep Learning Framework, z.B. PyTorch

- Kandidat*in kann Erfahrung im Bereich 3D Computer Vision vorweisen

- Wünschenswert:

- Kandidat*in hat Vorkenntnisse im Bereich Objekt-Tracking

- Kandidat*in hat Vorkenntnisse im Lidar-Datenverarbeitung

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 „LiDiMover“. Die Laufzeit des Arbeitsvertrages wird der angestrebten wissenschaftlichen Qualifizierung angemessen gestaltet.

Beginn
zum nächstmöglichen Zeitpunkt

Dauer
befristet bis 31.12.2028

Stellenwert
E 13 TV- L

Umfang
Teilzeit 75 % der tariflichen Arbeitszeit

Kennziffer
26230

Ansprechpartner
Herr Prof. Dr. Matthias Rottmann
[E-Mail Adresse gelöscht]

Bewerbungen über
stellenausschreibungen.uni-[Website-Link gelöscht]

Bewerbungsfrist
09.09.2026

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 Schwerbehinderung 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!

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Doktorand*in in der Arbeitsgruppe Applied and Computational Mathematics in der Fakultät 4 • Wuppertal, Nordrhein-Westfalen, DE

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