There are exciting opportunities to join the Signal and System Theory Group and become part of our team. You can be actively involved in the research projects of the Signal and System Theory Group and also support some of its teaching activities. We offer a stimulating work environment in an international team.

We are currently seeking:

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (w/m/d)

Entgeltgruppe 13 TV-L

Es handelt sich um eine Qualifizierungsstelle im Sinne des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes (WissZeitVG), die zur Förderung eines Promotionsverfahrens dient. Die Stelle ist befristet für die Dauer des Promotionsverfahrens, abhängig von der bisher erreichten Qualifizierung, jedoch für einen Zeitraum von i.d.R. 3 Jahren, zu besetzen. Eine Verlängerung zum Abschluss der Promotion ist innerhalb der Befristungsgrenzen des WissZeitVG ggf. möglich.

Aufgabenbereich:

Lehrverpflichtung im Umfang von i.d.R. 4 SWS
Mitarbeit an Spitzenforschung in den Bereichen statistische Signalverarbeitung, maschinelles Lernen und Data Science, insbesondere mit biomedizinischen Anwendungen
Aktive Beteiligung an unseren laufenden Forschungsprojekten
Unterstützung der Lehrtätigkeiten, insbesondere in den Bereichen Signalverarbeitung und Stochastik

Aktuelle Projekte umfassen die Entwicklung multimodaler Algorithmen für die Biomedizin und die Vorhersage von epileptischen Anfällen mittels Wearables in Zusammenarbeit mit führenden Instituten in Deutschland und international. Weitere Informationen finden Sie unter: http://sst.upb.de/research.

Einstellungsvoraussetzungen:

Wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar) in Elektrotechnik, Computer Engineering oder einem eng verwandten Fachgebiet (z. B. Informatik, Mathematik, Statistik) von einer anerkannten Hochschule mit sehr guten Studienleistungen
Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit TensorFlow oder ähnlichen Frameworks für maschinelles Lernen sind von Vorteil
Nachgewiesene Fähigkeit zu kreativem und analytischem Denken sowie Freude an der Lösung anspruchsvoller Probleme
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse, insbesondere zur Mitarbeit in der Lehre, sind erforderlich

Wir bieten Ihnen:

Flexible Arbeitszeitgestaltung sowie die individuelle Möglichkeit zur mobilen Arbeit
Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten
Attraktive Nebenleistungen wie Kinderbetreuungsmöglichkeiten und Sportangebote
Möglichkeit zur internen und externen Fort- und Weiterbildung
Zusätzliche Leistungen nach dem Tarifvertrag der Länder (TV-L) wie Jahressonderzahlung und vermögenswirksame Leistungen sowie die Zusatzversorgung der VBL

Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht und werden gem. Landesgleichstellungsgesetz NRW (LGG) bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Teilzeitbeschäftigung ist grundsätzlich möglich. Ebenso ist die Bewerbung geeigneter Schwerbehinderter und Gleichgestellter im Sinne des Sozialgesetzbuches Neuntes Buch (SGB IX) erwünscht.
Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen (einschließlich eines Anschreibens, Ihres Lebenslaufs, Zeugnisse, Leistungsübersichten) werden unter Angabe der Kennziffer 7009 erbeten an Prof. Peter Schreier: jobs@sst.uni-paderborn.de.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (w/m/d) als Postdoc

Entgeltgruppe 13 TV-L

Es handelt sich um eine Qualifizierungsstelle im Sinne des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes (WissZeitVG), die zur Qualifizierung in Hinblick auf eine wissenschaftliche Karriere in der Postdoktoranden Phase beitragen soll. Die Stelle ist befristet für die Dauer für einen Zeitraum von i.d.R. 3 Jahren zu besetzen.

Aufgabenbereich:

Lehrverpflichtung im Umfang von i.d.R. 4 SWS
Mitarbeit an Spitzenforschung in den Bereichen statistische Signalverarbeitung, maschinelles Lernen und Data Science, insbesondere mit biomedizinischen Anwendungen
Aktive Beteiligung an unseren laufenden Forschungsprojekten
Unterstützung der Lehrtätigkeiten, insbesondere in den Bereichen Signalverarbeitung und Stochastik

Einstellungsvoraussetzungen:

Wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar) und Promotion in Elektrotechnik, Computer Engineering oder einem eng verwandten Fachgebiet (z. B. Informatik, Mathematik, Statistik) von einer anerkannten Hochschule mit sehr guten Studienleistungen
Forschungserfahrung in maschinellem Lernen und statistischer Signalverarbeitung ist wünschenswert
Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit TensorFlow oder ähnlichen Frameworks für maschinelles Lernen sind von Vorteil
Nachgewiesene Fähigkeit zu kreativem und analytischem Denken sowie Freude an der Lösung anspruchsvoller Probleme
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse, insbesondere zur Mitarbeit in der Lehre, sind erforderlich

Wir bieten Ihnen:

Flexible Arbeitszeitgestaltung sowie die individuelle Möglichkeit zur mobilen Arbeit
Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten
Attraktive Nebenleistungen wie Kinderbetreuungsmöglichkeiten und Sportangebote
Möglichkeit zur internen und externen Fort- und Weiterbildung
Zusätzliche Leistungen nach dem Tarifvertrag der Länder (TV-L) wie Jahressonderzahlung und vermögenswirksame Leistungen sowie die Zusatzversorgung der VBL

Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht und werden gem. Landesgleichstellungsgesetz NRW (LGG) bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Teilzeitbeschäftigung ist grundsätzlich möglich. Ebenso ist die Bewerbung geeigneter Schwerbehinderter und Gleichgestellter im Sinne des Sozialgesetzbuches Neuntes Buch (SGB IX) erwünscht.
Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen (einschließlich eines Anschreibens, Ihres Lebenslaufs, Zeugnisse, Leistungsübersichten) werden unter Angabe der Kennziffer 7019 erbeten an Prof. Peter Schreier: jobs@sst.uni-paderborn.de.

Student assistant (SHK/WHB) for 9.5 hours/week (Bachelor's or Master's students)

Machine learning and data science for seizure prediction

Epilepsy affects more than 50 million people in the world, with around 2.7 million people affected in Germany alone and is the most frequent chronic neurological condition in children. Epilepsy presents with abnormal brain activity known as seizures, which can not only cause unconsciousness, physical injury, and cognitive disability but can also lead to sudden death. The unpredictability of these seizures stands out as the most crucial aspect highlighted by people living with epilepsy.

You will be involved in answering various research questions and implementing one or more of the following tasks:

• Development of machine learning algorithms for seizure prediction

• Applying Explainable AI-based methods

• Real-time processing of developed algorithms

• Live data acquisition and data analysis from a wearable sensor

This work will be carried out in a collaboration with the Harvard Medical School and Boston Children’s Hospital.

Impact:

An effective seizure prediction has the potential to save lives by enabling improved treatment of seizures and improve the quality of life of millions of people.

Prerequisites:

Knowledge of machine learning/data science/statistical signal processing, and programming experience with Python.

If you are interested and would like to apply, or just find out more details, please contact Dr.-Ing. Tanuj Hasija.