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Juniorprofessur (W1) für Mathematik des maschinellen Lernens

Ludwig-Maximilians-Universität München · Munich

Junior de
Theorie neuronaler Netze Hochdimensionale Wahrscheinlichkeitstheorie Maschinelles Lernen für inverse Probleme Angewandte harmonische Analysis

Stellenbeschreibung

Über die Position

Die Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik der Ludwig‑Maximilians‑Universität München sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Juniorprofessur (W1) auf Zeit (3 Jahre) im Bereich Mathematik des maschinellen Lernens. Die Stelle kombiniert Forschung, Lehre und Drittmitteleinwerbung.

Hauptaufgaben

  • Eigenständige Forschung zu mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens
  • Lehre von Vorlesungen, Seminaren und Übungen im entsprechenden Fachgebiet
  • Einwerbung von Drittmitteln und Mitwirkung an Verbundprojekten der LMU

Anforderungsprofil

  • Abgeschlossenes Hochschulstudium (Promotion, höchstens 4 Jahre seit Abschluss, ggf. Verlängerung)
  • Pädagogische Eignung und Erfahrung in der Lehre
  • Hervorragende wissenschaftliche Qualifikation, nachgewiesen durch eine exzellente Promotion

Erforderliche Kenntnisse

  • Theorie neuronaler Netze
  • Optimierung im maschinellen Lernen und Data Science
  • Signal‑ und Bildverarbeitung
  • Hochdimensionale Wahrscheinlichkeitstheorie mit Bezug zu ML und Data Science
  • Maschinelles Lernen für inverse Probleme
  • Angewandte harmonische Analysis

Was wir bieten

  • Beamtenverhältnis auf Zeit für drei Jahre mit möglicher Verlängerung um weitere drei Jahre
  • Keine Überführung auf eine Dauerstelle (Tenure‑Track)
  • Unterstützung von Diversität, Chancengleichheit und Doppelkarriere‑Paaren
  • Bevorzugung von schwerbehinderten Bewerber*innen

Questions fréquentes

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Veröffentlicht vor 1 Monat

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