Bereich: Fakultät IV - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät | Stellenumfang: Teilzeit | Beschäftigungsdauer: befristet | Ausschreibungs-ID: 6934

Wir sind eine interdisziplinär ausgerichtete und weltoffene Universität mit aktuell rund 14.000 Studierenden und einem Fächerspektrum von den Geistes-, Sozial- und Wirtschaftswissenschaften bis hin zu Natur-, Ingenieur- und Lebenswissenschaften. Mit über 2.000 Beschäftigten zählen wir zu den größten Arbeitgebern der Region und bieten ein einzigartiges Umfeld für Lehre, Forschung und Weiterbildung.


Wir suchen:

In der Fakultät IV - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät, Dep. ETI / Embedded Systems, suchen wir eine/n wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in zum 01.05.2026 zu folgenden Konditionen:
* 50% = 19,92 Stunden
* Entgeltgruppe 13 TV-L
* befristet bis 30.04.2029


Die Stelle ist Teil eines interdisziplinären Forschungsumfelds mit Schwerpunkt auf verhaltensbasierter Künstlicher Intelligenz an. Die Forschung kombiniert gesundheitsbezogene KI-Systeme und Automobil-KI mit einem starken Fokus auf Human-in-the-Loop-Lernen, adaptiven Modellen und erfahrungsbasierter Datengenerierung.

Ihre Aufgaben:

* Konzeption und Entwicklung von KI-Modellen, die sich durch neue Erfahrungen adaptiv weiterentwickeln
* Untersuchung von Self-Supervised- und Semi-Supervised-Learning-Ansätzen
* Implementierung von Human-in-the-Loop-Lernpipelines
* Entwicklung und Evaluation von KI-Systemen für Gesundheits- und/oder Automotive-Anwendungen
* Erhebung, Aufbereitung und Analyse von Realweltdaten, insbesondere Verhaltens- und Sensordaten
* Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in internationalen Fachzeitschriften und auf wissenschaftlichen Konferenzen
* Unterstützung der Lehre sowie Betreuung von Studierenden (Lehrverpflichtung: 2 Semesterwochenstunden)


Ihr Profil:

* Abgeschlossenes Masterstudium (oder gleichwertig) in Informatik, Elektrotechnik, Mechatronik, Künstlicher Intelligenz oder einem vergleichbaren Studiengang
* Starkes Interesse an Machine Learning und KI-Forschung
* Erfahrung mit Deep-Learning-Modellen (z. B. Transformer, CNNs, RNNs)
* Gute Programmierkenntnisse in Python (Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow von Vorteil)
* Interesse an Verhaltensmodellierung, adaptiven Systemen oder kognitiv inspirierten KI-Ansätzen
* Hohe Motivation zur Arbeit an interdisziplinären Forschungsfragestellungen
* Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift (Deutschkenntnisse von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich)
* Fähigkeit zum selbstständigen Arbeiten sowie ausgeprägte Teamfähigkeit


Unser Angebot:

* Förderung der eigenen wissenschaftlichen oder künstlerischen Qualifizierung nach dem Wissenschaftszeitvertragsgesetz (z.B. Promotion)
* Vielfältige Möglichkeiten, Verantwortung zu übernehmen und einen sichtbaren Beitrag im Umfeld von Forschung und Lehre zu leisten
* Ein modernes Verständnis von Führung und Zusammenarbeit
* Umfangreiches Personalentwicklungsprogramm
* Gesundheitsmanagement mit breit gefächertem Präventions- und Beratungsangebot


Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung bis zum 25.02.2026.
Bitte bewerben Sie sich ausschließlich über unser Jobportal (https://jobs.uni-siegen.de). Bewerbungen in Papierform oder per E-Mail können wir leider nicht berücksichtigen.

Ihre Ansprechperson:

Prof. Dr. Roman Obermaisser
+49 271 740 3332
roman.obermaisser@uni-siegen.de


Chancengerechtigkeit und Diversity werden an der Universität Siegen gefördert und gelebt. Die Ausschreibung richtet sich ausdrücklich an Menschen aller Geschlechter (m/w/d); Bewerbungen von Frauen werden gemäß Landesgleichstellungsgesetz besonders berücksichtigt. Gleichermaßen wünschen wir uns Bewerbungen von Personen mit unterschiedlichstem persönlichen, sozialen und kulturellen Hintergrund, Menschen mit Schwerbehinderung und diesen Gleichgestellten.



* Abgeschlossenes Masterstudium (oder gleichwertig) in Informatik, Elektrotechnik, Mechatronik, Künstlicher Intelligenz oder einem vergleichbaren Studiengang
* Starkes Interesse an Machine Learning und KI-Forschung
* Erfahrung mit Deep-Learning-Modellen (z. B. Transformer, CNNs, RNNs)
* Gute Programmierkenntnisse in Python (Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow von Vorteil)
* Interesse an Verhaltensmodellierung, adaptiven Systemen oder kognitiv inspirierten KI-Ansätzen
* Hohe Motivation zur Arbeit an interdisziplinären Forschungsfragestellungen
* Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift (Deutschkenntnisse von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich)
* Fähigkeit zum selbstständigen Arbeiten sowie ausgeprägte Teamfähigkeit

* Förderung der eigenen wissenschaftlichen oder künstlerischen Qualifizierung nach dem Wissenschaftszeitvertragsgesetz (z.B. Promotion)
* Vielfältige Möglichkeiten, Verantwortung zu übernehmen und einen sichtbaren Beitrag im Umfeld von Forschung und Lehre zu leisten
* Ein modernes Verständnis von Führung und Zusammenarbeit
* Umfangreiches Personalentwicklungsprogramm
* Gesundheitsmanagement mit breit gefächertem Präventions- und Beratungsangebot