Doktorand in im Bereich Reinforcement Learning für Planungsprobleme am TMDT der Fk 6

Die Bergische Universität Wuppertal ist eine dynamische, vernetzte, forschungs-orientierte Campusuniversität. Gemeinsam stellen sich hier mehr als 25.000 Forschende, Lehrende, Studierende und Mitarbeitende den Herausforderungen in Wissenschaft, Bildung, Kultur, Ökonomie, Sozialem, Technik 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) erforschen als interdisziplinäres Institut die technischen, organisatorischen und gesellschaftlichen Aspekte der digitalen Transformation. Im Forschungsbereich Industrial Deep Learning entwickeln wir innovative KI-Methoden für industrielle Anwendungen, von der Grundlagenforschung bis zum produktionsnahen Einsatz. Im Schwerpunkt Neural Combinatorial Optimization untersuchen wir den Einsatz von Reinforcement Learning und Deep Learning zur Lösung komplexer kombinatorischer Planungs- und Optimierungsprobleme, wie sie beispielsweise in Produktion und Logistik auftreten. Ziel ist die Entwicklung neuer lernbasierter Methoden, die klassische Optimierungsverfahren ergänzen oder übertreffen.

Die ausgeschriebene Stelle bietet die Möglichkeit zur Promotion in diesem Forschungsfeld. Wir suchen eine engagierte Persönlichkeit, die Interesse an exzellenter wissenschaftlicher Forschung hat und gemeinsam mit unserem Team neue Ansätze an der Schnittstelle von maschinellem Lernen und kombinatorischer Optimierung entwickelt.

Doktorand in im Bereich Reinforcement Learning für Planungsprobleme

- Wissenschaftliche Erforschung neuer Ansätze in Neural Combinatorial Optimization, Reinforcement Learning und Deep Learning

- Entwicklung, Training und Evaluierung von Lernmodellen zur Lösung komplexer Planungsprobleme

- Veröffentlichung der Forschungsergebnisse auf führenden wissenschaftlichen Konferenzen (z. B. AAAI, KDD, IJCAI)

- Mitarbeit an einem interdisziplinären Forschungsteam

- Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbarer Abschluss) der Fachrichtung Informatik, Mathematik, Physik, Ingenieurwissenschaften oder vergleichbarer Studiengänge

- Starkes Interesse an anwendungsorientierter KI-Forschung mit wissenschaftlichem Anspruch

- Selbstständigkeit, Kreativität und Freude an neuen Technologien

- Kommunikationsstärke und Teamfähigkeit

- Verhandlungssichere Deutschkenntnisse, mindestens sehr gute Englischkenntnisse

- Erfahrung in mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python, Java oder C++)

- Kenntnisse im Umgang mit Bibliotheken für Deep Learning oder Reinforcement Learning (z. B. PyTorch, RLlib oder TorchRL)

- Nachgewiesene Kenntnisse in Reinforcement-Learning-Algorithmen (z. B. PPO, DDPG, Q-Learning)

Darüber hinaus wünschenswert sind

- Erfahrung in der Entwicklung, dem Training und der Evaluation von Reinforcement-Learning-Algorithmen

- Erfahrung im wissenschaftlichen Schreiben (z. B. Publikationen)

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, jedoch vorerst bis zu 3 Jahren, zu besetzen. Eine Verlängerung zum Abschluss der Promotion ist innerhalb der Befristungsgrenzen des WissZeitVG ggf. möglich.

Beginn
zum nächstmöglichen Zeitpunkt

Dauer
befristet bis zu 3 Jahren

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
26089

Ansprechpartner
Herr Prof. Dr.-Ing. Tobias Meisen
E-Mail Adresse gelöscht

Bewerbungen über
stellenausschreibungen.uni- Website-Link gelöscht

Bewerbungsfrist

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!