Bielefeld: Zwei Doktorand*innen (m/w/d)

Universität: Zwei Doktorand*innen (m/w/d) für das BMBF-Projekt „Empathische Künstliche Intelligenz“ (wiss20314)

Für das Center for Cognitive Interaction Technology (CITEC) suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt in Vollzeit zwei

Doktorand*innen (m/w/d) für das BMBF-Projekt „Empathische Künstliche Intelligenz“

(E13 TV-L, befristet)

Ihre Aufgaben

Das Ziel des Forschungsprojektes EKI ist die Entwicklung von Empathischer Künstlicher Intelligenz, die Systemen ermöglicht, den affektiven Zustand einer Person zu erkennen und darauf zu reagieren. Das Projekt ist in der Arbeitsgruppe „Multimodal BehaviorProcessing“ (Jun.-Prof‘in Dr. Hanna Drimalla) angesiedelt, die sich der Analyse von menschlichen Interaktionssignalen (u. a. Gesichtsausdruck, Stimme und Blickverhalten) widmet. In unserer Arbeitsgruppe kombinieren wir Methoden des Maschinellen Lernen sowie Sprach- und Bildverarbeitung mit klassischen psychologischen Paradigmen. Drei Aspekte stehen aufgrund ihrer Bedeutung für das menschliche Wohlbefinden im Fokus: die Erkennung von positivem und negativem Affekt, die Messung von Stress und die Analyse sozialer Interaktionsmuster. Für diese Mission suchen wir zwei wissenschaftliche Mitarbeiter*innen aus dem Bereich der Informatik. Eine Promotion im Rahmen der durchgeführten Forschungstätigkeiten wird ausdrücklich unterstützt. Wir bieten dafür eine direkte und strukturierte Betreuung der Forschungsarbeit, ein hohes Maß an selbständigem und eigenverantwortlichem Arbeiten und kollegiale Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Team. Das Projekt EKI ermöglicht zudem spannende und abwechslungsreiche Tätigkeiten in einem innovativen, interdisziplinären und gesellschaftlich relevanten Forschungsgebiet.

Aufgaben im Bereich der Forschung (90 %):

  • Anwendung und Weiterentwicklung von Machine Learning Methoden zur Erfassung von Stress, Emotionen und Interaktionsverhalten
  • Nutzung und Entwicklung von Methoden der Computer Vision, der Stimm- und Blickanalyse in einem multimodalen Ansatz und in Kombination mit MachineLearning
  • Planung, Durchführung und Auswertung von experimentellen Studien im Bereich der Stress-Resistenz, des Affektausdrucks und der sozialen Interaktion
  • Analyse der Verhaltensdaten mit klassischen statistischen Testverfahren
  • Veröffentlichung der Ergebnisse in englischsprachigen Fachzeitschriften und Konferenzpublikationen
  • Berichte und Präsentationen gegenüber dem Projektträger und Kooperationspartner*in

Lehre (10 %):

  • Mitarbeit in der Lehre bei der Betreuung von Bachelor-/Masterarbeiten oder studentischen Projekten

Ihr Profil

Das erwarten wir

  • abgeschlossenes einschlägiges wissenschaftliches Hochschulstudium in der Informatik, einem informatiknahen Gebiet (z. B. DataScience oder CognitiveScience) oder einem für das Projekt relevantem Fachgebiet
  • ?praktische und theoretische Kenntnisse im Bereich des MachineLearning oder der Statistik
  • Interesse und Leidenschaft für interdisziplinärer Forschung im Schnittbereich von Informatik und Psychologie
  • Interesse und Leidenschaft für interdisziplinäre Forschung im Schnittbereich von Informatik und Psychologie
  • sehr gute Programmierkenntnisse (insbesondere Python)
  • sichere Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift
  • analytisches Denken und wissenschaftliches Vorgehen
  • selbstständige, engagierte und kooperative Arbeitsweise

Das wünschen wir uns

  • Vorwissen in einem der psychologischen Anwendungsfelder
  • Erfahrung mit der Konzeptionalisierung oder Durchführung psychologischer Experimente

Unser Angebot

Die Vergütung erfolgt nach der Entgeltgruppe 13 des Tarifvertrages für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L). Die Stellen sind gemäß § 2 Absatz 1 Satz 1 WissZeitVG bis 30. November 2024 befristet (entsprechend den Vorgaben des WissZeitVGund des Vertrages über gute Beschäftigungsbedingungen kann sich im Einzelfall eine abweichende Vertragslaufzeit ergeben). Die Beschäftigung ist der wissenschaftlichen Qualifizierung förderlich. Es handelt sich um zwei Vollzeitstellen. Auf Wunsch ist grundsätzlich auch eine Stellenbesetzung in Teilzeit möglich, soweit nicht im Einzelfall zwingende dienstliche Gründe entgegenstehen.

Die Universität Bielefeld legt Wert auf Chancengleichheit und die Entwicklung ihrer Mitarbeiter*innen. Sie bietet attraktive interne und externe Fortbildungen und Weiterbildungsmaßnahmen. Zudem können Sie eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten nutzen. Die Vereinbarkeit von Beruf und Familie hat einen hohen Stellenwert.

Interessiert?

Wir freuen uns über Ihre Bewerbung per Post an die untenstehende Anschrift oder per E-Mail unter Angabe der Kennziffer wiss20314 in einem einzigen pdf-Dokument an drimalla(at)techfak.uni-bielefeld.de bis zum 25. Februar 2021. Der Drittmittelgeber sieht vor, dass im Rahmen des Projekts der Frauenanteil bei den Doktorand*innen und Post-Doktorand*innen mindestens 60% beträgt; aus diesem Grund wird um Angabe des Geschlechts (m/w/d) gebeten. Bitte verzichten Sie auf Bewerbungsmappen und reichen Sie ausschließlich Fotokopien ein, da die Bewerbungsunterlagen nach Abschluss des Auswahlverfahrens vernichtet. Weitere Informationen zur Universität Bielefeld finden Sie auf unserer Homepage unter www.uni-bielefeld.de. Bitte beachten Sie, dass Gefährdungen der Vertraulichkeit und der unbefugte Zugriff Dritter bei einer Kommunikation per unverschlüsselter E-Mail nicht ausgeschlossen werden können. Informationen zur Verarbeitung von personenbezogenen Daten finden Sie unter www.uni-bielefeld.de/Universitaet/Aktuelles/Stellenausschreibungen/2019_DS-Hinweise.pdf.

Bewerbungsanschrift

Universität Bielefeld
Technische Fakultät
AG Multimodal Behavior Processing
Frau Jun.-Prof'in Dr. Hanna Drimalla
Postfach 10 01 31
33501 Bielefeld

Ansprechpartnerin
Jun.-Prof'in Dr. Hanna Drimalla
0521 106-12043
drimalla(at)techfak.uni-bielefeld.de
Web: www.uni-bielefeld.de/(en)/technische-fakultaet/arbeitsgruppen/Multimodal_Behavior_Processing/

Die Ausschreibung ist auch im Internet unter https://www.uni-bielefeld.de/uni/karriere/stellen-wiss/wiss20314.pdf abrufbar.

Weitere Hinweise

Sie sehen ein Angebot der Universität Bielefeld. Das ZPID ist nicht verantwortlich für Inhalt, Aktualität und Gültigkeit des Angebots. Weitere Informationen können Sie beim Stellenanbieter erfragen.

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