探花社区

Die Katholische Universit盲t Eichst盲tt-Ingolstadt (KU) ist eine vom Freistaat Bayern anerkannte nicht-staatliche Universit盲t in kirchlicher Tr盲gerschaft. Exzellente Forschung, internationale Ausrichtung, hervorragende Lehre und ideale Studienbedingungen zeichnen uns aus. An acht Fakult盲ten steht unseren 5.000 Studierenden ein breites F盲cherspektrum offen. Wir besch盲ftigen 900 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter unterschiedlicher konfessioneller und weltanschaulicher Pr盲gung. Auf der Grundlage einer christlichen Sicht des Menschen steht die KU als engagierte Universit盲t f眉r eine Wissenschafts- und Bildungskultur der Verantwortlichkeit. An unserer Mathematisch-Geographischen Fakult盲t am Lehrstuhl f眉r Reliable Machine Learning ist zum 15. Mai 2025 eine Vollzeitstelle als

wissenschaftlicher Mitarbeiter (Postdoc) (m/w/d)

befristet f眉r die Dauer von zun盲chst drei Jahren zu besetzen. Eine anschlie脽ende Weiterbesch盲ftigung wird angestrebt. Dienstort ist Ingolstadt. Die Bezahlung erfolgt im Rahmen des privatrechtlichen Arbeitsverh盲ltnisses bei gegebenen tariflichen Voraussetzungen nach Entgeltgruppe 13 TV-L. Die M枚glichkeit zur Habilitation ist gegeben und wird ausdr眉cklich gew眉nscht. Der Lehrstuhl Reliable Machine Learning ist Teil des Mathematischen Instituts f眉r Maschinelles Lernen und Data Science (MIDS) an der KU Eichst盲tt-Ingolstadt. Er ist finanziert durch die HighTech-Agenda Bayern als Bestandteil des Verbunds Resource Aware Artificial Intelligence for Future Technologies der KU Eichst盲tt-Ingolstadt, der FAU Erlangen-N眉rnberg, der TU M眉nchen und der Universit盲t Bayreuth. Die Forschung am Lehrstuhl besch盲ftigt sich mit der mathematischen Analyse von Algorithmen des Machine Learning, mit einem besonderen Fokus auf Fragen der Stabilit盲t, Berechenbarkeit und Robustheit in Bezug auf Deep Learning. Ihre Aufgaben

• Umsetzung eigener mathematischer Forschung im Bereich des Machine Learning
• Mitarbeit bei laufenden Forschungsprojekten des Lehrstuhls und Unterst眉tzung bei der Einwerbung von Drittmitteln
• Unterst眉tzung beim Aufbau des neuen Master-Studiengangs 鈥濪ata Science鈥�
• Lehre im Bereich Mathematik und Machine Learning, vor allem im englischsprachigen Bachelor-Studiengang 鈥濪ata Science鈥�
• Wissenstransfer mittels Publikationen und Teilnahme an Konferenzen

Ihr Profil

• abgeschlossene Promotion aus dem Bereich der Mathematik, vorzugsweise mit einem Schwerpunkt in einem der folgenden Bereiche:
  • Machine Learning
  • (hoch-dimensionale) Wahrscheinlichkeitstheorie
  • Funktionsanalysis
  • Information-based Complexity
• Die Promotion muss zu Beginn der T盲tigkeit abgeschlossen sein, aber noch nicht notwendigerweise zum Zeitpunkt der Bewerbung.
• Interesse an der mathematischen Analyse von Algorithmen des Machine Learning
• Vorzugsweise praktische Erfahrung im Bereich Programmieren und Machine Learning (nicht zwingend erforderlich)

Unser Angebot

• M枚glichkeit, eigenen Forschungsinteressen nachzugehen
• M枚glichkeit, Erfahrungen in der Lehre zu sammeln
• attraktiver und teamorientierter Arbeitsplatz in einem modernen universit盲ren Umfeld
• interessantes, verantwortungsvolles und vielseitiges Aufgabenspektrum
• internationale Kontakte

Ihre Bewerbung Bitte f眉gen Sie Ihrer Bewerbung folgende Unterlagen bei:

• Anschreiben
• Lebenslauf
• Liste von Publikationen (falls vorhanden)
• Bescheinigung der akademischen Abschl眉sse (BSc, MSc, Promotion), inklusive w盲hrend des Studiums besuchter Veranstaltungen mit Noten
• falls bereits abgeschlossen eine Kopie der Doktorarbeit (sonst einen Entwurf)
• pers枚nliches Empfehlungsschreiben

Bitte senden Sie Ihre aussagekr盲ftige Bewerbung mit den angeforderten Unterlagen bis 20. Januar 2025 per E-Mail 眉ber bewerbung@ku.de an Prof. Dr. Felix Voigtlaender (bitte alle Unterlagen in einer PDF-Datei). Eingereichte Bewerbungsunterlagen werden nach Abschluss des Einstellungsverfahrens unter Beachtung der datenschutzrechtlichen Bestimmungen vernichtet. Bitte beachten Sie die Datenschutzerkl盲rung der KU f眉r den Bewerbungsprozess, Informationen hierzu stehen auf der Website der KU unter zum Download bereit. Durch die 脺bermittlung Ihrer Bewerbung best盲tigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise und die Datenschutzerkl盲rung zur Kenntnis genommen haben. Alle Besch盲ftigten sind verpflichtet, Wesen und Auftrag der KU anzuerkennen, wie sie im Leitbild und in der Stiftungs颅verfassung festgelegt sind. Wir bitten um auch in dieser Hinsicht aussagekr盲ftige Bewerbungen. Dar眉ber hinaus gibt es keine konfessionellen Voraussetzungen f眉r eine Besch盲ftigung an der KU. Die KU f枚rdert die Gleichstellung (m/w/d) und setzt sich f眉r die Vereinbarkeit von Familie und Beruf ein. Schwerbehinderte Personen (m/w/d) werden bei im Wesentlichen gleicher Eignung vorrangig ber眉cksichtigt.

The Catholic University of Eichst盲tt-Ingolstadt (KU) is a non-state university under church leadership and officially recognized by the Free State of Bavaria. It is committed to strong research and excellent teaching and combines first-class study conditions with an international focus. Eight faculties offer a wide range of subjects for around 5,000 students. The University employs 900 people of different faiths and beliefs. Grounded in the Christian view of human life, the KU aims to create an academic and educational culture of responsibility. The Chair of Reliable Machine Learning at the Faculty of Mathematics and Geography (KU Eichst盲tt-Ingolstadt) invites application from highly motivated candidates for a full-time position (100%) starting May 15, 2025 as a

Postdoc research associate
(Wissenschaftliche/-r Mitarbeiter/-in (m/w/d))

with an initial contract duration of 3 years (with possibility for extension). The place of work will be Ingolstadt. Provided that the requirements are met, remuneration in the private-law employment relationship will be according to the pay grade E 13 TV-L. The possibility of completing a habilitation is given and is expressly desired. The Chair of Reliable Machine Learning (headed by Prof. Felix Voigtlaender) is part of the Mathematical Institute for Machine Learning and Data Science (MIDS) at the KU Eichst盲tt-Ingolstadt. The research group is funded by the High-Tech Agenda of Bavaria, as part of the consortium Resource Aware Artificial Intelligence for Future Technologies of the KU, the FAU Erlangen-N眉rnberg, the TU Munich, and the University of Bayreuth. Research at the Chair focuses on mathematically analyzing machine learning algorithms with a particular focus on questions of stability, computability, and robustness of methods from Deep Learning. Your tasks

• Independent mathematical research in the area of machine learning
• Contribution to the current research projects of the Chair and support in the acquisition of new research projects
• Support in establishing the new Master's degree program in 鈥淒ata Science鈥�
• Teaching courses related to mathematics and machine learning (in English), in particular in the context of the Bachelor鈥檚 program in 鈥淒ata Science鈥�
• Knowledge transfer via publications and participation in conferences

Your profile

• PhD/doctoral degree in mathematics, preferably with a focus on one of the following topics:
  • Machine Learning
  • (High-dimensional) probability theory
  • Real and functional analysis
  • Information-based complexity
• The doctoral degree does not have to be completed at the date of application but must be completed when starting the position.
• Interest in mathematical analysis of machine learning algorithms
• Practical experience in programming and machine learning (highly desirable but not mandatory)
• Good German language skills are not required but highly desirable, since some of the courses at the University must be taught in German

Our offer

• Possibility to pursue own research
• Possibility to gain teaching experience
• Attractive and team-oriented workplace in a modern university environment
• Interesting, responsible, and versatile range of tasks
• International contacts

Your application Please send your application as a single PDF file containing the following documents:

• Cover letter
• 搁茅蝉耻尘茅
• List of publications (if applicable)
• (Scanned) Certificates of academic degrees (BSc, MSc, PhD, etc.), including list of courses taken and grades (for the courses during the BSc/MSc degree)
• Electronic copy of (or the current draft of) the PhD/doctoral thesis
• (The PhD/doctoral degree may still be in the process of completion at the time of application, but the degree must be completed when starting the position.)
• Letter of recommendation

Please send your application by e-mail by Januar 20, 2025, to Prof Dr. Felix Voigtlaender (bewerbung@ku.de). Application documents submitted will be destroyed/deleted after completion of the hiring process in compliance with data protection regulations. Please note the KU鈥檚 privacy policy for the application process. Corresponding information can be downloaded from the KU website at . By submitting your application, you confirm that you have taken note of the data protection information and the privacy policy. All employees are obliged to acknowledge the nature and mission of the KU as stipulated in its Mission Statement and Foundation Charter. The University is therefore interested in receiving applications with relevant information in this regard. There are no specific denominational requirements for being employed at the KU. The KU is committed to promoting equal opportunity (m/f/d) and aims to ensure that its members are able to balance work and family life. Candidates with severe disabilities who are equally suitable to other applicants will be prioritized.