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An­ge­bot 56 von 147 vom 06.11.2017, 14:34

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Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Dres­den - Fakul­tät Infor­ma­tik, Insti­tut für Tech­ni­sche Infor­ma­tik, Pro­fes­sur für Adap­tive Dyna­mi­sche Sys­teme

Die TU Dres­den ist eine der elf Exzel­len­z­u­ni­ver­sitä­ten Deut­sch­lands. Als Voll­u­ni­ver­sität mit brei­tem Fächer­spek­trum zählt sie zu den for­schungs­s­tärks­ten Hoch­schu­len. Aus­tau­sch und Koope­ra­tion zwi­schen den Wis­sen­schaf­ten, mit Wirt­schaft und Gesell­schaft sind dafür die Grund­lage. Ziel ist es, im Wett­be­werb der Uni­ver­sitä­ten auch in Zukunft Spit­zen­plätze zu bele­gen. Daran und am Erfolg beim Trans­fer von Grund­la­gen­wis­sen und For­schung­s­er­geb­nis­sen mes­sen wir unsere Leis­tun­gen in Lehre, Stu­dium, For­schung und Wei­ter­bil­dung. Wis­sen schafft Brü­cken. Seit 1828.

wiss. Mit­ar­bei­ter/in

(bei Vor­lie­gen der per­sön­li­chen Vor­aus­set­zun­gen E 13 TV-L)
Die Stelle ist ab 01.02.2018 bis zum 31.01.2021 (Beschäf­ti­gungs­dauer gem. Wiss­ZeitVG) mit dem Ziel der eige­nen wiss. Wei­ter­qua­li­fi­ka­tion (i.d.R. Pro­mo­tion/Habi­li­ta­tion) zu beset­zen.
Die Pro­fes­sur für Adap­tive Dyna­mi­sche Sys­teme betreibt For­schung auf fol­gen­den Gebie­ten: Rekon­fi­gu­rier­bare Rechen­sys­teme, Kom­mu­ni­ka­ti­ons­in­fra­struk­tu­ren (z.B. Net­work-on-Chip) und Spei­cher­hier­ar­chien für Mehr­kern­ar­chi­tek­tu­ren, Metho­den und Algo­rith­men für die archi­tek­tur­spe­zi­fi­sche Anwen­dungs­par­al­le­li­sie­rung, Sys­tem­si­mu­la­to­ren / vir­tu­elle Platt¬for­men für die Anwen­dungs- und Archi­tek­tur­ex­plo­ra­tion, Hard­ware/Soft­ware Co-Design und Lauf­zeit­sys­teme. Typi­sche Anwen­dungs­ge­biete sind z.B. Signal-/Bild­ver­ar­bei­tung, Fah­rer–assis­tenz­sys­teme (ADAS), Robo­tik und Indus­trie 4.0.

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

Unter­stüt­zung der Pro­fes­so­rin bei der Erstel­lung von Lehr­un­ter­la­gen, Durch­füh­rung von Lehr­ver­an­stal­tun­gen und Betreu­ung von Semi­nar- und Abschluss­ar­bei­ten und bei der Ein­wer­bung und Betreu­ung von Dritt­mit­tel­pro­jek­ten; wiss. For­schungs- und Ent­wick­lungs­ar­bei­ten im Gebiet Adap­ti­ver Dyna­mi­scher Sys­teme. Mög­li­che For­schungs­ge­biete sind u.a.: Hete­ro­gene Mehr­kern­sys­teme inklu­sive deren Kom­mu­ni­ka­ti­ons­in­fra­struk­tu­ren (Net­work-on-Chip) und/oder Spei­cher­hier­ar­chien, Hard­ware/Soft­ware Co-Design, Rekon­fi­gu­rier­bare Rechen­sys­teme, Ein­ge­bet­tete Sys­teme, Simu­la­tion / Vir­tu­elle Platt­for­men, Betriebs-/Lauf­zeit­sys­teme, Maschi­nel­les Ler­nen.

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

ein­schlä­gi­ger wiss. HSA in Infor­ma­tik, Elek­tro­tech­nik oder Infor­ma­ti­ons­tech­nik bzw. in einer ver­gleich­ba­ren Inge­nieur- oder Natur­wis­sen­schaft und mög­lichst Pro­mo­tion im Fach­ge­biet; sehr gute Kennt­nisse der Pro­gram­mier­spra­chen C/C++; hohes Maß an Selbst­stän­dig­keit, Enga­ge­ment, Fle­xi­bi­li­tät und Team­geist; sehr gute Deutsch- und Eng­lisch­kennt­nisse. Erwünscht sind Erfah­run­gen in den Gebie­ten: Rech­ner­ar­chi­tek­tur, Field Pro­gramma­ble Gate Arrays (FPGAs), Hard­ware-
beschrei­bungs­spra­chen (z.B. VHDL), Signal- und Bild­ver­ar­bei­tung.

Un­ser An­ge­bot:

Wir bie­ten Ihnen ein ange­neh­mes, unkom­pli­zier­tes Arbeits­klima in einem inter­na­tio­na­len Team sowie viel­fäl­tige Ent­wick­lungs­mög­lich­kei­ten wäh­rend der Habi­li­ta­tion.

Hin­wei­se zur Be­wer­bung:

Frauen sind aus­drück­lich zur Bewer­bung auf­ge­for­dert. Sel­bi­ges gilt auch für Men­schen mit Behin­de­run­gen.
Ihre Bewer­bung sen­den Sie bitte mit den übli­chen Unter­la­gen bis zum 30.11.2017 (es gilt der Post­stem­pel der ZPS der TU Dres­den) an: TU Dres­den, Fakul­tät Infor­ma­tik, Insti­tut für Tech­ni­sche Infor­ma­tik, Pro­fes­sur für Adap­tive Dyna­mi­sche Sys­teme, Frau Prof. Dr. Diana Göh­rin­ger, 01062 Dres­den oder über das Secu­re­Mail Por­tal der TU Dres­den https://securemail.tu-dresden.de als ein PDF-Doku­ment an: ads@mailbox.tu-dresden.de. Ihre Bewer­bungs­un­ter­la­gen wer­den nicht zurück­ge­sandt, bitte rei­chen Sie nur Kopien ein. Vor­stel­lungs­kos­ten wer­den nicht über­nom­men.