Die Fachhochschule Bielefeld ist mit mehr als 10.000 Studierenden die größte Hochschule für angewandte Wissenschaften in der Region Ostwestfalen-Lippe (OWL). Mit ihren Campus in Bielefeld, Gütersloh und Minden ist sie regional, bundesweit und international durch vielfältige Partnerschaften und Forschungskooperationen in Wissenschaft, Wirtschaft und Kultur hervorragend vernetzt.

Im Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mathematik — Campus Gütersloh — ist im Rahmen des vom Land NRW geförderten Verbundprojektes ‚Neuro-inspirierte ressourcen-effiziente Hardware-Architekturen für plastische SNNs‘ (NireHApS) — vorbehaltlich der Bewilligung — zum nächstmöglichen Zeitpunkt der Arbeitsplatz für eine*n

wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in in dem Bereich Hard-/Softwaresysteme für die Künstliche Intelligenz

in Vollzeit — befristet bis zum 30.11.2024 — zu besetzen. Die Vergütung erfolgt je nach Vorliegen der persönlichen Qualifikation und der übertragenen Aufgaben bis zur Entgelt­gruppe 13 TV-L. Im Rahmen dieser Beschäftigung ist eine kooperative Promotion mit der Universität Bielefeld als Qualifizierung vorgesehen.

Ihr Arbeitseinsatz erfolgt sowohl am Campus Gütersloh als auch am Campus Bielefeld.

Das Ziel des Vorhabens ist eine Entwurfsraumexploration eingebetteter Hardware­platt­formen, die zum einen die ressourceneffiziente Ausführung von Spikenden Neuronalen Netzen (SNNs) und zum anderen aber auch die Möglichkeit der Adaption (d. h. Online-Lernen) erlauben. Die Exploration der neuromorphen Beschleuniger umfasst rekonfigurier­bare Hardwareplattformen (Field Programmable Gate Arrays (FPGAs)) und programmier­bare prozessorbasierte Many-Core Systeme.

Die Basis ist ein integrierter Entwurfsablauf, der, ausgehend von der Beschreibung von SNN-Netzarchitektur, Lernalgorithmus, Neuronen- und Synapsenmodell, SNNs automatisiert auf parametrisierbare Hardwarearchitekturen abbildet. Die entwickelten Hardwareplattformen werden im Rahmen eines Prototypenaufbaus mit eventbasierten Sensoren (z. B. DVS-Kameras) gekoppelt und anhand praktischer Anwendungsszenarien zweier Unternehmens­partner evaluiert.

Ihre Aufgaben:

• Mitarbeit in dem standortübergreifenden Graduiertenkolleg für künstliche Intelligenz ‚Data NInJA‘
• Durchführung selbstständiger wissenschaftlicher Tätigkeiten im Rahmen des Verbund­projektes in Kooperation mit dem Tandempartner der Universität Bielefeld:
  • Modellierung Spikender Neuronaler Netze (SNN)
  • Entwicklung von Algorithmen (eventbasierte Lernverhalten)
  • Entwurfsraumexploration eingebetteter prozessorbasierter Many-Core-Systeme
  • Nutzung von Verfahren zur Optimierung der Energieeffizienz (z. B. Clock-Gating, Power-Gating, DVFS, SubVT)
  • Entwicklung von Hardwarebeschleunigern
  • Systemintegration und Validierung im Rahmen eines kamerabasierten Demonstrators
• eigenständige Projektkoordination
• Anleitung und Führung von studentischen und wissenschaftlichen Hilfskräften
• wissenschaftliche Dokumentation der Arbeitsergebnisse
• Unterstützung in der Lehre
• Umsetzung kreativer Ideen in die Praxis sowie interdisziplinäres Arbeiten

Die Aufgaben sind in Abstimmung mit Herrn Professor Dr.-Ing. habil. Thorsten Jungeblut selbstständig durchzuführen. Darüber hinaus arbeiten Sie in einem interdisziplinären Team.

Wir erwarten:

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master of Science, Universität oder Fachhochschule) aus einer der Disziplinen Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Data-Science oder Ingenieurwissenschaften
• umfangreiche fundierte Fachkenntnisse in den Bereichen Maschinelle Lernverfahren, Entwurf mikroelektronischer Systeme, Many-Core-Architekturen
• Erfahrungen in den Bereichen der Modellbildung und Simulation sowie der Hardware-Umsetzung Spikender Neuronaler Netze (SNN)
• Erfahrungen im Entwurf mikroelektronischer Systeme mit Hardwarebe­schreibungs­sprachen wie beispielsweise VHDL oder Verilog
• Kenntnisse und Erfahrungen mit massiv-parallelen On-Chip-Prozessoren (Many-Cores)
• Kenntnisse und Erfahrungen in dem Aufbau und Umgang mit experimentellen Versuchs­aufbauten eventbasierter Kamerasysteme
• überdurchschnittliche Auffassungsgabe, selbstständige und eigenverantwortliche Arbeitsweise
• ausgeprägtes konzeptionelles und analytisches Denken und Handeln
• Erfahrung in der Erstellung wissenschaftlicher Texte und der Präsentation von wissen­schaftlichen Arbeitsergebnissen
• sehr gute Kenntnisse der deutschen und englischen Sprache in Wort und Schrift
• ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit und ein sicheres Auftreten

Wir wünschen uns:

• Präsentationsgeschick und didaktische Grundkenntnisse
• Erfahrungen in dem Bereich der Projektkoordination
• sehr gutes mündliches und schriftliches Ausdrucksvermögen

Wir bieten:

• modernes, familiengerechtes Arbeitsumfeld
• Vergütung nach TV-L
• betriebliche Zusatzversorgung
• interne und externe Fortbildungsmöglichkeiten
• betriebseigene Kita „EffHa“
• gute Verkehrsanbindung
• vergünstigtes Job-Ticket für den ÖPNV (regionaler Verkehrsverbund)
• Möglichkeit zur Teilnahme am Hochschulsportprogramm

Die Fachhochschule Bielefeld ist für ihre Erfolge in der Gleichstellung mehrfach ausge­zeichnet und zugleich als familiengerechte Hochschule zertifiziert. Sie freut sich daher über Bewerbungen von Frauen. Dies gilt in besonderem Maße im wissenschaftlichen Bereich sowie in Technik, IT und Handwerk. Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Auch Bewerbungen von schwerbehinderten Menschen sind erwünscht. Bei gleicher Eignung werden schwerbehinderte Menschen vorbehaltlich anderer gesetzlicher Regelungen bevorzugt eingestellt.

Fragen zum Inhalt der ausgeschriebenen Stelle beantwortet Ihnen sehr gerne Herr Professor Dr.-Ing. habil. Thorsten Jungeblut, E-Mail: thorsten.jungeblut@fh-bielefeld.de.

Sie haben Interesse? Bitte bewerben Sie sich bis zum 11.02.2021 unter Angabe der Kennziffer 03102 ausschließlich hier online.