Wissenschaftliche_r Mitarbeiter_in (m/w/d) mit technischen Schwerpunkten wie Ingenieurwissenschaften, Elektrotechnik oder Informatik

Unternehmen

Jade Hochschule Wilhelmshaven/Oldenburg/Elsfleth

Über diese Stelle

Oldenburg
Elektrotechnik, Engineering, Informatik, Ingenieurwesen, IT, IT & Tech
Festanstellung
Teilweise Remote Work

Über Jade Hochschule Wilhelmshaven/Oldenburg/Elsfleth

„Besser Studieren“ ist das gelebte Motto der Jade Hochschule. In über 60 innovativen Studiengängen an den Studienorten Wilhelmshaven, Oldenburg und Elsfleth bilden wir über 6.000 Studierende wissenschaftlich und praxisnah aus. Über 170 Professorinnen und Professoren sowie ca. 400 Mitarbeitende engagieren sich im Sinne des Leitbildes unserer Hochschule: innovativ, kompetent, kooperativ, vielfältig und zugewandt. Die Gewinnung qualifizierter Beschäftigter ist dabei eine zentrale Voraussetzung für die Fortsetzung ihrer positiven Entwicklung.

Wissenschaftliche_r Mitarbeiter_in (m/w/d)

Entgeltgruppe 13 TV-L | Kennziffer BGG 21/25

Vorgenannte Stelle ist an der Jade Hochschule Wilhelmshaven/​Oldenburg/​Elsfleth im Fachbereich Bauwesen Geoinformation Gesundheitstechnologie am Campus Oldenburg in der Abteilung Technik und Gesundheit für Menschen zum nächstmöglichen Zeitpunkt im Umfang von 100 %, vorbehaltlich der finalen Mittelbewilligung, befristet bis zum 30. September 2029 zu besetzen.

Aufgaben

  • Die wissenschaftlichen Aufgaben sollen im Rahmen des vom BMBF geförderten Projekts Pflege- und Innovations­netzwerk-Hub (PinHUB) durchgeführt werden.
  • Ziel der kollaborativen Arbeiten ist die Entwicklung, der Versuchsaufbau und die technische Evaluation einer automatisierten Aktivitäts­analyse und Pflege­protokollierung durch neuartige Modelle und Methoden zur echtzeit­fähigen temporalen Segmentierung mit Hilfe verschiedener Sensoren. Dabei liegt der Fokus auf dem maschinellen Lernen mit nur wenigen Trainings­daten (few-shot learning) sowie einer DSGVO-konformen Informations­verarbeitung.
  • Die Aufgaben beziehen sich auf die Forschung in der Aktivitäts­erkennung mit dem Ziel des Erkennens und Protokollierens von Bewegungen in typischen Alltags­situationen der Pflege und ggf. auch im OP mit diversen Sensoren sowie einer automatisierten Muster­erkennung. Die Arbeiten sollen kollaborativ zusammen mit den weiteren Mitarbeitenden im Projekt durchgeführt werden und umfassen insbesondere folgende Aufgaben:
  • Mitwirkung am Aufbau der PinHUB-Labore, insbesondere organisatorische Tätigkeiten (Beschaffung von Sachmitteln)
  • Literaturrecherche und Implementierung neuester Erkenntnisse
  • Entwicklung, Aufbau und Analyse von alltags­typischen Settings zur Bewegungs­erfassung im Pflege­setting (in der Häuslichkeit und in Pflegezimmern)
  • Implementierung von On- und Offline-Tests mit verschiedenen Hardware (z. B. Kinect-Kameras bis zu kabellosen Wearables)
  • Erweiterung der in der Abteilung vorhandenen Untersuchungs­methoden der Muster­erkennung, besonders mit Blick auf neuronale Netze/​​Deep Neural Networks
  • Teilnahme an internationalen Konferenzen zur Vorstellung der Erkenntnisse
  • Anleitung von studentischen und wissenschaftlichen Hilfskräften und Studierenden im Rahmen des Projektes bei der Abschlussarbeit
  • Erstellung/​Schreiben von verwandten und weiterführenden Forschungs­anträgen
  • Verfassen von Projekt­berichten
  • Öffentlichkeitsarbeit (Verbreitung des Wissens, Fortbildungen und Schulungen)
  • Design von Studien und Aufbau von Mess­settings mit sämtlicher Hardware
  • Akquirieren von Probanden
  • Stellen von Ethik­anträgen
  • Durchführung von Studien
  • Publikation der Forschungs­ergebnisse (auch international) (Analyse und Darstellung der Ergebnisse der Studien)
  • Kommunikation mit den Projekt­partnern (intern und extern)

Fähigkeiten

  • abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschul­studium (Dipl. [Uni]/​Master) mit technischen Schwerpunkten wie Ingenieurwissenschaften, Elektrotechnik, Informatik etc.
  • Erfahrungen in Projekt­arbeit und wissenschaftlichen Methoden
  • hervorragende Programmier­fähigkeiten in diversen Programmier­sprachen
  • Erfahrung mit Methoden der künstlichen Intelligenz und Muster­erkennung
  • Erfahrung mit dem Entwurf komplexer Mess­settings mit multimodalen Sensoren, wie Kameras und weiteren Messwandlern
  • gute Ausdrucksfähigkeit in Wort und Schrift; auch in Englisch
  • Erfahrung in der Arbeit in interdisziplinären Teams
  • selbständige Arbeitsweise, Kommunikations­stärke und Teamfähigkeit

Standort

Adresse

Oldenburg, Deutschland


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