080/2025 Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im Bereich "Transfer Learning für KI-Anwendungen

An der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik ist - vorbehaltlich der Mittelzuweisung - am Institut für Informations- und Kommunikationstechnik, Arbeitsgruppe Hardware-nahe Technische Informatik, eine Stelle als # Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im Bereich "Transfer Learning für KI-Anwendungen auf Basis von Low-Cost FPGAs“ // Research Associate in the area of “Transfer learning for AI applications based on low-cost FPGAs“ zu besetzen. Entgelt­gruppe: **13 TV-L** Ein­stellungs­datum: **zum nächstmögl. Zeitpunkt** Befristung: 31.12.2027 Arbeitszeit: **100 %** ## Wir sind eine Universität mit Schwerpunkten in den Ingenieur- und Naturwissenschaften sowie Wirtschaftswissenschaft, Humanwissenschaften und Medizin. 13.000 Studierenden aus dem In- und Ausland sowie ca. 3.000 Beschäftigten bieten wir hervorragende Studien- und Arbeitsbedingungen. ## Der Lehrstuhl Hardware-nahe Technische Informatik (HTI) befasst sich mit dem Entwurf laufzeitadaptiver, leistungs- und energieeffizienter heterogener Systemarchitekturen. Hierbei wird ein ganzheitlicher Ansatz verfolgt, der eine optimale Anpassung der Hardware- und Softwarearchitektur sowie des Systemmanagements an die Anforderungen der Anwendung und die technologischen Möglichkeiten der verwendeten Hardwareplattformen ermöglicht. ## Ihre Aufgaben: Sie arbeiten im Rahmen eines Forschungsprojektes zur energie- und ressourceneffizienten Realisierung von Transfer-Learning Ansätzen auf Edge-Devices. Es sollen Verfahren und Hardwarearchitekturen entwickelt werden, welche es erlauben, auf FPGAs mit begrenzten Ressourcen Transfer-Learning für KI-Anwendungen zu realisieren. Dadurch soll es Edge-Devices ermöglicht werden, autonom und ohne den Transfer von Daten in die Cloud auf veränderte Anforderungen oder Umgebungseigenschaften zu reagieren. Hierfür gilt es zu untersuchen, wie bestehende Ansätze für Transfer-Learning hardwareeffizient umgesetzt und ggf. weiterentwickelt werden können. Die Ergebnisse hieraus sollen im Anschluss als flexible und leicht zu verwendende Open-Source IP Cores zur Verfügung gestellt werden. Die Möglichkeit zur wissenschaftlichen Qualifikation im Rahmen einer Promotion ist gegeben und wird dementsprechend unterstützt. ## Ihr Profil: - abgeschlossene wissenschaftliche Hochschulausbildung (Diplom/Master) in den Bereichen Elektrotechnik, Informatik oder einem verwandten Fach mit einer Gesamtnote von mindestens „Gut“ - sehr gute Kenntnisse in einer Programmiersprache, bspw. C, C++ - Kenntnisse im Bereich des digitalen Schaltungsentwurfs für FPGAs und/oder der Künstlichen Intelligenz - hoher Grad an Selbstständigkeit, gute Kommunikations- und Teamfähigkeit, gute Englischkenntnisse, Promotionswunsch - Unterstützung des Lehrstuhls bei der Durchführung von deutschsprachigen Übungen und Seminaren - gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch ## Unser Angebot: - Eine offene Gesprächs- und Führungskultur in der Diskussionen auf Augenhöhe geführt werden und neue Ideen willkommen sind, kennzeichnen unsere Zusammenarbeit - Sie arbeiten in einem internationalen Team - Individuelle Förderung Bei inhaltlichen Fragen zur ausgeschriebenen Stelle wenden Sie sich bitte an Herrn Prof. Thilo Pionteck unter: Tel. 0391/67-57148 bzw. per E-Mail: thilo.pionteck(at)ovgu.de. Sie profitieren von unseren Strukturen und Angeboten für Nachhaltigkeit, Diversität, Familienfreundlichkeit und Personalentwicklung. Unser Standort im Zentrum einer florierenden, belebten und familienfreundlichen Landeshauptstadt garantiert eine hohe Lebensqualität und vielfältige Freizeitmöglichkeiten. Weitere Informationen erhalten Sie unter [www.ovgu.de/karriere](http://www.eit.ovgu.de/) und unter [www.eit.ovgu.de](http://www.eit.ovgu.de/). Die Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg ist Unterzeichnerin der Charta der Vielfalt. Ihre Bewerbung ist bei uns willkommen, unabhängig von Geschlecht, kultureller und sozialer Herkunft, Alter oder sexueller Orientierung. Bewerbungen von schwerbehinderten Menschen und ihnen Gleichgestellten werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Qualifikation bevorzugt berücksichtigt. Die Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg setzt sich für die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern ein. Bitte beachten Sie die Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten unter: [https://www.uni-magdeburg.de/Datenschutz_Bewerber.html](https://www.uni-magdeburg.de/Datenschutz_Bewerber.html) Ihre vollständige Bewerbung (Motivationsschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse) senden Sie bitte über das Online-Bewerbungsportal.