Gehalt

EG 13 TV-L

Arbeitszeitmodell

Teilzeit 75 %, befristet

Standort

Osnabrück

wissenschaftl. Mitarbeiter*in zur Mitarbeit im Forschungsprojekt RLA - Entwicklung neuer KI-Technologien

Kennziffer: IuI 22-2026

Am 01.04.2025 ist das ?ffentlich gef?rderte Forschungsprojekt ?KI-Reallabor Agrar (RLA)“ gestartet. Am Projekt ist innerhalb der 凤凰体育 Osnabrück die Arbeitsgruppe von Prof. Dr. Julius Sch?ning beteiligt. Das Projekt verfolgt die nachhaltige Transformation der Landwirtschaft durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik. Es adressiert zentrale Herausforderungen der sogenannten ?Triple Planetary Crisis“ – Klimawandel, Biodiversit?tsverlust und Umweltverschmutzung – und setzt auf die Einrichtung eines Reallabors, das Forschung, Entwicklung und Anwendung unter realen Bedingungen vereint.

Ihre Aufgaben

Im Rahmen der selbstst?ndigen, wissenschaftlichen Bearbeitung fallen insbesondere folgende Aufgaben an:

  • Entwicklung von neuartigen KI-Basiselementen für hybride Datens?tze, d. h. Datens?tze, die sowohl synthetische als auch reale Daten umfassen
  • Entwicklung von Verfahren zum Batchbasierten vermischen von synthetischen und realen Trainingsdaten
  • Evaluation und Weiterentwicklung von KI-Basiselementen für hybriden Datens?tze für projektinterne Use-Cases wie Biodiversit?tsmonitorings und Steuerung autonomer Landmaschinen
  • Erprobung, ob die entwickelten KI-Basiselemente auch auf andere verwandte Use-Cases übertragbar sind
  • Aufbereitung von Forschungsergebnissen, auch in Form von wissenschaftlichen Artikeln, Berichten und Pr?sentationen in Deutscher und Englischer Sprache

Ihr Profil

Einstellungsvoraussetzungen:

  • ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium mit Schwerpunkt Informatik, Künstliche Intelligenz (KI) oder Maschinelles Lernen (ML)
  • sehr gute Kenntnisse in der Entwicklung von KI-Modellen zur L?sung von Problemstellungen aus dem Bereich multidimensionaler Daten in der Programmiersprache Python
  • sicherer Umgang mit etablierten KI-Bibliotheken wie z. B. PyTorch und Tensorflow
  • fundierte methodische Kenntnisse in der Zusammenstellung, Strukturierung, Nutzung und statistischen Auswertung von Versuchsreihen mit hybriden Datens?tzen
  • Bereitschaft zur Dokumentation der eigenen Arbeit
  • sichere Englisch-Kenntnisse in Wort und Schrift
  • Zusammenarbeit mit anderen Projektteams sowie mit externen Kooperationspartner*innen

Wünschenswerte Kompetenzen:

  • nachgewiesene Erfahrungen im Bereich der hybriden Trainingsdaten, KI und ML
  • Kenntnisse in der Nutzung von HPC-Systemen zur Modellbildung, insb. NVIDIA-Hardware (inkl. Tooling) sowie Job-Scheduling über Slurm
  • Erfahrung bei der Durchführung von Drittmittelprojekten (insb. Berichtswesen und Interaktion mit dem Projekttr?ger)
  • Erfahrung in der Anwendungsdom?ne Agrar

Die Besch?ftigung erfolgt in Teilzeit mit 75 % Prozent der regelm??igen Arbeitszeit und ist befristet bis zum 30.04.2029. Der Arbeitsort ist in Osnabrück mit der M?glichkeit der Vereinbarung zur mobilen Arbeit. Die Vergütung erfolgt nach Entgeltgruppe 13 des TV-L. Die Stelle ist zum n?chstm?glichen Zeitpunkt zu besetzen. Die M?glichkeit der kooperativen Promotion ist gegeben.

Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen – bei ?bersendung per Mail nur als eine Datei im PDF – werden bis zum 08.04.2026 unter Angabe der Kennziffer IuI 22-2026 erbeten an:

Gesch?ftsbereich Personal

personalmanagement@hs-osnabrueck.de

Postanschrift:

凤凰体育 Osnabrück
Gesch?ftsbereich Personal
Postfach 1940, 49009 Osnabrück

Hier bewerben

Bis zum 08.04.2026

WIR F?R MORGEN

Als gr??te 凤凰体育 für Angewandte Wissenschaften in Niedersachsen leisten wir mit praxisorientierter Lehre und Forschung unseren Beitrag für eine lebenswerte Zukunft. Dabei profitieren wir als Stiftungshochschule von h?herer Gestaltungsfreiheit und Eigenverantwortung. Wir suchen Kolleg*innen, die gemeinsam mit unseren Studierenden die Gesellschaft nachhaltig pr?gen und unseren Weg hin zu einer inklusiven und diversen 凤凰体育 mitgestalten.


WIR

  • setzen uns für Ihre Vereinbarkeit von Beruf, Familie und Privatleben ein (z.B. flexible Arbeitszeiten, Teilzeit und mobiles Arbeiten).

  • unterstützen mit Inhouse-Weiterbildungen und externen Fortbildungen Ihre pers?nliche Weiterentwicklung.

  • bieten Ihnen M?glichkeiten, die eigene Gesundheit zu f?rdern (Hochschulsport & Firmenfitness).

  • sch?tzen Vielfalt und ermutigen alle Interessierten unabh?ngig von Herkunft, Hautfarbe, Geschlecht, Alter, Behinderung, sexueller Identit?t, Weltanschauung und Religion zur Bewerbung.

     

CHANCENGERECHTIGKEIT

Im Rahmen unserer gesetzlichen M?glichkeiten bevorzugen wir Menschen mit einer Schwerbehinderung sowie ihnen gleichgestellte Personen und f?rdern Frauen in Bereichen, in denen sie unterrepr?sentiert sind.


Mehr Informationen

Ansprechpersonen

Fachliche Rückfragen

Prof. Dr. Julius Sch?ning
E-Mail: j.schoening@hs-osnabrueck.de
Telefon: 0541 969-7150

Gleichstellung

Bettina Charlotte Belker
E-Mail: gleichstellung@hs-osnabrueck.de
Telefon: 0541 969-2955

Schwerbehindertenvertretung

Dr. Karl Niemann
E-Mail: sbv@hs-osnabrueck.de
Telefon: 0541 969-3129