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Die Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt (KU) ist eine vom Freistaat Bayern anerkannte nichtstaatliche Universität in kirchlicher Trägerschaft. Exzellente Forschung, internationale Ausrichtung, hervorragende Lehre und ideale Studienbedingungen zeichnen uns aus. An acht Fakultäten steht unseren 5000 Studierenden ein breites Fächerspektrum offen. Wir beschäftigen 900 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter unterschiedlicher konfessioneller und weltanschaulicher Prägung. Auf der Grundlage einer christlichen Sicht des Menschen steht die KU als engagierte Universität für eine Wissenschafts- und Bildungskultur der Verantwortlichkeit.

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An unserer Mathematisch-Geographischen Fakultät am Lehrstuhl für Reliable Machine Learning ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Teilzeitstelle (75%) als

wissenschaftlicher Mitarbeiter (Doktorand) (m/w/d)

befristet für die Dauer von zunächst drei Jahren zu besetzen. Dienstort ist Ingolstadt. Die Bezahlung erfolgt im Rahmen des privatrechtlichen Arbeitsverhältnisses bei gegebenen tariflichen Voraussetzungen nach Entgeltgruppe 13 TV-L.

Der durch die HighTech-Agenda Bayern finanzierte Lehrstuhl „Reliable Machine Learning“ ist Teil des „Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science (MIDS)“ an der KU Eichstätt-Ingolstadt. Die ausgeschriebene Stelle wird finanziert durch das am Lehrstuhl angesiedelte Emmy Noether Projekt „Stability and Solvability in Deep Learning“. Das Projekt beschäftigt sich mit der mathematischen Analyse von Verfahren des Machine Learning, mit einem besonderen Fokus auf Fragen der Stabilität, Berechenbarkeit und Robustheit in Bezug auf Deep Learning.

Ihre Aufgaben

  • Mitarbeit am Forschungsprojekt „Stability and Solvability in Deep Learning“
  • Umsetzung des eigenen Promotionsvorhabens
  • Wissenstransfer mittels Publikationen und Teilnahme an Konferenzen

Ihr Profil

  • abgeschlossener Master-Abschluss (oder vergleichbar) aus dem Bereich der Mathematik, vorzugsweise mit einem Schwerpunkt in einem der folgenden Bereiche:
    o Machine Learning
    o (hoch-dimensionale) Wahrscheinlichkeitstheorie
    o Funktionsanalysis
    o Information-based Complexity
    Der Master-Abschluss muss zum Beginn der Tätigkeit vorliegen, aber noch nicht notwendigerweise zum Zeitpunkt der Bewerbung.
  • Interesse an der mathematischen Analyse von Algorithmen des Machine Learning
  • vorzugsweise praktische Erfahrung im Bereich Programmieren und Machine Learning

Unser Angebot

  • Möglichkeit, eigenen Forschungsinteressen nachzugehen und zu promovieren
  • attraktiver und teamorientierter Arbeitsplatz in einem modernen universitären Umfeld
  • interessantes, verantwortungsvolles und vielseitiges Aufgabenspektrum
  • internationale Kontakte
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The Catholic University of Eichstätt-Ingolstadt (KU) is a non-state university under church sponsorship, recognized by the Free State of Bavaria. We are distinguished by excellent research, international orientation, outstanding teaching, and ideal study conditions. With eight faculties, we offer a wide range of academic disciplines to our 5,000 students. We employ 900 staff members of various religious and ideological backgrounds. Based on a Christian view of humanity, KU is a committed university that promotes a culture of academic and educational responsibility.

The research group Reliable Machine Learning at the KU Eichstätt-Ingolstadt is seeking highly motivated candidates for a part-time position (75%) at the next possible date as a

PhD Student (m/f/d)

with contract duration of 3 years. The place of work will be in Ingolstadt. The salary is prescribed by the framework of the collective agreement (TV-L), Level 13 (75%).

The research group Reliable Machine Learning (headed by Prof. Felix Voigtlaender) is part of the Mathematical Institute for Machine Learning and Data Science (MIDS) at the KU Eichstätt-Ingolstadt and is funded by the High-Tech Agenda of Bavaria. The advertised position is funded via the Emmy Noether project “Stability and Solvability in Deep Learning”. This project focuses on mathematically analyzing machine learning algorithms with a particular focus on questions of stability, computability, and robustness of methods from Deep Learning.

Your tasks

  • Contribution to the research project “Stability and Solvability in Deep Learning”, where your research will be a part of your dissertation
  • Knowledge transfer via publications and via participation in conferences

Your profile

  • Master's degree (or equivalent degree) in mathematics, preferably with a focus on one of the following topics:
    o Machine learning
    o (High-dimensional) probability theory
    o Real and functional analysis
    o Information-based complexity
    The master's degree may still be in the process of completion at the time of application, but the degree must be completed at the start of the position.
  • Interest in mathematical analysis of machine learning algorithms
  • Practical experience in programming and machine learning (desirable but not mandatory)
  • German language skills are not required, but candidates are encouraged to develop those during their employment at the KU.

Our offer

  • Possibility to pursue own research interests and obtain a PhD in mathematics
  • Attractive and team-oriented workplace in a modern university environment
  • Interesting, responsible, and versatile range of tasks
  • International contacts