Wissenschaftlicher Mitarbeiter für das Forschungsprojekt "EFBL - Energieeffizientes und fehlertolerantes bestärkendes Lernen" (m/w/d)

Als wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in forschen Sie im Rahmen des Forschungsprojektes "EFBL" an energieeffizienter und fehlertoleranter Hardware für maschinelles Lernen. Hierbei optimieren Sie Algorithmen für bestärkendes Lernen auf FPGAs und heterogenen Hardwarearchitekturen. Sie evaluieren Ideen durch Implementierung von Hardware-Demonstratoren. Ihre Arbeit wird entscheidend sein, um den CO2-Fußabdruck und die Zuverlässigkeit der Zukunft der KI und ihrer Auswirkungen auf die Gesellschaft zu verbessern. Ihre tägliche Arbeit besteht darin, die neuesten Entwicklungen auf dem Gebiet zu erforschen, neue Ideen zur Verbesserung einzubringen, diese Ideen durch Durchführung von Experimenten an Hardware zu bewerten und diese Ergebnisse zu veröffentlichen. Außerdem sind Sie die Ansprechperson für andere Mitarbeiter:innen und der Industrie in Ihrem Forschungsbereich. Diese Position bietet grundsätzlich die Möglichkeit der aktiven Gestaltung des Forschungsschwerpunkts und zum Start einer Promotion.