Job: Studentische Hilfskraft (w/m/d) – Unterstützung bei empirischen Studien und Lehrveranstaltungen zum Thema "Künstliche Intelligenz in der Musikdatenanalyse"

Anbieter

Lehrstuhl für Methodik der Künstlichen Intelligenz (Informatik 14)

Unser Profil

Der Lehrstuhl für Methodik der Künstlichen Intelligenz (AIM) unter der Leitung von Alexander-von-Humboldt Professor Holger Hoos betreibt Spitzenforschung im Bereich der menschzentrierten künstlichen Intelligenz (KI) und ihrer breiten Anwendung zum Wohl der Gesellschaft und der Menschheit ("AI for all" und "AI for good"). Neben der Forschung zu Grundlagen der KI, insbesondere zu Themen im maschinellen Lernen, dem automatisierten Schließen und der Optimierung, konzentriert sich unsere Arbeit auf KI-Anwendungen im Bereich Medizin und Gesundheit, Klimaschutz sowie Musik und Kunst.

Music information retrieval oder – weitgehender definiert – Musikdatenanalyse ist ein interdisziplinäres Forschungsgebiet, mit Wurzeln in Musiktheorie, Informatik, Signalverarbeitung, Statistik, Psychologie und anderen Wissenschaften. Es umfasst die computergestützte Verarbeitung und Analyse von Datenquellen im Zusammenhang mit Musik: Audiosignale, digitale Partituren, Liedtexte, Albumcover, soziale Daten und vieles mehr. Zu den Anwendungsszenarien gehört die Klassifikation von Genres und Stilen, automatische Generierung von Musik und Begleitung, Erkennung von Instrumenten und Gesang, Musikstrukturanalyse, Erkennung von Plagiaten. Um die Qualität, Effizienz, Robustheit und Zufriedenheit zu steigern, können viele Techniken der KI eingesetzt werden, wie automatisches Hyperparameter-Tuning, Klassifikation mit neuronalen Netzen, Merkmalsauswahl oder mehrkriterielle Optimierung mit evolutionären Algorithmen.

Ihr Profil

• Gute Programmierkenntnisse in Python
• Erste Erfahrung in den Forschungsgebieten maschinelles Lernen und Optimierung (z.B. Besuch von einschlägigen Vorlesungen oder Seminaren, Erfahrung in Frameworks wie PyTorch, Keras, WEKA, scikit-learn)
• Bereitschaft, sich in weitere Programmiersprachen einzuarbeiten (Kenntnisse in Java und/oder Matlab sind von Vorteil)
• Begeisterung für Musik und Basiswissen in der Musiktheorie (Beherrschung eines Musikinstruments nicht notwendig, aber vorteilhaft)
• Aktuelles Studium an einer Hoch- oder Fachhochschule

Ihre Aufgaben

Abhängig von aktuellen Prioritäten, Ihrer Erfahrung und persönlichen Interessen übernehmen Sie Aufgaben aus den folgenden Bereichen:

• Mitarbeit an Forschungsprojekten, z.B.:
  • Optimierung der Musikklassifikation mithilfe der neuronalen Architektursuche
  • Unterstützende Beiträge zu wissenschaftlichen Publikationen

• Unterstützung bei der Organisation von Lehrveranstaltungen
  • Test neuer Anwendungen, Code-Review
  • Mitarbeit bei der Gestaltung neuer Lernmatarialien

• Unterstützung bei der Weiterentwicklung des Advanced Music Explorer (AMUSE), z.B.:
  • Integration neuer Plugins für Merkmalsextraktion und Klassifikation
  • Verbesserung der Benutzerschnittstelle und Dokumentation

Bitte senden Sie Ihre Bewerbung mit einem kurzen Motivationsschreiben, Lebenslauf und der Übersicht der erbrachten Studienleistungen bevorzugt per E-Mail an die unten erwähnte E-Mail-Adresse.

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 12 Monate.
Eine Verlängerung ist möglich.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.
Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 8 Stunden.
Die Eingruppierung richtet sich nach der Richtlinie für studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte.
Die Stelle ist bewertet mit 14,50 € pro Stunde.

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung