Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in am Lehrstuhl für Hochfrequenzsysteme in der Kommunikationstechnik der Fakultät 6

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in am Lehrstuhl für Hochfrequenzsysteme in der Kommunikationstechnik der Fakultät 6

Die Bergische Universität Wuppertal ist eine dynamische, forschungsorientierte

Campusuniversität. Getreu ihres Leitmotivs „Verstehen, Vermitteln, Gestalten“ widmet

sie sich den großen gesellschaftlichen Herausforderungen in Wissenschaft, Bildung,

Kultur, Wirtschaft, Gesellschaft, Technik und Umwelt. Sie ist aktive Partnerin in den

Netzwerken der Region sowie in nationalen und internationalen Kooperationen. Rund

24.500 Menschen studieren, forschen und arbeiten hier an neun Fakultäten, in teils

interdisziplinären Forschungseinrichtungen oder in der Verwaltung.

In der Fakultät für Elektrotechnik, Informationstechnik und Medientechnik, am Lehrstuhl

für Hochfrequenzsysteme in der Kommunikationstechnik, suchen wir Unterstützung.

IHRE AUFGABEN

• Forschung und Entwicklung neuromorpher Rechenarchitekturen (z. B. Spiking
• Neural Networks, event-basierte Signalverarbeitung)
• Entwurf, Implementierung und Evaluation von Algorithmen und Modellen für
• neuromorphe Netzwerke
• Simulation, Modellierung und experimentelle Validierung neuromorpher Systeme
• Hardwarenahe Implementierung und Optimierung auf neuromorphen Prozessoren
• auf Chip-Ebene
• Untersuchung von Energieeffizienz, Latenz, Robustheit und Skalierbarkeit
• Mitarbeit an der Konzeption neuartiger Chip- und Systemarchitekturen
• Veröffentlichung der Forschungsergebnisse in hochwertigen wissenschaftlichen
• Journalen und Konferenzen
• IHR PROFIL
• Sehr gut bis gut abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder äquivalent) in
• Elektrotechnik, Informatik, Physik, Computational Neuroscience oder einem
• verwandten Fachgebiet
• Starkes Interesse an neuromorphem Computing, KI-Hardware oder biologisch
• inspirierten Rechenmodellen
• Grundlegendes Verständnis von Rechnerarchitekturen, Parallelität und
• Energieeffizienz
• Fundierte Kenntnisse in mindestens einem der folgenden Bereiche:
• Spiking Neural Networks und neuromorphe Algorithmen
• Maschinelles Lernen und neuronale Netze
• Analoge/RF oder Mixed-Signal-Schaltungsentwicklung
• Digitale, Embedded-Systeme und hardwarenahe Software
• Python und/oder C/C++
• Simulations- und ML-Frameworks (z. B. Brian, NEST, PyTorch, Lava o. Ä.)

Es handelt sich um eine Qualifizierungsstelle im Sinne des Wissenschaftszeitvertrags-
gesetzes (WissZeitVG), die zur Förderung der folgenden wissenschaftlichen oder
künstlerischen Qualifizierung besetzt werden kann: Erwerb von Berufserfahrungen bei
der Durchführung des Projektes „Neuromorphic computing“.
Die Laufzeit des Arbeitsvertrages wird der angestrebten wissenschaftlichen
Qualifizierung angemessen gestaltet.
Beginn
zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Dauer
befristet für 36 Monate
Stellenwert
E 13 TV-L
Umfang
Vollzeit (Teilzeit ist möglich, bitte
geben Sie bei der Bewerbung
an, ob Sie auch bzw. nur an
einer Teilzeitbeschäftigung
interessiert wären)
Kennziffer
26082
Ansprechpartner
Herr Prof. Dr. Ullrich Pfeiffer

Bewerbungen über
stellenausschreibungen.uni-
wuppertal.de
Bewerbungsfrist
12.10.2026

WIR BIETEN IHNEN

Kollegiales und wertschätzendes Miteinander

Betriebliches Gesundheitsmanagement und UniSport

Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice

Arbeiten in internationalem Kontext

30 Urlaubstage

Großes Fort- und Weiterbildungsangebot

Familienfreundliche Arbeitsbedingungen

Betriebliche Altersvorsorge

Wissenschaftliche*r
Mitarbeiter*in

An der Bergischen Universität schätzen wir die individuellen und kulturellen Unterschiede unserer Universitätsangehörigen
und setzen uns für Gleichstellung, Chancengerechtigkeit und die Vereinbarkeit von Familie und Beruf ein. Bewerbungen von
Menschen jeglichen Geschlechts sowie von Menschen mit Schwerbehinderung und ihnen gleichgestellten Personen sind
willkommen. Frauen werden nach Maßgabe des Landesgleichstellungsgesetzes NRW bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht
in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Die Rechte von Menschen mit einer Schwerbehinderung,
bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt zu werden, bleiben unberührt.
Bewerbungen umfassen alle notwendigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Nachweis des abgeschlossenen
Hochschulstudiums, Arbeitszeugnisse, ggf. Nachweis einer Schwerbehinderung). Unvollständig eingereichte Bewerbungen
können nicht berücksichtigt werden!