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 Wissenschaftszeitvertragsgesetzes (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.