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Postdoc-Stelle im Bereich ‚Gen AI‘
- 01 Mai 2026
- 100%
- Lausanne
Job-Zusammenfassung
Postdoc-Stelle in 'Gen AI' am EPFL, Lausanne. Eine Chance für innovative Forschung!
Aufgaben
- Entwicklung neuer Methoden für Echtzeit-Video-Generierung.
- Forschung in Computer Vision und Deep Learning.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit im internationalen Team.
Fähigkeiten
- PhD in Computer Vision und Forschungserfahrung in generativer KI.
- Analytische und computergestützte Fähigkeiten.
- Teamfähigkeit und gute Englischkenntnisse.
Ist das hilfreich?
Über den Job
Postdoc-Stelle im Bereich ’Gen AI’
Arbeitsort Lausanne - Genferseeregion - SchweizKategoriePositionVeröffentlicht28. April 2026Die EPFL, die Eidgenössische Technische Hochschule Lausanne, ist einer der dynamischsten Universitätsstandorte Europas und gehört zu den Top 20 Universitäten weltweit. Die EPFL beschäftigt mehr als 6.500 Mitarbeitende, die die drei Hauptaufgaben der Institution unterstützen: Lehre, Forschung und Innovation. Der EPFL-Campus bietet ein aussergewöhnliches Arbeitsumfeld im Herzen einer Gemeinschaft von mehr als 18.500 Personen, darunter über 14.000 Studierende und 4.000 Forschende aus mehr als 120 verschiedenen Ländern.
Die Forschungsinteressen von VITA liegen an der Schnittstelle von Computer Vision, Machine Learning (Deep Learning) und Mensch-Roboter-Interaktion, um neu zu definieren, wie Maschinen menschliche Handlungen interpretieren, Absichten antizipieren und nahtlos mit Menschen in verschiedenen Umgebungen interagieren.
Die erfolgreiche Kandidatin/der erfolgreiche Kandidat wird neue Methoden für Echtzeit-Videoerzeugung, digitale Zwillinge und menschenähnliche Avatare entwickeln.
Und in einer PDF-Datei:
Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an: Prof. Alexandre Alahi (alexandre.alahi@epfl.ch)
Vertragsbeginn: So bald wie möglich
Beschäftigungsgrad Min: 100%
Beschäftigungsgrad Max: 100%
Vertragsart: Befristeter Vertrag
Dauer: 24 Monate
Das Laboratory of Visual Intelligence for Transportation (VITA) sucht eine*n Postdoktorand*in im Bereich Generative KI.
Die Forschungsinteressen von VITA liegen an der Schnittstelle von Computer Vision, Machine Learning (Deep Learning) und Mensch-Roboter-Interaktion, um neu zu definieren, wie Maschinen menschliche Handlungen interpretieren, Absichten antizipieren und nahtlos mit Menschen in verschiedenen Umgebungen interagieren.
Die erfolgreiche Kandidatin/der erfolgreiche Kandidat wird neue Methoden für Echtzeit-Videoerzeugung, digitale Zwillinge und menschenähnliche Avatare entwickeln.
Profil
- Promotion im Bereich Computer Vision
- Hintergrund in Informatik
- Forschungserfahrung in generativer KI, Deep Learning
- Starke rechnerische und analytische Fähigkeiten sowie Erfahrung im Umgang mit grossen Datensätzen
- Selbstständig, kreativ und lösungsorientiert
- Gute zwischenmenschliche Fähigkeiten, Teamplayer
- Gute Englischkenntnisse (schriftlich und mündlich)
Wir bieten
- Eine dynamische und interdisziplinäre Forschungsgruppe
- Ein anregendes und internationales Arbeitsumfeld
- Wettbewerbsfähiges Gehalt und ausgezeichnete Arbeitsbedingungen – weitere Informationen finden Sie auf unserer Webseite ( www.epfl.ch/campus/services/human-resources/en/bas.&h ') p o i n t;.
- Möglichkeit, Spitzenforschung in einer der dynamischsten wissenschaftlichen Institutionen Europas durchzuführen
- Möglichkeit zur Zusammenarbeit mit international renommierten Expert*innen und einem starken Team von Postdoktorand*innen und Doktorand*innen
Informationen
Es werden nur Bewerbungen berücksichtigt, die über die Online-Plattform eingereicht werden. Sie werden gebeten, Folgendes einzureichen:- Ein kurzes Anschreiben (pdf, bis zu 2 Seiten)
Und in einer PDF-Datei:
- Lebenslauf mit Publikationsliste
- Forschungsstatement (pdf, bis zu 3 Seiten)
- Kontaktdaten von 3 Referenzpersonen.
Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an: Prof. Alexandre Alahi (alexandre.alahi@epfl.ch)
Vertragsbeginn: So bald wie möglich
Beschäftigungsgrad Min: 100%
Beschäftigungsgrad Max: 100%
Vertragsart: Befristeter Vertrag
Dauer: 24 Monate
Bitte beziehen Sie sich in Ihrer Bewerbung auf myScience.ch und geben Sie die Referenz JobID69734 an.
