Technische/r Angestellte/r (m/w/d)

Die Technische Universität Chemnitz ist eine innovative Wissenschafts- und Bildungseinrichtung, die sich den Herausforderungen im Wettbewerb zwischen den Hochschulen bewusst stellt. Sie bietet Persönlichkeiten mit ausgewiesener fachlicher Kompetenz, die konstruktiv an der innovativen Weiterentwicklung mitwirken möchten, attraktive Arbeitsplätze.

Zum nächstmöglichen Zeitpunkt ist an der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik, Professur Regelungstechnik und Systemdynamik, vorbehaltlich der Bereitstellung und Bewilligung der Drittmittel durch den Drittmittelgeber, eine Stelle als teilzeitbeschäftigte/r

### Technische/r Angestellte/r (m/w/d)

### (80 %, Entgeltgruppe 10 TV-L)

befristet bis 30.09.2026 zu besetzen.

Arbeitsaufgaben:

• Entwicklung und Betrieb eines Backend- und Computer-Vision-Systems zur automatisierten Analyse von Bild- und Sensordaten im Controlled Environment Agriculture Labor zur Überwachung von Pflanzengesundheit und Wachstum
• Wartung und Aktualisierung des Backends der Digital Twin Software, einschließlich Datenbanken und Kernservices
• Integration von Sensor-, Bild- und Modelldaten in Simulations- und Visualisierungstools über APIs
• Verarbeitung und Validierung von aus Computer Vision abgeleiteten Pflanzenmerkmalen für Modelleingaben unter wissenschaftlicher Aufsicht
• Unterstützung bei der Anpassung der Backend-Systeme für neue Pflanzenkulturen und den 20 m² großen Versuchsaufbau
• Dokumentation von Softwarekomponenten, Datenpipelines und Arbeitsabläufen
• Koordination technischer Aspekte mit Projektpartner (InnoTeam)

Einstellungsvoraussetzungen:

• Abschluss: mindestens ein mit gut abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich der Informatik oder Elektrotechnik mit Schwerpunkt im Bereich der Bildverarbeitung oder ein vergleichbarer Abschluss, welcher den Zugang zur entsprechenden Qualifikationsebene eröffnet
• Erforderlich sind:
• Nachweislich sehr gute Kenntnisse in Informatik, Softwarearchitektur und Backend-Entwicklung
• Umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung, Implementierung und Wartung von Backend-Systemen, insbesondere für datenintensive und verteilte Anwendungen
• Nachweislich sehr gute und umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung von Computer-Vision-Systemen, insbesondere in den Bereichen Bildverarbeitung, Objekterkennung, Segmentierung, Tracking und Deep Learning
• Sehr gute Kenntnisse in Deep-Learning- und Computer-Vision-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow, OpenCV, scikit-learn)
• Nachweislich Erfahrung in der Entwicklung, dem Training und der Optimierung neuronaler Netze für visuelle Daten aus dem Bereich der Pflanzengesundheit und Biomassebestimmung
• Erfahrung in der Verarbeitung, Speicherung und Analyse großer Bild- und Sensordatenmengen, inkl. Datenbanken, APIs und Cloud-basierten Architekturen
• Erfahrung in der wissenschaftlich-technischen und digitalen Dokumentation von Algorithmen, Software und Experimenten, inkl. Veröffentlichungen oder technischer Reports
• Erfahrung in der Entwicklung und Validierung neuer KI-basierter Analyse- und Auswertemethoden
• Erfahrungen in einem internationalen Umfeld
• Nachgewiesene Unterstützung von Publikationen im Bereich Pflanzengesundheits-Monitoring auf Basis von spatio-temporalen Bilddaten unter Verwendung von Deep Neural Networks
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift, mindestens Deutsch-Grundkenntnisse
• Sicherer Umgang mit Entwicklungswerkzeugen, Versionsverwaltung (z. B. Git), Office- und Dokumentationssoftware sowie mit Datenbankmanagementsystemen

Wir bieten Ihnen:

• Mitarbeit in einem kooperativen und hilfsbereiten Team
• attraktive und familienfreundliche Arbeitsbedingungen
• vielfältiges Mensaangebot für die Pausenversorgung
• optimale Verkehrsanbindung aller Universitätsstandorte an den öffentlichen Personennahverkehr/Vergünstigungen bei der Nutzung des ÖPNV (Job-Ticket)
• attraktive Angebote der Gesundheitsförderung
• vielfältige Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten
• 30 Tage kalenderjährlichen Urlaub bei einer 5-Tage-Arbeitswoche
• Betriebliche Altersvorsorge (VBL), Jahressonderzahlung und vermögenswirksame Leistungen

Die Auswahl erfolgt nach Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung. Wir freuen uns über Bewerbungen von Menschen – unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität. Wir bieten darüber hinaus allen Mitarbeitenden eine familienfreundliche Infrastruktur, in einem weltoffenen, von Internationalisierung und Vielfältigkeit geprägten Umfeld. Die TU Chemnitz setzt aktiv auf die Vielfalt und Gleichstellung aller Mitarbeitenden und ist bestrebt, schwerbehinderte Menschen oder ihnen Gleichgestellte besonders zu fördern, achtet im Bewerbungsverfahren bei gleicher Eignung auf eine bevorzugte Berücksichtigung und bittet daher um einen entsprechenden Hinweis in Ihrer Bewerbung.

Bitte sehen Sie unbedingt von der Einsendung von Originalunterlagen ab, da Ihre schriftlichen Unterlagen nicht zurückgesendet, sondern unter Beachtung datenschutzrechtlicher Bestimmungen vernichtet werden. Wünschen Sie eine Rücksendung, legen Sie Ihrer Bewerbung bitte einen ausreichend frankierten und adressierten Rückumschlag bei.

Bewerbungen sind unter dem Stichwort »241031\_26-1« mit den üblichen Unterlagen bis 25.02.2026 an u.a. Adresse zu richten. Bitte beachten Sie, dass aus sicherheitstechnischen Gründen keine elektronischen Bewerbungen bzw. Anhänge von Bewerbungen im Stellenbesetzungsverfahren berücksichtigt werden können, welche über Verknüpfungen (Hyperlinks) zu Dritten zum Download zur Verfügung gestellt werden.

Technische Universität Chemnitz

Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik

Professur Regelungstechnik und Systemdynamik

Ansprechpartner: Prof. Dr.-Ing. Stefan Streif

09107 Chemnitz

E-Mail: control@etit.tu-chemnitz.de

Die entsprechenden Informationen zur Erhebung und Verarbeitung personenbezogener Daten finden Sie unter https://www.tu-chemnitz.de/verwaltung/personal/public/Datenschutz/dse\_dp.html.