<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:monospace,monospace;font-size:small">The Chair of Remote Sensing Technology at Technical University of Munich (TUM), Germany, invites applications to fill two full-time (100%) PhD positions (TV-L E13) in the recently granted Horizon 2020 Project „Global Earth Monitor“ (GEM), with an immediate start. <br>Within this interdisciplinary project with partners from academia and industry, TUM will push forward the development of machine learning models to extract rich information from massive volumes of optical Earth observation imagery, especially taking their multi-spatial, multi-spectral, and multi-temporal nature into account. <br><br>For the full job openings, please refer to <br><a href="https://portal.mytum.de/jobs/wissenschaftler/NewsArticle_20201106_133543">https://portal.mytum.de/jobs/wissenschaftler/NewsArticle_20201106_133543</a></div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace,monospace;font-size:small">and <br><a href="https://portal.mytum.de/jobs/wissenschaftler/NewsArticle_20201106_154005">https://portal.mytum.de/jobs/wissenschaftler/NewsArticle_20201106_154005</a><br><br><br>We are searching for applicants for the following research topics:<br><br>#1 Causality Modeling and Change Detection<br>to derive the driving causal relationships between individual observations and processes, as well as to recognize and evaluate change processes on the Earth’s surface<br><br>#2 Incremental Learning<br>to update learned models after obtaining new observations without re-training<br><br><br>Duties:<br>- conducting basic and methodological research within the scope of GEM<br>- analysis of optical Earth observation data<br>- implementation of the developed algorithms and their publication<br>- experimental evaluation of machine learning methods for Earth observation data analysis</div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace,monospace;font-size:small">- supporting our teaching activities<br><br>Requirements:<br>- excellently-qualified graduates with a diploma or master's degree in computer science, electrical engineering, data science, geoinformatics, statistics, mathematics, physics, or comparable fields<br>- in-depth methodological knowledge in the field of machine learning, especially in the areas of </div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace,monospace;font-size:small">  #1: change detection & interpretation, causality modeling, and uncertainty assessment</div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace,monospace;font-size:small">  #2: incremental and curriculum learning; multi-task, multi-object & meta-learning; and time series and multi-scale analysis<br>- interest in working with multi-modal, multi-scalar, and multi-temporal Earth observation data<br>- practical experience with software development in Python and the common deep learning frameworks and libraries<br>- analytical thinking, independent and structured work, as well as the willingness to cooperate with other team members<br>- good English language skills<br><br>Our offer:<br>- a full-time position (100%) for initially up to 28 months with an option for extension and remuneration according to TV-L up to E13<br>- the opportunity and support to pursue a structured doctoral degree at one of the most renowned universities in Europe with international exchange and direct practical relevance through cooperation with partners<br>- a dynamic working environment in a young, curiosity-driven, and research-interested team<br><br>Application<br>We look forward to receiving your application documents (cover letter, curriculum vitae, study certificates, ...) by 30.11.2020, preferably via e-mail to <a href="mailto:apply@lmf.lrg.tum.de">apply@lmf.lrg.tum.de</a>. Application documents sent by post will not be returned after the procedure is completed. If you have any questions regarding the position, please contact Ms. Maja Schneider (<a href="mailto:maja.schneider@tum.de">maja.schneider@tum.de</a>) or Dr. Marco Körner (<a href="mailto:marco.koerner@tum.de">marco.koerner@tum.de</a>).</div><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><font size="2"><font face="monospace, monospace">Dr. Marco Körner</font><br><br><font face="monospace, monospace">Deputy Head </font><br><font face="monospace, monospace">Chair of Remote Sensing Technology</font><br><br><font face="monospace, monospace">Group Leader</font><br><font face="monospace, monospace">Computer Vision Research Group</font><br><br><font face="monospace, monospace">Technical University of Munich</font><br><font face="monospace, monospace">Department of Aerospace and Geodesy</font><br><font face="monospace, monospace">Arcisstr. 21, 80333 München, Germany</font><br><br><font face="monospace">Mail: <a href="mailto:marco.koerner@tum.de" target="_blank" style="">marco.koerner@tum.de</a><br>Tel.: +49-89-289 22674</font></font></div><font face="monospace"><font size="2" style="">WWW : </font><a href="http://www.lmf.lrg.tum.de" target="_blank" style="">www.lmf.lrg.tum.de</a></font></div><font face="monospace"><font size="2" style="">      </font><a href="http://www.lmf.lrg.tum.de/vision" target="_blank" style="">www.lmf.lrg.tum.de/vision</a></font></div></div></div></div></div></div></div></div>