Professor*in für Photogrammetric Computer Vision 80-100 %

Über die Position

Als Professor*in für Photogrammetric Computer Vision stärken Sie das Institut Geomatik der FHNW und treiben die Forschung sowie Lehre in einem zentralen Themenfeld der Geomatik voran.

Hauptaufgaben

• Aufbau und Weiterentwicklung des Fachbereichs Photogrammetric Computer Vision
• Forschung entlang der gesamten Prozesskette von der Bilddatenerfassung bis zur räumlichen Dateninterpretation
• Entwicklung robuster Verfahren für kinematische und echtzeitnahe Anwendungen sowie Integration von Bild-, Navigations- und Sensordaten
• Einsatz von Künstlicher Intelligenz in allen Schritten der Prozesskette
• Akquisition, Leitung und Durchführung von Drittmittelprojekten (z. B. Innosuisse, SNF, EU)
• Aufbau und Führung einer eigenen Forschungsgruppe und aktive Publikation
• Konzeption und Durchführung von Lehrveranstaltungen auf Bachelor‑, Master‑ und Weiterbildungsniveau
• Weiterentwicklung des Curriculums und Verknüpfung von Forschung und Lehre
• Zusammenarbeit mit angrenzenden Fachbereichen wie Geosensorik, Geoinformatik, Spatial Data Science und Geovisualisierung
• Mitwirkung an der strategischen Weiterentwicklung des Instituts und Übernahme von Leitungsaufgaben

Anforderungsprofil

• Fachlich ausgewiesene Persönlichkeit mit nachweislicher Leistung in anwendungsorientierter Forschung und engagierter Lehre
• Starke Motivation, den Fachbereich aktiv weiterzuentwickeln

Erforderliche Kenntnisse

• Hochschulabschluss in Geomatik oder verwandtem Fachgebiet, idealerweise Promotion
• Fundierte Kenntnisse und praktische Erfahrung in Photogrammetrie und Computer Vision, insbesondere bei Bild‑, LiDAR‑ und 3D‑Daten
• Erfahrung mit modernen bildgebenden Sensorsystemen und Integration von Bild‑, Navigations‑ und Geodaten
• Nachweisbare Erfolge in anwendungsorientierter Forschung und Drittmittelakquise
• Lehrerfahrung sowie hochschuldidaktische Qualifikation oder Bereitschaft, diese zu erwerben
• Nationales und internationales Netzwerk in der Geomatik
• Sehr gute Deutsch‑ und Englischkenntnisse