Fakultät IV – Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik / FG Maschinelles Lernen (ML)
2 Stellen - Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen - 1. Qualifizierungsphase (zur Promotion)
Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich
Aufgabenbeschreibung
- Selbständige und verantwortliche Forschung im Bereich Maschinelles Lernen, Deep Learning
- Entwicklung von Methoden zur Analyse von insbesondere nicht-stationären Daten
- Weiterentwicklung robuster Methoden zur Lösung statistischer Lernprobleme, in Theorie und Praxis
- Statistische Analyse von mehrdimensionalen Daten
- Anwendungen vom maschinellen Lernen (ML) in den Wissenschaften (medizinische Daten, Quantenchemie usw.)
- Implementierung, Anwendung und Evaluation der entwickelten Techniken
- Betreuung und Lehre von Diplom/Bachelor/Master-Studierenden
Erwartete Qualifikationen
- Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder Äquivalent) in Mathematik oder Informatik oder in einer vergleichbaren Fachrichtung
- Mehrjährige Erfahrung als wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in im Umfeld des maschinellen Lernens
- Umfangreiche, vertiefte Kenntnisse auf den Gebieten: Theorien und Methoden des maschinellen Lernens, Kernel-Methoden, Neuronale Netze, Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik (u.a. Bayessche Statistik, Bayessche Optimierung, Variationsmethoden), nichtlineare Optimierung, Anwendung von maschinellen Lernmethoden auf hochdimensionalen Regressions-, Klassifikations- und Clusteringproblemen sowie deren empirische Auswertung
- Sehr gute Programmierkenntnisse mathematischer Software und das Know-how in Simulationsumgebungen wie z.B. Python oder Matlab sowie Erfahrungen mit objektorientierten Sprachen, wie Java oder C++ ist vorausgesetzt
- Projekterfahrung in einem industrienahen Projekt sowie Publikationen in zu maschinellem Lernen verwandten Fachzeitschriften und/oder Konferenzen sind erwünscht
- Die Fähigkeit zum Unterrichten, sowohl in deutscher als auch in englischer Sprache wird vorausgesetzt
Hinweise zur Bewerbung
Ihre schriftliche Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, Lebenslauf, Abschlusszeugnisse, ggf. Arbeitszeugnisse und/oder Referenzen) an die Technische Universität Berlin - Die Präsidentin - Fakultät IV, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik, FG Maschinelles Lernen, Prof. Dr. Müller, MAR 4-1, Marchstr. 23, 10587 Berlin oder per E-Mail (eine PDF-Datei, max. 5 MB) an: sekr@ml.tu-berlin.de. Aus Kostengründen werden postalisch zugesandte Bewerbungsunterlagen nicht zurückgesandt. Bitte reichen Sie nur Kopien ein. Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden. Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann. Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer Daten gem. DSGVO finden Sie auf der Webseite der Personalabteilung: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/ oder Direktzugang: 214041. Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die Technische Universität Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit. Technische Universität Berlin - Die Präsidentin - Fakultät IV, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik, FG Maschinelles Lernen, Prof. Dr. Klaus-Robert Müller, Sekr. MAR 4-1, Marchstr. 23, 10587 Berlin
Fakten
Veröffentlicht |
05.09.2023 |
Anzahl Angestellte |
ca. 8300 |
Kategorie TU Berlin |
Wiss. Mitarbeiter*in mit Lehraufgaben |
Aufgabengebiet TU Berlin |
Maschinelles Lernen |
Beginn frühestens |
Frühestmöglich |
Dauer |
befristet für 5 Jahre |
Umfang |
Vollzeit; Teilzeit ggf. möglich |
Vergütung |
Entgeltgruppe E13 |
Anforderungen
Abschluss |
Master, Diplom oder Äquivalent |
Sprachkenntnisse |
- Deutsch (sehr gute Kenntnisse)
- Englisch (sehr gute Kenntnisse)
|
Kontakt
Kennziffer |
IV-551/23 |
Kontakt-Person |
Prof. Dr. Müller |
Bewerben
Bewerbungsfrist |
30.09.2023 |
Kennziffer |
IV-551/23 |
Bewerbungsunterlagen |
Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse |
per Post |
Technische Universität Berlin - Die Präsidentin - Fakultät IV, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik, FG Maschinelles Lernen, Prof. Dr. Müller, MAR 4-1, Marchstr. 23, 10587 Berlin
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per E-Mail |
sekr@ml.tu-berlin.de |
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