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Angebot 11 von 265 vom 07.08.2025, 10:29

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Technische Universität Berlin - Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik, Fakul­tät IV -Insti­tut für Soft­ware­tech­nik und Theo­re­ti­sche Infor­ma­tik / FG Maschi­nel­les Ler­nen und IT-Sicher­heit

Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (Post­Doc) (d/m/w) - Ent­gelt­gruppe 14 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len

Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Das Fachgebiet „Maschinelles Lernen und IT-Sicherheit" beschäftigt sich mit der Schnittstelle zwischen Sicherheit und Künstlicher Intelligenz (KI). Es entwickelt neue Ansätze zum Schutz lernender Systeme und zur Abwehr von Angriffen und Schadsoftware. Das Fachgebiet ist Teil des Ki-Kompetenzzentrums BIFOLD in Berlin.

Das Fachgebiet sucht eine*n wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in zur leitenden Mitarbeit im ERC Forschungsprojekt MALFOY. Das Projekt untersucht die Verbindung zwischen offensiver Sicherheit und maschinellem Lernen mit dem Ziel, sowohl neuartige Angriffe als auch effektive Verteidigungsstrategien zu entwickeln. Die Stelle soll eine Brücke zwischen diesen anspruchsvollen Themen schlagen und eigenverantwortliche Forschung durchführen.

Ihre Aufgaben:

  • Erforschung von maschinellem Lernen und offensiver Sicherheit
  • Entwicklung von Angriffen mit/gegen Lernalgorithmen
  • Entwicklung von neuen Verteidigungsmechanismen
  • Übernahme von Leitungsaufgaben im Projekt MALFOY
  • Selbständige und eigenverantwortliche Forschung

Ihr Profil:

  • Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder äquivalent) und Promotion in Informatik oder einem ähnlichen technischen Fach.
  • Starke Expertise im Bereich maschinelles Lernen und/oder IT-Sicherheit
  • Publikationen in führenden Konferenzen/Fachzeitschriften (A*/A)
  • Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse sind erforderlich und die Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben
  • Erfahrung in der Koordination von Forschungsprojekten

Forschungsumgebung

  • Spannende und anspruchsvolle Forschung
  • Positives und unterstützendes Arbeitsumfeld
  • Renommiertes und engagiertes Team
  • Internationales Forschungsnetzwerk

Hinweise zur Bewerbung:

Ihre Bewer­bung rich­ten Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen (in einem PDF-Doku­ment, max. 5 MB) aus­schließ­lich per E-Mail an hashmi@tu-berlin.de.

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/ .

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 TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.