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An­ge­bot 158 von 237 vom 01.09.2017, 10:12

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Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Dres­den - Zen­trum für Infor­ma­ti­ons­dienste und Hoch­leis­tungs­rech­nen

Die TU Dres­den ist eine der elf Exzel­len­z­u­ni­ver­sitä­ten Deut­sch­lands. Als Voll­u­ni­ver­sität mit brei­tem Fächer­spek­trum zählt sie zu den for­schungs­s­tärks­ten Hoch­schu­len. Aus­tau­sch und Koope­ra­tion zwi­schen den Wis­sen­schaf­ten, mit Wirt­schaft und Gesell­schaft sind dafür die Grund­lage. Ziel ist es, im Wett­be­werb der Uni­ver­sitä­ten auch in Zukunft Spit­zen­plätze zu bele­gen. Daran und am Erfolg beim Trans­fer von Grund­la­gen­wis­sen und For­schung­s­er­geb­nis­sen mes­sen wir unsere Leis­tun­gen in Lehre, Stu­dium, For­schung und Wei­ter­bil­dung. Wis­sen schafft Brü­cken. Seit 1828.

wiss. Mit­ar­bei­ter/in

(bei Vor­lie­gen der per­sön­li­chen Vor­aus­set­zun­gen E 13 TV-L)
Die Stelle ist vor­be­halt­lich vor­han­de­ner Mit­tel, ab 01.11.2017 für drei Jahre (Beschäf­ti­gungs­dauer gem. Wiss­ZeitVG) zu beset­zen. Es besteht die Gele­gen­heit zur eige­nen wiss. Wei­ter­qua­li­fi­ka­tion (i. d. R. Pro­mo­tion). Die Ver­ein­bar­keit von Fami­lie und Beruf hat einen hohen Stel­len­wert. Die Stelle ist grund­sätz­lich auch für Teil­zeit­be­schäf­tigte geeig­net.
Ziel des Pro­jek­tes ist es, Metho­den des Deep Learning auf aktu­elle und zukünf­tige Hoch­leis­tungs­rech­ner zu brin­gen und eine auto­ma­ti­sierte Par­al­le­li­sie­rung der kom­ple­xen Berech­nun­gen beim Trai­ning und Ein­satz von tie­fen neu­ro­na­len Net­zen zu ermög­li­chen. Im Fokus ste­hen dabei Ska­lier­bar­keit, Ener­gie­ef­fi­zi­enz sowie hohe Por­ta­bi­li­tät und Nut­zer­trans­pa­renz.

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

wiss. For­schungs- und Ent­wick­lungs­ar­bei­ten für den Ein­satz von Deep Learning auf Hoch­leis­tungs­rech­nern; Per­for­mance- und Daten-Model­lie­rung sowie –simu­la­tion; Erstel­lung von Kon­zep­ten für Daten­ver­tei­lung und –opti­mie­rung; Eva­lua­tion anhand von Per­for­mance-Mes­sun­gen; Ent­wurf und Umset­zung von Soft­ware-Archi­tek­tu­ren; inter­dis­zi­pli­näre Zusam­men­ar­beit mit Wis­sen­schaft­lern/-innen.

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

wiss. HSA der Infor­ma­tik, Mathe­ma­tik bzw. einer ver­gleich­ba­ren Inge­nieur- oder Natur­wis­sen­schaft; Pro­gram­mier­kennt­nisse (z.B. C, C++, Python); hohes Maß an Selbst­stän­dig­keit, Enga­ge­ment, Fle­xi­bi­li­tät und Team­geist; sehr gute Eng­lisch­kennt­nisse.

Un­ser An­ge­bot:

Wir bie­ten Ihnen ein ange­neh­mes, unkom­pli­zier­tes Arbeits­klima in einem inter­na­tio­na­len Team. Gleich­zei­tig kön­nen Sie auf die Res­sour­cen des Zen­trums zurück­grei­fen, das als Zen­trale Wis­sen­schaft­li­che Ein­rich­tung der TU Dres­den mit beglei­ten­den For­schun­gen im vol­len Spek­trum der Auf­ga­ben­ge­biete insb. für die gesamte Kom­mu­ni­ka­ti­ons­in­fra­struk­tur der Uni­ver­si­tät ver­ant­wort­lich ist und die zen­tra­len Ser­ver und Dienste betreibt.

Hin­wei­se zur Be­wer­bung:

Frauen sind aus­drück­lich zur Bewer­bung auf­ge­for­dert. Sel­bi­ges gilt auch für Men­schen mit Behin­de­run­gen.
Ihre Bewer­bung sen­den Sie bitte mit den übli­chen Unter­la­gen mit der Kenn-Nr.: ZIH1710WM bis zum 28.09.2017 (es gilt der Post­stem­pel der ZPS der TU Dres­den) an: TU Dres­den, Zen­trum für Infor­ma­ti­ons­dienste und Hoch­leis­tungs­rech­nen, Herrn Prof. Dr. Wolf­gang E. Nagel, 01062 Dres­den oder als eine PDF-Datei in elek­tro­nisch signier­ter und ver­schlüs­sel­ter Form an: zih@tu-dresden.de. Ihre Bewer­bungs­un­ter­la­gen wer­den nicht zurück­ge­sandt, bitte rei­chen Sie nur Kopien ein. Vor­stel­lungs­kos­ten wer­den nicht über­nom­men.