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An­ge­bot 151 von 353 vom 04.09.2019, 14:53

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

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

unter dem Vor­be­halt der Mit­tel­be­wil­li­gung - Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

Selb­stän­dige und ver­ant­wort­li­che For­schung im Bereich Maschi­nel­les Ler­nen, ins­be­son­dere in der Ent­wick­lung von tie­fen Neu­ro­na­len Net­zen für kom­plexe, hete­ro­gene Daten. Ent­wick­lung robus­ter und ska­lier­ba­rer Metho­den unter Berück­sich­ti­gung von a priori Wis­sen aus den Anwen­dun­gen. Wei­ter­ent­wick­lung von Metho­den zur Inter­pre­ta­tion und Erklä­rung der Vor­her­sa­gen Neu­ro­na­ler Netze. Betreu­ung von Bache­lor/Mas­ter-Stu­die­ren­den sowie Dok­to­rand*innen.

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

Erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) und Pro­mo­tion in Infor­ma­tik, Mathe­ma­tik oder Phy­sik. Mehr­jäh­rige Erfah­rung als wis­sen­schaft­li­che*r Mit­ar­bei­ter*in im Umfeld des maschi­nel­len Ler­nens. Umfang­rei­che, ver­tiefte Kennt­nisse auf den Gebie­ten: Theo­rien und Metho­den des maschi­nel­len Ler­nens, tiefe Neu­ro­nale Netze, Metho­den zur Erklä­rung von Neu­ro­na­len Net­zen, inter­pre­tier­bare Modelle, sowie Anwen­dung von maschi­nel­len Lern­me­tho­den auf hoch­di­men­sio­na­len Regres­si­ons-, Klas­si­fi­ka­ti­ons- und Clus­te­ring­pro­bleme sowie deren empi­ri­sche Aus­wer­tung.
Sehr gute Pro­gram­mier­kennt­nisse mathe­ma­ti­scher Soft­ware und Know-how in Simu­la­ti­ons­um­ge­bun­gen wie z.B. Python sowie Erfah­run­gen mit Machine Lear­ning / Neural Net­work Frame­works wie PyTorch oder Ten­sor­flow. Erfah­rung in inter­dis­zi­pli­nä­rer For­schung sowie Publi­ka­tio­nen in Fach­zeit­schrif­ten für maschi­nel­les Ler­nen und/oder Kon­fe­ren­zen sind gewünscht. Sehr gute Deutsch- und Eng­lisch­kennt­nisse sind erfor­der­lich.

Hin­wei­se zur Be­wer­bung:

Ihre schrift­li­che Bewer­bung rich­ten Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen an die Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Der Prä­si­dent - Fakultät IV, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik, FG Maschinelles Lernen, Prof. Dr. Müller, Sekr. MAR 4-1, Marchstr. 23, 10587 Berlin oder per E-Mail an sekr@ml.tu-berlin.de.

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.

Aus Kostengründen werden die Bewerbungsunterlagen nicht zurückgesandt.
Bitte reichen Sie nur Kopien ein.