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An­ge­bot 169 von 360 vom 04.09.2019, 14:42

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

Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (d/m/w) - Ent­gelt­gruppe 13 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len - 1. Qua­li­fi­zie­rungs­phase (zur Pro­mo­tion)

Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

Selbst­stän­dige und ver­ant­wort­li­che For­schung im Bereich des inter­pre­tier­ba­ren maschi­nel­les Ler­nens, ins­be­son­dere mit­hilfe von Bayes’schen Metho­den. Ent­wick­lung und Imple­men­tie­rung von neuen Algo­rith­men, die sta­tis­ti­sche Lern­pro­bleme in einer nach­voll­zieh­ba­ren Weise lösen.
Eva­lu­ie­rung und Wei­ter­ent­wick­lung die­ser Metho­den, um Ein­bli­cke in kau­sale Zusam­men­hänge, wie zum Bei­spiel bei Genom­wei­ten Asso­zia­ti­ons­stu­dien zu erlan­gen, oder um Rück­schlüsse über die Robust­heit von Pro­gno­sen zu zie­hen.
Betreu­ung von Bache­lor- und Mas­ter­stu­die­ren­den. Lehre am Fach­ge­biet und Betei­li­gung an der wis­sen­schaft­li­chen Selbst­ver­wal­tung.

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

Erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) der Infor­ma­tik, Phy­sik, Mathe­ma­tik, bzw. ver­gleich­ba­ren Dis­zi­pli­nen; sehr gute Noten erwünscht.
Erfah­rung als wis­sen­schaft­li­che*r Mit­ar­bei­ter*in und/oder stu­den­ti­sche Hilfs­kraft im Umfeld der Nut­zung und Wei­ter­ent­wick­lung von Metho­den des Maschi­nel­len Ler­nens. Umfang­rei­che und ver­tiefte Kennt­nisse in Theo­rie und Metho­den des Maschi­nel­lem Ler­nen und Bayes’scher Sta­tis­tik, sowie der Eva­lu­ie­rung die­ser Metho­den in der Anwen­dung.
Umfang­rei­ches Wis­sen in Infor­ma­tik, sowie reges Inter­esse an inter­dis­zi­pli­nä­rem Arbei­ten.
Sehr gute Pro­gram­mier­kennt­nisse, vor allem für Soft­ware für Maschi­nel­lem Ler­nen, wie zum Bei­spiel Ten­sor­flow und/oder Pytorch. Aus­ge­zeich­nete Kennt­nisse in Deutsch und Eng­lisch in Wort und Schrift.
Erfah­rung mit Lehre und Orga­ni­sa­tion sowie Publi­ka­tio­nen in Fach­zeit­schrif­ten und/oder Kon­fe­ren­zen erwünscht.

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.