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An­ge­bot 149 von 365 vom 04.09.2019, 15:08

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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

unter dem Vor­be­halt der Mit­tel­be­wil­li­gung - Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

Selb­stän­dige und ver­ant­wort­li­che For­schung im Bereich Maschi­nel­les Ler­nen um geo­wis­sen­schaft­li­che Fra­ge­stel­lun­gen zu beant­wor­ten. Das beein­hal­tet ins­be­son­dere die Ent­wick­lung und Anwen­dung von Metho­den des Maschi­nel­len Ler­nens (z.B. tiefe Neu­ro­nale Netze, Baye­sia­ni­sche Modelle) für kom­plexe, hete­ro­gene Daten, z.B. Gra­phen und Bäume. Ent­wick­lung robus­ter ska­lier­ba­rer und inter­pre­tier­ba­rer Metho­den unter Berück­sich­ti­gung von a priori Wis­sen aus den Anwen­dun­gen. Wei­ter­ent­wick­lung von Metho­den zur Inter­pre­ta­tion und Erklä­rung der Vor­her­sa­gen kom­ple­xer Modelle. Bewer­ber*innen müs­sen wil­lens sein, ihre Fort­schritte in wie­der­keh­ren­den Work­shops in Rio de Janeiro (Bra­si­lien) vor­zu­stel­len. Betreu­ung von Bache­lor- und Mas­ter-Stu­die­ren­den. Die Mög­lich­keit zur Pro­mo­tion ist gege­ben.

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

Erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) der Inge­nieur­wis­sen­schaf­ten, Infor­ma­tik, Mathe­ma­tik oder Phy­sik. Erfah­rung im maschi­nel­len Ler­nen ist Vor­aus­set­zung. Dies beinhal­tet Kennt­nisse auf fol­gen­den 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.
Gute Pro­gram­mier­kennt­nisse und der Umgang mit mathe­ma­ti­scher Soft­ware und Simu­la­ti­ons­um­ge­bun­gen wie z.B. Python sind wün­schens­wert. Erfah­rung in inter­dis­zi­pli­nä­rer For­schung sowie Publi­ka­tio­nen in Fach­zeit­schrif­ten für maschi­nel­les Ler­nen und/oder Kon­fe­ren­zen sind hilf­reich. 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.