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Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Fakul­tät IV - Insti­tut für Tech­ni­sche Infor­ma­tik und Mikro­elek­tro­nik / FG Remote Sen­sing Image Ana­ly­sis

Wiss. Mit­ar­bei­ter/in - 75 % Arbeits­zeit - Ent­gelt­gruppe 13 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len

unter dem Vor­be­halt der Mit­tel­be­wil­li­gung

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

Die große Zahl jüngs­ter satel­li­ten­ge­stütz­ter Erd­be­ob­ach­tungs­mis­sio­nen hat zu einem erheb­li­chen Anwach­sen der Daten­men­gen in Fern­er­kun­dungs-Bild­ar­chi­ven geführt, in denen mul­ti­modale Fern­er­ken­nungs­bil­der aus ver­schie­de­nen Quel­len gespei­chert sind (mul­tis­pek­tral, hyper­spek­tral und SAR). Die Daten­ana­lyse und Ver­ar­bei­tung die­ser Menge an Bild­in­for­ma­tio­nen ist eine Her­aus­for­de­rung. Ihr For­schungs­schwer­punkt als wis­sen­schaft­li­che/r Mit­ar­bei­ter/in wird in der Ent­wick­lung exak­ter und ska­lier­ba­rer SAR-Bild Indi­zie­rungs- und Abruf­me­tho­den in gro­ßen Archi­ven lie­gen. Die Mög­lich­keit zur Pro­mo­tion ist gege­ben.

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

  • Erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) in Infor­ma­tik, Tech­ni­sche Infor­ma­tik oder Nach­rich­ten­tech­nik muss zum Antritts­da­tum vor­lie­gen
  • Umfas­sende Kennt­nisse in den Gebie­ten Maschi­nel­les Ler­nen, Deep Learning, Fern­er­kun­dung
  • Erfah­rung mit SAR-Bild­ana­lyse und -ver­ar­bei­tung
  • Solide Pro­gram­mier- und Mathe­ma­tik­kennt­nisse, ins­be­son­dere Lineare Alge­bra und Sta­tis­tik
  • Exzel­lente Eng­lisch­kennt­nisse, aus­ge­prägte Moti­va­tion und Krea­ti­vi­tät

Hin­wei­se zur Be­wer­bung:

Ihre schrift­li­che Bewer­bung rich­ten Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen (insb. Vollständiger Lebenslauf, Bachelor und Master Benotungen, wZwei Empfehlungsschreiben, ein Motivationsschreiben mit Angabe Ihrer Zielvorstellungen) an die Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Der Prä­si­dent - Fakultät IV, Institut für Technische Informatik und Mikroelektronik, FG Remote Sensing Image Analysis, Prof. Dr. Begum Demir, Sekr. E-N 7, Einsteinufer 17, 10587 Berlin oder per E-Mail an jobs@rsim.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.
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