Studentische Beschäftigung mit 80 Monatsstunden

Wir suchen engagierte und zuverlässige Studierende zur Unterstützung unserer Wissenschaftler*innen. Die für studentische Beschäftigte als Einsatzgebiet derzeit in Frage kommenden Forschungsschwerpunkte bzw. Projekte findet ihr stets aktuell unter https://web.ml.tu-berlin.de/student-assistants.

Unter Anleitung zu erfüllende Aufgaben:

ca. 40 % - Code-Implementierung bestehender und neuartiger Modelle für Maschinelles Lernen (z. B. Datenaufbereitung und Modelltraining auf GPU-Clustern) sowie Dokumentation und Aufbereitung des Codes und der experimentellen Ergebnisse für die betreuenden Wissenschaftler*innen
ca. 20 % - Analyse und Visualisierung von Daten
ca. 10 % - Recherchieren vorhandener Literatur zum Maschinellen Lernen
ca. 10 % - Mitarbeit an konzeptionellen Ideen sowie Unterstützung beim Verfassen wissenschaftlicher Veröffentlichungen
max. 20 % - Sonstige Unterstützung des Fachgebiets: Zuarbeit bei der Erfüllung der Lehrverpflichtung in Form von Mithilfe bei der Vorbereitung unserer Kurse (z. B. „Machine Learning“, „Cognitive Algorithms“ oder „Python for Machine Learning) sowie Unterstützung bei Prüfungen und der Ausarbeitung von Übungs- und Kursmaterialien

Muss:

• Ausgezeichnete Fertigkeiten im Programmieren mit Python oder einer Sprache mit ähnlicher oder niedriger Abstraktion (z.B. Julia, C++, Rust)
• Vertiefte und umfangreiche Kenntnisse in Maschinellem Lernen
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Immatrikulation an einer deutschen Hochschule

Kann:

• Erfahrung in der Entwicklung von Code für Maschinelles Lernen unter Verwendung von Frameworks wie PyTorch, JAX o.ä.
• Fähigkeit sich mit einschlägiger Literatur auseinanderzusetzen
• Ausgeprägte Fähigkeiten zur Kommunikation und Zusammenarbeit
• Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Y. Mai-Linde
Besetzungszeitraum: sofort befristet für 2 Jahre
Bewerbung an: sekr@ml.tu-berlin.de

Ihre schriftliche Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersicht richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die o.g. Beschäftigungsstelle.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.