Studentische Beschäftigung mit 40-80 Monatsstunden (Kennziffer 3435T23/23 BIFOLD)

Der/die ausgewählte Kandidat/in wird sich an den laufenden Forschungsaktivitäten unterstützend beteiligen.

• a) ca. 80% Unterstützung bei der wissenschaftlichen Arbeit in Drittmittelprojekten (DFG, BMBF, EU und ggf. noch folgende) sowie in der laufenden wissenschaftlichen Forschungstätigkeit des BIFOLD-Institutes im Kontext von Big Data und Data Science Systemen gemäß der strategischen Forschungsagenda von BIFOLD, für die nächsten 7-10 Jahren. Direkte Anbindung an Wissenschaftler*innen und unmittelbare Zuarbeit bei der Entwicklung und Evaluation von Forschungsprototypen, Leistungsmessung und Schwachstellen-Analyse von Systemen zur Analyse von großen Datenmengen und Datenströmen zur Identifikation von Forschungsfragen, Mithilfe bei der Identifikation und Analyse von neuen Algorithmen der linearen und relationalen Algebra zur skalierbaren Verarbeitung von Data Science Pipelines.
• b) ca. 20% unmittelbare Zuarbeit zu Wissenschaftler*innen und Unterstützung bei der Sichtung und Bewertung von relevanter wissenschaftlicher Literatur sowie bei der Veröffentlichung / Präsentation der erzielten Forschungsergebnisse.

Voraussetzung sind DBL-Kenntnisse, SQL-Kenntnisse sowie Kenntnisse in gängigen Programmiersprachen (z. B. Python, Matlab, Java,.C/C ++, HTML, Javascript), Englische Sprachkenntnisse sind erforderlich (gut in Wort und Schrift),Deutschkenntnisse (gut in Wort und Schrift) wünschenswert.

Fachlich verantwortlich: Prof. Dr. Volker Markl & Post Docs (Dr. Steffen Zeuch, Dr. Alexander Borusan)

Ihre schriftliche Bewerbung mit Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktuellem Auszug
des Studienverlaufs richten Sie bitte 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 be- vorzugt.