Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (Post­Doc) (d/m/w) - Ent­gelt­gruppe 14 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len - Zur Qualifizierung

Ziel der Stelle ist unabhängige Forschung an der Schnittstelle von Data Engineering und maschinellem Lernen. Die Forschungsrichtung sollte mit den Themen unseres Fachgebiets kompatibel sein, wie zum Beispiel (1) datenzentriertes Debuggen und Testen von Machine-Learning-Pipelines, (2) Datenverarbeitung unter Einhaltung gesetzlicher Vorschriften oder (3) Automatisierte Datenvalidierung und Datenvorverarbeitung für ML. Aus der Forschung resultierende Software- und Datenartefakte sollten unter Open-Source-Lizenzen verfügbar gemacht oder in bestehende Open-Source-Projekte eingebracht werden.

Zu den weiteren Aufgaben der Stelle gehören die Zusammenarbeit mit Promovierenden, die Koordination mit anderen Forschungsgruppen im BIFOLD und externen Partnern, sowie die Betreuung von Master-/Bachelorarbeiten und Lehrtätigkeiten.

• Erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) und Promotion (PhD) in Informatik oder Kuenstlicher Intelligenz
• Starker Forschungshintergrund in “Data management for ML” (z.B., data debugging, data preparation, data provenance, data integration, data debiasing, data-centric AI, ML pipelines, responsible data management, ML Systems)
• Publikationen in internationalen Fachkonferenzen wie SIGMOD, VLDB, SIGIR, ICLR, KDD, NeurIPS oder ICML
• Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

Wünschenswert:

• Erfahrung in der Betreuung von Studierenden
• Erfahrung mit der universitären Lehre

Ihre schriftliche Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Bewerbungsunterlagen (d.h. mindestens Anschreiben, CV, Abschlusszeugnisse, Notenübersichten etc.) an die Technische Universität Berlin - Die Präsidentin - Fakultät IV, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik, FG Management von Data Science Prozessen, Prof. Dr.-Ing. Schelter, TEL 9-2, Ernst-Reuter -Platz 7, 10587 Berlin, per E-Mail (eine PDF-Datei, max. 5 MB) an: schelter@tu-berlin.de.

Aus Kostengründen werden postalisch zugesandte Bewerbungsunterlagen nicht zurückgesandt. Bitte reichen Sie nur Kopien ein.

Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden. Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann. Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer Daten gem. DSGVO finden Sie auf der Webseite der Personalabteilung:
https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/ oder Direktzugang: 214041.

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. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.