Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (d/m/w) - Ent­gelt­gruppe 13 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len - 1. Qua­li­fi­zie­rungs­phase (zur Pro­mo­tion)

Forschung im Bereich des maschinellen Lernens (ML); Entwicklung von neuartigen Lernverfahren und Modellen, die zu robusten, latenten Repräsentationen von Bildern und dadurch zur Generalisierung auf Daten, die nicht aus der Trainingsverteilung stammen (d.h., out-of-distribution), führen, insbesondere bei Datenknappheit sowie Ungleichverteilung der Klassen in medizinischen Bereichen wie der Onkologie; Design und Optimierung variationeller Methoden der Kompression und Interpretation kontinuierlicher Koordinatenräume; Software-Implementierungen in allen diesen Bereichen. Lehraufgaben.

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Informatik, Physik, Ingenieurwesen, Angewandter Mathematik oder ein relevantes Feld.
• Fundierte Kenntnisse in linearer Algebra, Statistik und maschinellem Lernen, insb. neuronalen Netzwerken, tiefe generative Modell, Matrixfaktorisierungs- und Interpretationsmethoden sowie variationeller Inferenz
• Praktische Erfahrungen in der Entwicklung und Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens
• Fundierte Programmierkenntnisse, insb. Erfahrung mit ML, bash scripting, und lineare Algebra Bibliotheken (PyTorch, JAX, TensorFlow, NumPy, etc.)
• Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

Ihre schriftliche Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Bewerbungsunterlagen an die Technische Universität Berlin - Die Präsidentin - Fakultät IV, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik, FG Maschinelles Lernen, Prof. Dr. Müller, MAR 4-1, Marchstr. 23, 10587 Berlin oder per E-Mail (eine PDF-Datei, max. 5 MB) an: jobs@bifold.berlin.

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:
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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.