Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in für Federated Machine Learning

Universität Hannover

Deutschland

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in als Forschungsingenieur/in (m/w/d) für Federated Machine Learning

(EntgGr. 13 TV-L, 100 %)

Am Leibniz Joint Lab Data Science and Open Knowledge der Forschungs- und Entwicklungsabteilung der Technischen Informationsbibliothek (TIB) und des Forschungszentrums L3S, unter der Leitung von Dr. Javad Chamanara und Prof. Dr. Sören Auer, ist eine Stelle als Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in als Forschungsingenieur/in (m/w/d) für Federated Machine Learning (EntgGr. 13 TV-L, 100 %) zum nächstmöglichen Termin zu besetzen. Die Stelle ist für 3 Jahre befristet, mit Verlängerungsmöglichkeit.

Aufgaben

Sie werden in den Kontext des BRAINE-Projekts (https://www.braine-project.eu/) gestellt, das darauf abzielt, große Datenverarbeitungs- und KI-Projekte in die aufkommende Spitzentechnologie der Informatik einzubringen.

Einstellungsvoraussetzungen

Voraussetzung für die Einstellung ist ein erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbarer Abschluss) in einem einschlägigen Studiengang wie Informatik, Mathematik oder Informationswissenschaft. Ihre Kompetenzen sollten in der Informatik oder ihr verwandten Gebieten begründet sein. Sie sollten in der Lage sein, kreativ zu denken, neues Wissen schnell zu erfassen und abstraktes Denken mit konkreter Problemlösung zu verbinden sowie an der Bewältigung komplexer Herausforderungen interessiert sein.

Darüber hinaus wird erwartet:

  • Beherrschen der englischen Sprache in Wort und Schrift, Deutschkenntnisse sind wünschenswert
  • Exzellente Kenntnis moderner Programmiersprachen (insbesondere Python und Java) sowie moderner Software-Engineering-Methoden, Grundlegende Fähigkeiten in der Softwareentwicklung im Team
  • Solide Erfahrungen mit maschinellem Lernen und Deep-Learning-Algorithmen, Werkzeugen und Programmierungen in großen Parameterräumen
  • Hands-on-Erfahrungen mit PyTorch, TensorFlow und den föderierten Varianten; TensorFlow Federated und PySyft
  • Vertrautheit mit und Interesse an Algorithmen zur Organisation der Arbeitslast für den Lastausgleich über einen Pool von Ressourcen/zur Bündelung von Ressourcen
  • Erfahrung mit Docker-Containern, Kubernetes und ihren APIs sowie die Fähigkeit, sie in Algorithmen und Softwarekomponenten des maschinellen Lernens zu integrieren

Was wir bieten

Im Joint Lab bieten wir Ihnen ein wissenschaftlich und intellektuell inspirierendes, unternehmerisch geprägtes Umfeld, eingebettet in eine führende Technische Universität und eines der größten technischen Informationszentren, der Leibniz-Gemeinschaft. Es besteht eine enge Zusammenarbeit mit dem Forschungszentrum L3S der Leibniz Universität Hannover - das L3S ist eines der weltweit führenden Forschungsinstitute in den Bereichen Web & Data Science. Nicht zuletzt legen wir großen Wert auf eine offene und kreative Arbeitsatmosphäre, in der es Spaß macht, zu arbeiten.

Weiterhin bieten wir:

  • Moderne technische Ausstattung, Reisen zu Konferenzen und Forschungsbesuchen
  • Ein moderner Arbeitsplatz in zentraler Lage Hannovers mit einem kollegialen, attraktiven und vielseitigen Arbeitsumfeld
  • Flexible Arbeitszeiten (Gleitzeit) sowie Angebote zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie, wie z.B. mobiles Arbeit
  • Angebot an internen und externen Weiterbildungs- und Qualifizierungsmaßnahmen, betrieblicher Gesundheitsförderung und einer Zusatzrentenversicherung für den öffentlichen Sektor (VBL)
  • Vergünstigungen für Beschäftigte in den Mensen des Studentenwerks Hannover, Nutzung des Angebotes des Hochschulsports Hannover

Auf Wunsch kann eine Teilzeitbeschäftigung ermöglicht werden.

Die Leibniz Universität Hannover will die berufliche Gleichberechtigung von Frauen und Männern besonders fördern und fordert deshalb qualifizierte Frauen nachdrücklich auf, sich zu bewerben.

Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt.

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung. Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung zusätzlich zu Ihrem Lebenslauf ein Motivationsschreiben (einschließlich Technologieinteressen) bei und senden Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen bis zum 31.07.2020 in elektronischer Form an

E-Mail: Chamanara@l3s.de

oder alternativ postalisch an:

Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover
Joint Lab TIB / Forschungszentrum L3S
z.Hd. Herrn Dr. Javad Chamanara
Welfengarten 1B
30167 Hannover

Für weitere Auskünfte steht Ihnen Herr Dr. Javad Chamanara (E-Mail: chamanara@l3s.de) zur Verfügung. Mehr Informationen zum Joint Lab finden sie hier: https://www.tib.eu/en/research-development/joint-lab/

Informationen nach Artikel 13 DSGVO zur Erhebung personenbezogener Daten finden Sie unter www.uni-hannover.de/de/datenschutzhinweis-bewerbungen/.


Bitte beziehen Sie sich in Ihrer Bewerbung auf AkademischeStellen.com

Bewerbung Alle Stellen
FACEBOOK
TWITTER
LINKEDIN

Ludwig Maximilians Universität München

Pädagogische Hochschule Bern

Rheinisch Westfalische Technische Hochschule Aachen

Ruprecht Karls Universität Heidelberg

Universität Innsbruck

Universität Luzern

Universität Passau

Universität Potsdam

Universität Rostock

Universität Salzburg

Universität zu Köln

Universität Zürich