Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in für Maschi­nel­les Ler­nen

Technische Universität Berlin

Deutschland

Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Fakul­tät IV - Insti­tut für Soft­ware­tech­nik und Theo­re­ti­sche Infor­ma­tik / FG Maschi­nel­les Ler­nen

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

unter dem Vor­be­halt der Mit­tel­be­wil­li­gung - Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

  • For­schung im Bereich des maschi­nel­len Ler­nens (ML)
  • Ent­wick­lung ska­lier­ba­rer Metho­den des maschi­nel­len Ler­nens mit Anwen­dung in der Phy­sik und Quan­ten­che­mie, im Spe­zi­el­len in ato­mis­ti­schen Simu­la­tio­nen und andere Mehr­kör­per­si­mu­la­tio­nen
  • Soft­ware-Imple­men­tie­rung von maschi­nel­len Lern­me­tho­den
  • Pro­mo­ti­ons­mög­lich­keit

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

  • erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) in Infor­ma­tik, Phy­sik, Inge­nier­we­sen oder Ange­wand­ter Mathe­ma­tik
  • fun­dierte Kennt­nisse im maschi­nel­len Ler­nen, insb. Kern-Metho­den und/oder neu­ro­na­len Netz­wer­ken
  • prak­ti­sche Erfah­run­gen in der Ent­wick­lung und Anwen­dung von Algo­rith­men des maschi­nel­len Ler­nens
  • fun­dierte Pro­gram­mier­kennt­nisse, ins­be­son­dere Erfah­rung mit ML und lineare Alge­bra Biblio­the­ken (PyTorch, Ten­sor­Flow, NumPy, etc.)
  • aus­ge­zeich­nete Kom­mu­ni­ka­ti­ons­fäh­gik­ei­ten in Deutsch und Eng­lisch
  • prak­ti­sche Erfah­run­gen in Quan­ten­theo­rie und Mole­ku­lar-Simu­la­tion von Vor­teil
  • inter­dis­zi­pli­näre und koope­ra­tive Pro­jekt­er­fah­rung von Vor­teil

Hin­wei­se zur Be­wer­bung:

Ihre schrift­li­che Bewer­bung rich­ten Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen an die Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Der Prä­si­dent - Fakultät IV, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik, FG Maschinelles Lernen, Prof. Dr. Müller, Sekr. MAR 4-1, Marchstr. 23, 10587 Berlin oder per E-Mail an office@bzml.de.

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.

Aus Kostengründen werden die Bewerbungsunterlagen nicht zurückgesandt.
Bitte reichen Sie nur Kopien ein.
  • Druc­k­an­sicht
  • Als PDF spei­chern

Fak­ten

ID: 78244

An­zahl Mit­ar­bei­ter:ca. 8300
Stand­ort:Charlottenburg, Berlin (Berlin, Deutschland)
Ka­te­go­rie:Graduierten-Stelle, Wiss. Mit­ar­bei­ter*in
Kate­go­rie (TU Berlin):Wiss. Mit­ar­bei­ter*in ohne Lehr­auf­ga­ben
Dau­er:befris­tet bis 31.12.2022
Stel­len­um­fang:100 % Arbeitszeit; Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich
Be­ginn frühes­tens:01.07.2020
Ver­gü­tung:Ent­gelt­gruppe E13
Auf­ga­ben­ge­biet:For­schung,In­for­ma­tik
Stu­di­en­rich­tung:Angewandter Mathematik,In­for­ma­tik,In­ge­nieur­we­sen,Phy­sik
Bil­dungs­ab­schluss:
Master, Diplom oder Äquivalent
Spra­chen­kennt­nis­se:

  • Deutsch (sehr gute Kenntnisse)
  • Englisch (sehr gute Kenntnisse)


Be­wer­ben

Be­wer­bungs­f­rist:19.04.2020
Kenn­zif­fer:IV-178/20
per Post:
Technische Universität Berlin
- Der Präsident -
Fakultät IV, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik, FG Maschinelles Lernen, Prof. Dr. Müller, Sekr. MAR 4-1, Marchstr. 23, 10587 Berlin
per E-Mail:office@bzml.de

 


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