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

Mitarbeit an den Projekten der Arbeitsgruppe zur Charakterisierung von Repräsentationen in tiefen neuronalen Netzen, insbesondere in Bezug auf Transfer- und Multitask-Lernen, und zur Entwicklung und Evaluation entsprechender diagnostischer Werkzeuge; Mithilfe bei der Betreuung der Rechnerinfrastruktur der Arbeitsgruppe, Betreuung von Tutorien in den Lehrveranstaltungen des Fachgebietes im Bereich Informatik-Service im Bachelorstudium

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Informatik oder verwandten Gebieten
• Sehr gute Fachkenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere der tiefen Netze
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Java und C/C++ und sehr gute Kenntnisse des Betriebssystems UNIX
• Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

Wünschenswert:

• Forschungserfahrung mit tiefen Netzen, insbesondere zur Charakterisierung von Repräsentationen
• Erfahrungen in der Programmierausbildung im Bachelorstudium

Ihre Bewer­bung sen­den Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen aus­schließ­lich per E-Mail an Prof. Dr. Ober­mayer unter klaus.obermayer@tu-berlin.de.

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.

Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Ber­lin - Die Prä­si­den­tin - Fakul­tät IV, Insti­tut für Soft­ware­tech­nik und Theo­re­ti­sche Infor­ma­tik, FG Neu­ro­nale Infor­ma­ti­ons­ver­ar­bei­tung, March­str. 23, 10587 Ber­lin