Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik, Institut für Softwartechnik und theoretische Informatik - FG Maschinelles Lernen
Studentische Beschäftigung mit 40 Monatsstunden
Ihre Aufgaben
Das Labor für Intelligente Biomedizinische Sensorik (IBS) am BIFOLD / Fachgebiet Maschinelles Lernen der TU Berlin entwickelt miniaturisierte unauffällige und körpergetragene Sensoren zur Vermessung von Gehirn, Körper und Kontext in natürlichen Alltagsumgebungen. Es nutzt maschinelles Lernen auf den multimodalen Sensordaten und Kontextinformationen, um zu einem individualisierten ganzheitlichen Verständnis von körperlicher und geistiger Gesundheit beizutragen: Für eine intelligente Beurteilung und Behandlung von körperlichen und mentalen Zuständen und Risikofaktoren. Besuchen Sie www.ibs-lab.com/mission-statement, um mehr zu erfahren. Wir suchen eine studentische Hilfskraft für den Bereich Naturalistische Brain-Body Monitoring Experimente und Signalanalyse:
- Unterstützung bei der Einrichtung der Biosensorik-Umgebung und der Durchführung von Experimenten im Labor (50%)
- Unterstützung bei der wissenschaftlichen Arbeit zur Entwicklung von Methoden zur kontextsensitiven Biosignalerfassung durch den Einsatz von Lösungen für eye- und motion tracking, Computer Vision, Speech-to-Text und Zeitreihenanalyse der entsprechenden Daten (30%)
- Unterstützung bei der Datenaufbereitung und bei der Dokumentation (20%)
Ihr Profil
Muss-Kriterien:
- Sehr gute Kenntnisse und Fähigkeiten in den Bereichen Neuroscience, Computational Neuroscience, Informatik oder Mathematik
- Gute Kenntnisse im Bereich der Planung und Durchführung von Neurowissenschaftlichen Paradigmen und Experimenten
- Gute Programmier- und Skripting-Kenntnisse (Python oder Matlab) und entsprechende Bibliotheken (sklearn oder NumPy)
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Kann-Kriterien:
- Praktische Erfahrung in mindestens einem der folgenden Themen: Signalerfassung mit Elektroencephalographie, funktioneller Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS), funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRI), Computer Vision (z.B. OpenCV), Sprachmodelle / Sprache-zu-Text (GPT oder Whisper), Eye Tracking, Photogrammetrie, Motion Tracking (Kinect-Sensoren)
- Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten
- Erfahrung im Umgang mit Versionskontrollwerkzeugen (Git)
- Erfahrung in der Erfassung von Biosignalen in Humanexperimenten
- Interdisziplinäre und kooperative Projekterfahrung
- Teamfähigkeit und gute Kommunikationsfähigkeit
- Ausgeprägte analytische und konzeptionelle Fähigkeiten
- Ein hohes Maß an Eigeninitiative, Eigenmotivation und Ergebnisorientierung
Bitte senden Sie die vollständigen Bewerbungsunterlagen zusammengefasst in einem einzelnen PDF. Bitte bewerben Sie sich nur, wenn Sie sind an einer deutschen Universität eingeschrieben sind und in Berlin in Präsenz arbeiten können, der Arbeitsort die TU Berlin ist.
Hinweise zur Bewerbung
Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Dr. Ing.Alexander von Lühmann - vonluehmann@tu-berlin.de / Petra Dudakova - petra.dudakova@tu-berlin.de
Besetzungszeitraum: ab sofort für 2 Jahre
Bewerbung an: petra.dudakova@tu-berlin.de
Ihre schriftliche Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersicht richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die o.g. Beschäftigungsstelle.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.
Fakten
| Veröffentlicht | 12.02.2026 |
|---|---|
| Kategorie | Studentische Hilfskraft |
| Kategorie TU Berlin | studentische Beschäftigung ohne Unterrichtsaufgaben, Beschäftigungsangebote für Studierende |
| Aufgabengebiet | Ingenieurwesen & Technik |
| Beginn | frühestmöglich |
| Dauer | 2 Jahre |
| Umfang | 40 Monatsstunden |
| Vergütung | 15,08 Euro pro Std. |
Bewerben
| Bewerbungsfrist | 26.02.2026 |
|---|---|
| Kennziffer | IV-SB-0002-2026 |
| per E-Mail | petra.dudakova@tu-berlin.de |