Studentische Beschäftigung mit 80 Monatsstunden

Wir suchen Unterstützung für das Projekt "CityWind", in dem KI-basierte Methoden zur Vorhersage hochaufgelöster urbaner Windfelder entwickelt und validiert werden. Die individuelle Schwerpunktsetzung erfolgt abhängig vom Qualifikationsprofil entweder überwiegend im Bereich Machine Learning (ML) und Hyperparameteroptimierung (HPO) oder überwiegend in der Entwicklung datenbasierter Anwendungsbeispiele:

• Unterstützung bei der Planung, Implementierung, Durchführung und Auswertung von ML-Experimenten und/oder datenbasierten Anwendungsstudien entsprechend der individuellen Schwerpunktsetzung (80 %)
• Unterstützung bei der Qualitätssicherung, dem Testen sowie der reproduzierbaren Dokumentation und Aufbereitung der Ergebnisse (20 %)

Muss-Kriterien:

• Gute praktische Programmierkenntnisse in Python
• Gute Kenntnisse in Machine Learning und Training neuronaler Netze
• Erfahrungen bei der Entwicklung und Auswertung datenbasierter Anwendungen mit Python
• Erfahrung in der nachvollziehbaren Dokumentation technischer Ergebnisse
• Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

Kann-Kriterien:

• Vertiefte Kenntnisse und praktische Erfahrungen mit Hyperparameteroptimierung, TensorFlow/Keras oder der Implementierung und Bewertung neuronaler Netzarchitekturen
• Vertiefte Kenntnisse und praktische Erfahrungen bei der Entwicklung datenbasierter Anwendungen, mit REST-APIs, wissenschaftlicher Datenanalyse, Visualisierung oder der Verarbeitung von Geo- und Rasterdaten
• Erfahrungen mit Versionsverwaltung Git, sowie mit Linux-basierten Entwicklungsumgebungen
• Grundkenntnisse in Strömungsmechanik, Aerodynamik, CFD oder urbanen Windfeldern

Unter dem Vorbehalt der Mittelbewilligung

Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: M.Sc. Philipp Schlichter - f2@ilr.tu-berlin.de
Besetzungszeitraum: sofort befristet zum 30.04.2027
Bewerbung an: f2@ilr.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.