Stellenticket Freie Universität Berlin

Das Fach­ge­biet MTEC forscht an Metho­den der Signal­ver­ar­bei­tung und Mus­ter­er­ken­nung aus akus­ti­schen, visu­el­len, text-basier­ten und mul­ti­moda­len Zeit­rei­hen. Hierzu nut­zen wir Kon­zauie und Metho­den der Signal­er­fas­sung und Vor­ver­ar­bei­tung, der Sta­tis­tik und Infor­ma­ti­ons­theo­rie, und des maschi­nel­len Ler­nens. Anwen­dun­gen lie­gen bei­spiels­weise in der Extrak­tion von Infor­ma­tio­nen aus Tex­ten, akus­ti­schen Signa­len, Videos, und/oder Bil­dern. Diese Infor­ma­tio­nen kön­nen zum Bei­spiel sein: die seman­ti­sche Ein­ord­nung eines Sat­zes in einem Text, die Erken­nung von Spra­che in einer akus­ti­schen Signal, oder die Detek­tion von Ano­ma­lien in einem Bild.

Aktu­ell suchen wir einen wis­sen­schaft­li­che*n Mit­ar­beite*in in mit dem Ziel der Erken­nung von Mis- und Dis­in­for­ma­tion in mul­ti­moda­len Daten, wie Tex­ten und Bil­dern. Die Arbeit fin­det zunächst im Rah­men eines vom Bun­des­mi­nis­te­rium für Bil­dung und For­schung geför­der­ten Ver­bund­pro­jek­tes statt, in der eine Fact-Che­cking Orga­ni­sa­tion (COR­REC­TIV) mit For­schungs­teams von drei Uni­ver­si­tä­ten (TU Ber­lin, Ruhr-Uni­ver­si­tät Bochum, TU Dort­mund) eine Crowd-Working Platt­form zum Fact-Che­cking ent­wi­ckelt.

Dar­über hin­aus soll der*die erfolg­rei­che Bewer­ber*in eine aktive Rolle in der Betreu­ung von Bache­lor- und Mas­ter­ar­bei­ten zu The­men des For­schungs­pro­jek­tes spie­len. Eine Ver­län­ge­rung der Stelle um wei­tere drei Jahre durch ein Anschluss­pro­jekt im The­men­feld der Des­in­for­ma­ti­ons­er­ken­nung wird ange­strebt.

Erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) im Bereich Elek­tro­tech­nik, Tech­ni­sche Infor­ma­tik oder Infor­ma­tik mit her­vor­ra­gen­den Ergeb­nis­sen erwünscht.

• Kennt­nisse in meh­re­ren der fol­gen­den Berei­che:
• Natu­ral Lan­guage Pro­ces­sing
• Maschi­nel­les Ler­nen, incl. Sta­tis­tik und Infor­ma­ti­ons­theo­rie
• Bild- und/oder Video­si­gnal­ver­ar­bei­tung
• Sehr gute Pro­gram­mier­kennt­nisse in Python, Mat­lab, Java oder C/C++
• Inter­esse an anspruchs­vol­len wis­sen­schaft­li­chen Pro­ble­men und unab­hän­gi­ger, ziel­ge­rich­te­ter For­schung
• Aus­ge­zeich­nete Deutsch- und Eng­lisch­kennt­nisse in Wort und Schrift

Ihre Bewer­bung rich­ten Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen (in einem PDF-Doku­ment, max. 5 MB) aus­schließ­lich per E-Mail an dorothea.kolossa@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 Ener­gie- und Auto­ma­ti­sie­rungs­tech­nik, FG Elek­tro­ni­sche Sys­teme der Medi­zin­tech­nik, Prof. Dr. Kolossa, Sekr. EN 3, Ein­stein­ufer 17, 10587 Ber­lin