Aufgabenbeschreibung:
Projektkoordination und unabhängige Forschung zu Methoden und Modellen des maschinellen Lemens für robuste neurokognitive Anwendungen; Entwicklung eines computergestützten Modellierungsansatzes von Hirnsignalen zum Verständnis der Sprachrepräsentation; Modellierung von MRT- und EEG-Daten unter Verwendung von Deep-Learning-basierten maschinellen Lernverfahren (insbesondere „large language models"); Merkmalsextraktion unter Verwendung von Sprachverarbeitungsalgorithmen (Computerlinguistik und Natural Language Processing).
Erwartete Qualifikationen:
Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) und Promotion in Informatik oder verwandten Gebieten (Electrical Engineering, Computational Neuroscience, Computerlinguistics); sehr gute Kenntnisse in der Erhebung und Analyse von fMRT-Daten, des maschinellen Lernens und Natural Language Processing sind erforderlich (Muss); Erfahrung mit der Akquise und Analyse von EEG- oder MEG-Daten (Kann); sehr gute Programmierkenntnisse vorzugsweise in Python (Muss); Erfahrung im Publizieren von wissenschaftlichen Arbeiten und Verfassung von Drittmittelanträgen für multidisziplinäre Forschungsthemen (Muss); Erfahrung in der Betreuung von Studenten (Muss); sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (Muss)
Hinweise zur Bewerbung:
Ihre Bewerbung senden Sie bitte unter
Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen ausschließlich per E-Mail an Prof. Dr. Fatma Deniz unter
deniz@tu-berlin.de.
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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