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An­ge­bot 164 von 472 vom 11.07.2018, 11:32

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Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Fakul­tät IV - Insti­tut für Soft­ware­tech­nik und Theo­re­ti­sche Infor­ma­tik / FG Maschi­nel­les Ler­nen

Wiss. Mit­ar­bei­ter/in (Post­Doc) - Ent­gelt­gruppe 14 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len

unter dem Vor­be­halt der Mit­tel­be­wil­li­gung - Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

Selb­stän­dige und ver­ant­wort­li­che For­schung im Bereich Maschi­nel­les Ler­nen, ins­be­son­dere in der Ent­wick­lung von tie­fen Neu­ro­na­len Net­zen für kom­plexe, hete­ro­gene Daten, z.B. Gra­phen und Bäume. Ent­wick­lung robus­ter und ska­lier­ba­rer Metho­den unter Berück­sich­ti­gung von a priori Wis­sen aus den Anwen­dun­gen. Wei­ter­ent­wick­lung von Metho­den zur Inter­pre­ta­tion und Erklä­rung der Vor­her­sa­gen Neu­ro­na­ler Netze. Betreu­ung von Bache­lor/Mas­ter-Stu­die­ren­den sowie Dok­to­ran­den.

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

Erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) und Pro­mo­tion in Infor­ma­tik, Mathe­ma­tik oder Phy­sik. Mehr­jäh­rige Erfah­rung als wis­sen­schaft­li­che/r Mit­ar­bei­ter/in im Umfeld des maschi­nel­len Ler­nens. Umfang­rei­che, ver­tiefte Kennt­nisse auf den Gebie­ten: Theo­rien und Metho­den des maschi­nel­len Ler­nens, tiefe Neu­ro­nale Netze, Metho­den zur Erklä­rung von Neu­ro­na­len Net­zen, inter­pre­tier­bare Modelle, sowie Anwen­dung von maschi­nel­len Lern­me­tho­den auf hoch­di­men­sio­na­len Regres­si­ons-, Klas­si­fi­ka­ti­ons- und Clus­te­ring­pro­bleme sowie deren empi­ri­sche Aus­wer­tung.
Sehr gute Pro­gram­mier­kennt­nisse mathe­ma­ti­scher Soft­ware und das Know-how in Simu­la­ti­ons­um­ge­bun­gen wie z.B. Python oder Mat­lab sowie Erfah­run­gen mit objekt­ori­en­tier­ten Spra­chen, wie Java oder C++, ist vor­aus­ge­setzt. Erfah­rung in inter­dis­zi­pli­nä­rer For­schung sowie Publi­ka­tio­nen in Fach­zeit­schrif­ten für maschi­nel­les Ler­nen und/oder Kon­fe­ren­zen sind gewünscht. Sehr gute Deutsch- und Eng­lisch­kennt­nisse sind erfor­der­lich.

Hin­wei­se zur Be­wer­bung:

Ihre schrift­li­che Bewer­bung rich­ten Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen an die Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Der Prä­si­dent - Fakultät IV, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik, FG Maschinelles Lernen, Prof. Dr. Müller, Sekr. MAR 4-1, Marchstr. 23, 10587 Berlin oder per E-Mail an sekr@ml.tu-berlin.de.

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.

Aus Kos­ten­grün­den wer­den die Bewer­bungs­un­ter­la­gen nicht zurück­ge­sandt.
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