Blätter-Navigation

An­ge­bot 196 von 300 vom 01.09.2020, 14:42

logologo

Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Dres­den - Zen­trum für Infor­ma­ti­ons­dienste und Hoch­leis­tungs­rech­nen

Die TU Dres­den ist eine der elf Exzel­len­z­u­ni­ver­sitä­ten Deut­sch­lands. Als Voll­u­ni­ver­sität mit brei­tem Fächer­spek­trum zählt sie zu den for­schungs­s­tärks­ten Hoch­schu­len. Aus­tau­sch und Koope­ra­tion zwi­schen den Wis­sen­schaf­ten, mit Wirt­schaft und Gesell­schaft sind dafür die Grund­lage. Ziel ist es, im Wett­be­werb der Uni­ver­sitä­ten auch in Zukunft Spit­zen­plätze zu bele­gen. Daran und am Erfolg beim Trans­fer von Grund­la­gen­wis­sen und For­schung­s­er­geb­nis­sen mes­sen wir unsere Leis­tun­gen in Lehre, Stu­dium, For­schung und Wei­ter­bil­dung. Wis­sen schafft Brü­cken. Seit 1828.

wiss. Mit­ar­bei­ter/in

(bei Vor­lie­gen der per­sön­li­chen Vor­aus­set­zun­gen E 13 TV-L)
Die Stelle ist im Rah­men des Dritt­mit­tel­pro­jek­tes „ScaDS.AI – Cen­ter for Scala­ble Data Ana­ly­tics and Arti­fi­cial Intel­li­gence Dres­den/Leip­zig“ zum nächst­mög­li­chen Zeit­punkt mit dem Schwer­punkt For­schung und Ent­wick­lung für Big Data und Künst­li­che Intel­li­genz bis zum 31.12.2022 (Beschäf­ti­gungs­dauer gem. WissZeitVG) zu beset­zen. Es besteht die Gele­gen­heit zur eige­nen wiss. Wei­ter­qua­li­fi­ka­tion. Die Ver­ein­bar­keit von Fami­lie und Beruf hat einen hohen Stel­len­wert. Die Stelle ist grund­sätz­lich auch für Teil­zeit­be­schäf­tigte geeig­net. Bitte ver­mer­ken Sie die­sen Wunsch in Ihrer Bewer­bung.

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

wiss. For­schungs- und Ent­wick­lungs­ar­bei­ten im Gebiet des Maschi­nel­len Ler­nens (ML), insb. Unter­su­chung von Metho­den der ver­teil­ten Aus­füh­rung bzw. Par­al­le­li­sie­rung von ML-Anwen­dun­gen; Per­for­mance-Ana­lyse und -Opti­mie­rung von ler­nen­den Ver­fah­ren, insb. bei daten­in­ten­si­ven wiss. Anwen­dun­gen; Ana­lyse der Aus­füh­rung ver­schie­de­ner ML-Anwen­dun­gen auf unter­schied­li­chen Archi­tek­tu­ren (GPU/CPU) in Bezug auf Aus­füh­rungs­ef­fi­zi­enz; Cha­rak­te­ri­sie­rung der Gesamt­per­for­mance von ML-Anwen­dun­gen; Gene­ra­li­sie­rung von Par­al­le­li­sie­rungs­stra­te­gien für ML-Anwen­dun­gen und Unter­stüt­zung bei der Über­tra­gung auf wei­tere The­men­fel­der.

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

ein­schlä­gi­ger wiss. HSA in Infor­ma­tik, Mathe­ma­tik oder einer ver­gleich­ba­ren Inge­nieur- oder Natur­wis­sen­schaft; hohes Maß an Selbst­stän­dig­keit, Enga­ge­ment, Fle­xi­bi­li­tät und Team­geist sowie sehr gute Eng­lisch­kennt­nisse, außer­dem Kennt­nisse im Gebiet Künst­li­che Intel­li­genz bzw. Maschi­nel­les Ler­nen, Data Ana­ly­tics oder dem wiss. Rech­nen. Erwünscht sind Erfah­run­gen im Umgang mit HPC-Sys­te­men und/oder dem ver­teil­ten Rech­nen (Grid Com­pu­ting, Cloud Com­pu­ting) sowie im Umgang mit Visua­li­sie­rungs­werk­zeu­gen und Metho­den des Daten­ma­nage­ments und Data Mining.

Hin­wei­se zur Be­wer­bung:

Frauen sind aus­drück­lich zur Bewer­bung auf­ge­for­dert. Sel­bi­ges gilt auch für Men­schen mit Behin­de­run­gen.
Ihre aus­sa­ge­kräf­tige Bewer­bung sen­den Sie bitte mit den übli­chen Unter­la­gen bis zum 23.09.2020 (es gilt der Post­stem­pel der ZPS der TU Dres­den) an: TU Dres­den, Zen­trum für Infor­ma­ti­ons­dienste und Hoch­leis­tungs­rech­nen, Herrn Prof. Dr. Wolf­gang E. Nagel, Helm­holtz­str. 10, 01069 Dres­den oder über das Secu­re­Mail Por­tal der TU Dres­den https://securemail.tu-dresden.de als ein PDF-Doku­ment an zih@tu-dresden.de. Ihre Bewer­bungs­un­ter­la­gen wer­den nicht zurück­ge­sandt, bitte rei­chen Sie nur Kopien ein. Vor­stel­lungs­kos­ten wer­den nicht über­nom­men.

Hin­weis zum Daten­schutz: Wel­che Rechte Sie haben und zu wel­chem Zweck Ihre Daten ver­ar­bei­tet wer­den sowie wei­tere Infor­ma­tio­nen zum Daten­schutz haben wir auf der Web­seite https://tu-dresden.de/karriere/datenschutzhinweis für Sie zur Ver­fü­gung gestellt.