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An­ge­bot 149 von 335 vom 12.11.2020, 10:27

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Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Dres­den - Fakul­tät Infor­ma­tik, Insti­tut für Sys­tem­ar­chi­tek­tur, Pro­fes­sur für Daten­ban­ken

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 / Dok­to­rand/in

(bei Vor­lie­gen der per­sön­li­chen Vor­aus­set­zun­gen E 13 TV-L)
Die Stelle ist zum 01.02.2021, vor­be­halt­lich vor­han­de­ner Mit­tel, im För­der­pro­gramm mFUND (Moder­ni­täts­fonds) des Bun­des­mi­nis­te­ri­ums für Ver­kehr, Inno­va­tion und digi­tale Infra­struk­tur (BMVI) bis zum 30.09.2023 (Beschäf­ti­gungs­dauer gem. WissZeitVG) zu beset­zen. Es besteht die Gele­gen­heit zur eige­nen wiss. Wei­ter­qua­li­fi­ka­tion (i.d.R. Pro­mo­tion).

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

Es wird eigen­stän­dige For­schung auf dem Gebiet der Pro­fes­sur, insb. im Gebiet Model­lie­rung mit­tels Machine Lear­ning im Rah­men des Dritt­mit­tel-Pro­jekts „Digi­tale Ent­wick­lungs­platt­form für städ­ti­sche Umwelt­lö­sun­gen und Luft-Qua­li­täts-Netz­werk – Teil­pro­jekt Algo­rith­men und Neu­ro­nale Netze“ erwar­tet. Am Pro­jekt sind ins­ge­samt 12 Part­ner (11 aus Deutsch­land und einer aus Frank­reich) betei­ligt, wel­che unter­schied­li­che Teil­auf­ga­ben des Gesamt­vor­ha­bens über­neh­men. Diese beinhal­ten die Pro­duk­tion und Inbe­trieb­nahme der Mess­ein­rich­tun­gen, die Daten­auf­zeich­nung und -bereit­stel­lung sowie die Ana­lyse der Daten und deren Inter­pre­ta­tion, um geeig­nete Maß­nah­men gegen Grenz­wert­über­schrei­tun­gen zu ent­wi­ckeln. In der Ver­ant­wort­lich­keit des Pro­jekt­part­ners TU Dres­den liegt dabei die Model­lie­rung und Pro­gnose vom Emis­sio­nen und Schad­stoff­kon­zen­tra­tio­nen basie­rend auf erho­be­nen Umwelt­ein­flüs­sen wie Tem­pe­ra­tur, Nie­der­schlag oder Son­nen­ein­strah­lung sowie Ver­kehrs­fluss­mes­sun­gen mit Hilfe von Metho­den aus dem Gebiet des maschi­nel­len Ler­nens. Damit sol­len Grenz­wert­über­schrei­tun­gen erklärt und vor­her­ge­sagt wer­den, um ggf. aktiv Gegen­maß­nah­men ergrei­fen zu kön­nen. Die Erar­bei­tung, Ver­öf­fent­li­chung und Prä­sen­ta­tion von wiss. Publi­ka­tio­nen auf natio­na­len und inter­na­tio­na­len Kon­fe­ren­zen sowie in Jour­na­len wird erwar­tet.

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

wiss. Hoch­schul­ab­schluss (Mas­ter- oder Diplom) auf dem Gebiet der Infor­ma­tik und fun­dierte Kennt­nisse in den Gebie­ten Daten­ana­lyse und Machine Lear­ning; Fähig­keit zum selbst­stän­di­gen und ziel­ori­en­tier­ten Arbei­ten im Team, hohes Enga­ge­ment und sichere Beherr­schung der eng­li­schen Spra­che. Es sollte Inter­esse an inter­dis­zi­pli­nä­rer Zusam­men­ar­beit in allen Gebie­ten der Infor­ma­tik vor­han­den sein. Prak­ti­sche Erfah­run­gen in der Nut­zung Neu­ro­na­ler Netze - im Spe­zi­el­len Ten­sor Flow - sind von Vor­teil.

Hin­wei­se zur Be­wer­bung:

Frauen sind aus­drück­lich zur Bewer­bung auf­ge­for­dert. Sel­bi­ges gilt auch für Men­schen mit Behin­de­run­gen.
Ihre voll­stän­di­gen Bewer­bungs­un­ter­la­gen sen­den Sie bitte bis zum 01.12.2020 (es gilt der Post­stem­pel der ZPS der TU Dres­den) an: TU Dres­den, Fakul­tät Infor­ma­tik, Insti­tut für Sys­tem­ar­chi­tek­tur, Pro­fes­sur für Daten­ban­ken, Herrn Prof. Dr.-Ing. Wolf­gang Leh­ner, Helm­holtz­str. 10, 01069 Dres­den. 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.