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Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Ber­lin - Fakultät IV: Elektrotechnik - BIFOLD / Institut für Technische Informatik und Mikroelektronik - Remote Sensing Image Analysis

Bei der Technischen Universität Berlin ist/sind folgende Stelle/n zu besetzen

Studentische Beschäftigung mit 80 Monatsstunden

Aufgabenbeschreibung:

Durch die Zunahme satellitengestützter Erdbeobachtungsmissionen haben die Datenmengen in Fernerkundungsarchiven stark zugenommen, was eine effiziente Verarbeitung erfordert. Wir suchen BewerberInnen, die dazu beitragen, laufende Forschungsarbeiten zur Automatisierung der Erstellung von visuellen Frage-Antwort- und Bildunterschriftendatensätzen weiterzuentwickeln. Zu den Hauptaufgaben gehören:

  • Unterstützung bei der Entwicklung einer lehrstuhleigenen Konfigurationsoberfläche zur automatisierten Generierung für visuelle Frage-Antwort- und Bildunterschriftendatensätzen sowie die Integration weiterer Klassifizierungsquellen (80 %)
  • Inhaltliche Unterstützung bei der Präsentation und Veröffentlichung der Forschungsergebnisse (20%)

Erwartete Qualifikationen:

Muss:

  • Sichere Kenntnisse in JavaScript oder Python
  • Erfahrung im Bereich Machine Learning/Deep Learning
  • Gute Englischkentnisse in Wort und Schrift
  • Gute Deutschkenntnisse erforderlich; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

Kann:

  • Grundkenntnisse in SQL und Datenbankmanagement
  • Grundlegende GIS (Geoinformationssystem) Software Kenntnisse (PostGIS, DuckDB) oder Erfahrung mit Fernerkundungsbildverarbeitung

Hinweise zur Bewerbung:

Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Frau Prof. Dr. Begüm Demir
Besetzungszeitraum: sofort - 2 Jahre
Bewerbung an: sek@rsim.tu-berlin.de

Ihre schriftliche Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersicht richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die o.g. Beschäftigungsstelle.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.