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Leib­niz Uni­ver­si­tät Han­no­ver - Ver­wal­tung und zen­trale Ein­rich­tun­gen - Leib­niz Joint Lab Data Sci­ence and Open Know­ledge

Am Leib­niz Joint Lab Data Sci­ence and Open Know­ledge der For­schungs- und Ent­wick­lungs­ab­tei­lung der Tech­ni­schen Infor­ma­ti­ons­bi­blio­thek (TIB) und des For­schungs­zen­trums L3S, unter der Lei­tung von Dr. Javad Cha­man­ara und Prof. Dr. Sören Auer, ist eine Stelle als Wis­sen­schaft­li­che/r Mit­ar­bei­ter/in als For­schungs­in­ge­nieur/in (m/w/d) für Fede­r­a­ted Machine Lear­ning (Ent­gGr. 13 TV-L, 100 %) zum nächst­mög­li­chen Ter­min zu beset­zen. Die Stelle ist für 3 Jahre befris­tet, mit Ver­län­ge­rungs­mög­lich­keit.

Wis­sen­schaft­li­che_r Mit­ar­bei­ter_in als For­schungs­in­ge­nieur_in (m/w/d) für Fede­r­a­ted Machine Lear­ning

(Ent­gGr. 13 TV-L, 100 %)

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

Sie wer­den in den Kon­text des BRAINE-Pro­jekts (https://www.braine-project.eu/) gestellt, das dar­auf abzielt, große Daten­ver­ar­bei­tungs- und KI-Pro­jekte in die auf­kom­mende Spit­zen­tech­no­lo­gie der Infor­ma­tik ein­zu­brin­gen.

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

Vor­aus­set­zung für die Ein­stel­lung ist ein erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter oder ver­gleich­ba­rer Abschluss) in einem ein­schlä­gi­gen Stu­di­en­gang wie Infor­ma­tik, Mathe­ma­tik oder Infor­ma­ti­ons­wis­sen­schaft. Ihre Kom­pe­ten­zen soll­ten in der Infor­ma­tik oder ihr ver­wand­ten Gebie­ten begrün­det sein. Sie soll­ten in der Lage sein, krea­tiv zu den­ken, neues Wis­sen schnell zu erfas­sen und abs­trak­tes Den­ken mit kon­kre­ter Pro­blem­lö­sung zu ver­bin­den sowie an der Bewäl­ti­gung kom­ple­xer Her­aus­for­de­run­gen inter­es­siert sein.

Dar­über hin­aus wird erwar­tet:

  • Beherr­schen der eng­li­schen Spra­che in Wort und Schrift, Deutsch­kennt­nisse sind wün­schens­wert
  • Exzel­lente Kennt­nis moder­ner Pro­gram­mier­spra­chen (ins­be­son­dere Python und Java) sowie moder­ner Soft­ware-Engi­nee­ring-Metho­den, Grund­le­gende Fähig­kei­ten in der Soft­ware­ent­wick­lung im Team
  • Solide Erfah­run­gen mit maschi­nel­lem Ler­nen und Deep-Lear­ning-Algo­rith­men, Werk­zeu­gen und Pro­gram­mie­run­gen in gro­ßen Para­me­ter­räu­men
  • Hands-on-Erfah­run­gen mit PyTorch, Ten­sor­Flow und den föde­rier­ten Vari­an­ten; Ten­sor­Flow Fede­r­a­ted und PySyft
  • Ver­traut­heit mit und Inter­esse an Algo­rith­men zur Orga­ni­sa­tion der Arbeits­last für den Last­aus­gleich über einen Pool von Res­sour­cen/zur Bün­de­lung von Res­sour­cen
  • Erfah­rung mit Docker-Con­tai­nern, Kuber­ne­tes und ihren APIs sowie die Fähig­keit, sie in Algo­rith­men und Soft­ware­kom­po­nen­ten des maschi­nel­len Ler­nens zu inte­grie­ren

Un­ser An­ge­bot:

Im Joint Lab bie­ten wir Ihnen ein wis­sen­schaft­lich und intel­lek­tu­ell inspi­rie­ren­des, unter­neh­me­risch gepräg­tes Umfeld, ein­ge­bet­tet in eine füh­rende Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät und eines der größ­ten tech­ni­schen Infor­ma­ti­ons­zen­tren, der Leib­niz-Gemein­schaft. Es besteht eine enge Zusam­men­ar­beit mit dem For­schungs­zen­trum L3S der Leib­niz Uni­ver­si­tät Han­no­ver - das L3S ist eines der welt­weit füh­ren­den For­schungs­in­sti­tute in den Berei­chen Web & Data Sci­ence. Nicht zuletzt legen wir gro­ßen Wert auf eine offene und krea­tive Arbeits­at­mo­sphäre, in der es Spaß macht, zu arbei­ten.

Wei­ter­hin bie­ten wir:

  • Moderne tech­ni­sche Aus­stat­tung, Rei­sen zu Kon­fe­ren­zen und For­schungs­be­su­chen
  • Ein moder­ner Arbeits­platz in zen­tra­ler Lage Han­no­vers mit einem kol­le­gia­len, attrak­ti­ven und viel­sei­ti­gen Arbeits­um­feld
  • Fle­xi­ble Arbeits­zei­ten (Gleit­zeit) sowie Ange­bote zur Ver­ein­bar­keit von Beruf und Fami­lie, wie z.B. mobi­les Arbeit
  • Ange­bot an inter­nen und exter­nen Wei­ter­bil­dungs- und Qua­li­fi­zie­rungs­maß­nah­men, betrieb­li­cher Gesund­heits­för­de­rung und einer Zusatz­ren­ten­ver­si­che­rung für den öffent­li­chen Sek­tor (VBL)
  • Ver­güns­ti­gun­gen für Beschäf­tigte in den Mensen des Stu­den­ten­werks Han­no­ver, Nut­zung des Ange­bo­tes des Hoch­schul­sports Han­no­ver

Auf Wunsch kann eine Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ermög­licht wer­den.

Hin­wei­se zur Be­wer­bung:

Wir freuen uns auf Ihre Bewer­bung. Bitte fügen Sie Ihrer Bewer­bung zusätz­lich zu Ihrem Lebens­lauf ein Moti­va­ti­ons­schrei­ben (ein­schließ­lich Tech­no­lo­gie­in­ter­es­sen) bei und sen­den Sie Ihre voll­stän­di­gen Bewer­bungs­un­ter­la­gen bis zum 31.07.2020 in elek­tro­ni­scher Form an

E-Mail:
Chamanara@l3s.de

oder alter­na­tiv pos­ta­lisch an:

Gott­fried Wil­helm Leib­niz Uni­ver­si­tät Han­no­ver
Joint Lab TIB / For­schungs­zen­trum L3S
z.Hd. Herrn Dr. Javad Cha­man­ara
Wel­fen­gar­ten 1B
30167 Han­no­ver

Für wei­tere Aus­künfte steht Ihnen Herr Dr. Javad Cha­man­ara (E-Mail:
chamanara@l3s.de) zur Ver­fü­gung. Mehr Infor­ma­tio­nen zum Joint Lab fin­den sie hier:
https://www.tib.eu/en/research-development/joint-lab/

Informationen nach Arti­kel 13 DSGVO zur Erhe­bung per­so­nen­be­zo­ge­ner Daten fin­den Sie unter www.uni-hannover.de/de/datenschutzhinweis-bewerbungen/.