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Freie Uni­ver­si­tät Ber­lin - Fachbereich Mathematik und Informatik - Institut für Informatik Datenintegration in den Lebenswissenschaften, Drittmittelprojekt Act-i-ML

Die Forschungsgruppe Data Integration in the Life Sciences (DILiS) des Instituts für
Informatik der Freien Universität Berlin wird von Katharina Baum geleitet. Wir untersuchen
und entwickeln vornehmlich Methoden zur Datenanalyse, die die Stärken von dynamischer
Modellierung und Netzwerkansätzen mit maschinellem Lernen kombinieren. Unsere
Fragestellungen sind häufig aus den Lebenswissenschaften oder dem (öffentlichen)
Gesundheitswesen motiviert, wie beispielsweise Vorhersage von epidemiologischen
Fallzahlen oder Medikamentenwirkung, und Methoden zur gemeinsamen Analyse
verschiedener Datenebenen. Die Entwicklung von grundlegenden Ansätzen zur
Verbesserung des maschinellen Lernens ist jedoch auch ein wichtiger Bestandteil unserer
Forschung. Wir sind ein junges, dynamisches Team am idyllischen Campus Dahlem und
lehren hauptsächlich in den Studiengängen Informatik, Bioinformatik und Data Science.

Wiss. Mitarbeiter*in (Praedoc) (m/w/d)

Vollzeitbeschäftigung
befristet auf 3 Jahre (vorbehaltlich der Bewilligung)
Entgeltgruppe 13 TV-L FU
Kennung: DILiS Act-i-ML

Aufgabenbeschreibung:

Die ausgeschriebene Stelle ist für die Arbeit im drittmittelgeförderten Projekt Act-i-ML
geplant, einem Verbundprojekt mit enger Zusammenarbeit mit dem Hasso-Plattner-Institut
für Digital Engineering in Potsdam (Bernhard Renard, Arbeitsgruppe Data Analytics and
Computational Statistics). Im Projekt wollen wir Methoden zum aktiven informierten
maschinellen Lernen (ML) voranbringen, die die Problematik der Anwendung von ML für
kleine verfügbare Datensätze adressiert. Dabei wird der Fokus auf dem Einbringen von
Vorwissen aus dynamischen Modellen in ML liegen, wie zum Beispiel in unseren Vorarbeiten
(SimbaML, https://openreview.net/forum?id=1wtUadpmVzu). Die Arbeit beinhaltet die
Entwicklung neuer ML-Ansätze für das effiziente Einbringen dieses Vorwissens und die
gezielte Suche nach passenden Inputdaten mittels aktivem Lernen, sowie ihre
Implementierung in Open Source Frameworks. Eine geplante Anwendung ist dabei die
Verbesserung der Fallzahlvorhersage für Infektionskrankheiten mit Daten des Robert Koch-
Instituts. Weitere Anwendungsgebiete sollen im Rahmen des Projekts erschlossen werden.
Projektmittel für Konferenzbesuche, Workshops oder Summer Schools sind eingeplant.

Erwartete Qualifikationen:

Einstellungsvoraussetzungen:

Abgeschlossenes wiss. Hochschulstudium (Master) in Informatik, Mathematik, Physik oder
einem verwandten Gebiet, wie zum Beispiel Bioinformatik, Data Engineering, IT Systems
Engineering, oder andere.

(Berufs-)Erfahrung:

  • Erfahrungen mit Machine Learning, insbesondere Deep Learning, für die
    Projektdurchführung erforderlich
  • gute Kenntnisse und Erfahrungen in der Python-Programmierung und Datenanalyse
  • erste Erfahrungen mit gewöhnlichen Differentialgleichungsmodellen von Vorteil (aber nicht
    unbedingt nötig)

Erwünscht:

  • sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift für die wissenschaftliche Arbeit und
    Kommunikation
  • gutes Verständnis von statistischen und mathematischen Konzepten

Hinweise zur Bewerbung:

Die Stelle hat keine Lehrverpflichtung, aber Sie haben die Möglichkeit zur Beteiligung an
unserer Lehre für die Erweiterung Ihrer Kompetenzen und Ihres Erfahrungsschatzes. Im
Rahmen des drittmittelfinanzierten Forschungsprojekts wird Gelegenheit zur Promotion
eingeräumt.
Weitere Informationen erteilt Frau Prof. Dr. Katharina Baum (katharina.baum@fu-berlin.de/
+49 30 838 55850).
Bewerbungen sind mit aussagekräftigen Unterlagen unter Angabe der Kennung bis zum
05.08.2024 im Format PDF (vorzugsweise als ein Dokument) elektronisch per E-Mail zu
richten an Frau Prof. Dr. Katharina Baum: katharina.baum@fu-berlin.de oder per Post an die

Freie Universität Berlin
Fachbereich Mathematik und Informatik
Institut für Informatik
Datenintegration in den Lebenswissenschaften, Drittmittelprojekt Act-i-ML
Frau Prof. Dr. Katharina Baum
Takustr. 9
14195 Berlin (Dahlem)

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