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Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Ber­lin - Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik, BIFOLD – FG Management von Data Science Prozessen

Studentische Beschäftigung mit 80 Monatsstunden

Ihre Aufgaben:

Das DEEM Lab (https://deem.berlin) forscht an der Schnittstelle von Data Engineering und Maschinellem Lernen. Ziel unserer Arbeit ist die Entwicklung effizienter Datenmanagementsysteme für KI- und Machine-Learning-Anwendungen, die einfach zu verwenden sind und gleichzeitig grundlegende Nutzerrechte, wie etwa das Recht auf Vergessenwerden, gewährleisten.

Wir suchen Unterstützung in unserem BIFOLD Projekt. Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer effizienten Laufzeitumgebung für Data-Science-Pipelines.

  • Unterstützung bei der Implementierung von Funktionen und Optimierungen (50 %)
  • Unterstützung bei der Anpassung und Erweiterung von skrub-Komponenten (30 %)
  • Unterstützung beim Schreiben von Tests und Benchmarks (20 %)

Eine Mitautorenschaft an den aus dem Projekt entstehenden wissenschaftlichen Publikationen ist vorgesehen.

Ihr Profil:

Muss-Kriterien:

  • Fundierte Kenntnisse in maschinellem Lernen (Konzepte, Modelle und Workflows)
  • Sehr gute Python-Kenntnisse
  • Erfahrung mit Bibliotheken (scikit-learn, pandas, polars oder PyTorch)
  • Gutes Verständnis von skalierbarer Datenverarbeitung
  • Praktische Kenntnisse in mindestens einer systemnahen Programmiersprache (Java, C++ oder Rust)
  • Erfahrung in der Mitarbeit an Datenverarbeitungssystemen oder Machine-Learning-Frameworks
  • Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

Kann-Kriterien:

  • Erste Erfahrungen mit Open-Source-Entwicklung oder Beiträge zu Open-Source-Projekten

Hinweise zur Bewerbung:

Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Prof. Dr. Sebastian Schelter - sekr@deem.tu-berlin.de
Besetzungszeitraum: sofort befristet auf 2 Jahre
Bewerbung an: sekr@deem.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.