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

Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik / FG Maschinelles Lernen

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

unter dem Vorbehalt der Mittelbewilligung; Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich

Über uns

Die Konrad Zuse School of Excellence in Learning and Intelligent Systems (ELIZA) ist eine vom Deutschen Akademischen Austauschdienst (DAAD) geförderte Graduiertenschule im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Die Forschung und wissenschaftliche Ausbildung in ELIZA konzentrieren sich auf vier Schwerpunkte: die Grundlagen des maschinellen Lernens (ML) – inklusive durch ML getriebene Felder wie Computer Vision, NLP oder Roboterlernen –, maschinelle Lernsysteme, Anwendungen in autonomen Systemen sowie transdisziplinäre Anwendungen des maschinellen Lernens in anderen wissenschaftlichen Bereichen, von den Lebenswissenschaften bis zur Physik.

Die Graduiertenschule bietet den Studierenden eine Kombination aus exzellenter forschungsbasierter Ausbildung auf Master- und Promotionsebene, Betreuung durch international ausgewiesene MentorInnen aus Wissenschaft und Wirtschaft sowie standortübergreifende Netzwerkmöglichkeiten. ELIZA wird von der TU Darmstadt koordiniert und bringt Forschungseinrichtungen aus sieben deutschen Städten zusammen. Sie arbeiten zusammen unter dem Dach des European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS), Europas führendem akademischem Netzwerk für KI mit Schwerpunkt auf Maschinellem Lernen.

Die Stellen sind Teil der ELIZA-Graduiertenschule und werden an der TU Berlin in der Forschungsgruppe Maschinelles Lernen unter Leitung von Prof. Müller besetzt. Eine Co-Betreuung erfolgt durch Prof. Noé (FU Berlin).

Ihre Aufgaben

Die Themen der Projekte konzentrieren sich auf Grundlagenforschung und aktuelle Herausforderungen in den Bereichen KI, ML und intelligente Datenanalyse, einschließlich der Entwicklung neuer Theorien, Algorithmen und Technologien sowie prototypischer Systeme und Werkzeuge. Mögliche Schwerpunkte sind Bayes'sche Inferenz, Deep Learning, Reinforcement Learning und sicheres und erklärbares ML. Eine Teilnahme am ELIZA-Lehrplan, einschließlich standortübergreifender Kurse und KI-Campus, und ein 6-12-monatiger Forschungsaufenthalt an einem anderen ELIZA-Standort sind verpflichtend.

Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben.

Ihr Profil

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Informatik (z. B. theoretische, methodisch-praktische oder technische Informatik) oder eng verwandten Studienfächern mit Schwerpunkt auf mindestens einem BIFOLD-Kernbereich
• Hervorragende Programmierkenntnisse (z. B. C/C++, Java, Python, Scala)
• Umfangreiche Kenntnisse in Theorien und Methoden des Maschinellen Lernens (z. B. Kernmethoden, tiefe neuronale Netze), praktische Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung von ML-Algorithmen, Erfahrungen mit Linear Algebra / Neural Network Frameworks (z. B. NumPy, PyTorch, TensorFlow, JAX)
• Sehr gute Englischkenntnisse
• Gute Deutschkenntnisse erforderlich; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erlernen.

Chancengleichheit und Vielfalt

Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.