Wiss. Mitarbeiterin (d/m/w) - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen - 1. Qualifizierungsphase (zur Promotion)

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Stellenbeschreibung:

Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik, Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) / FG Big Data Enigineering (DAMS)

Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen - 1. Qualifizierungsphase (zur Promotion)

Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich

Über uns

Das Fachgebiet "Big Data Engineering" (DAMS Lab), unter Leitung von Prof. Dr.-Ing. Matthias Böhm, befasst sich mit Lehre und systemorientierter Forschung im Bereich Data Management für den gesamten Data Science Lebenszyklus von Dataintegration, -bereinigung, und -vorbereitung, über effizientes und skalierbares Training von Modellen, bis zum Modelldebugging und -deployment.

Ihre Aufgaben

Das Fachgebiet (DAMS Lab) sucht eine*n wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in (d/m/w) zur Verstärkung des Teams mit speziellem Fokus auf Systeminfrastruktur für data-centric machine learning pipelines" sowie deren effizienten und skalierbaren Ausführung in lokalen und verteilten Umgebungen. Themen von Interesse umfassen:

Sprachabstraktionen für data-centric machine learning (ML) pipelines
Effizientes Training und Inference von Large Language Models (LLMs)
Kompilierungstechniken für Lineare Algebra Programme
Laufzeitmethoden und Parallelisierungsstrategien für Lineare Algebra Programme
Internas von ML Systemen wie Speicherverwaltung und I/O
Unterstützung von heterogenen Hardwarebeschleunigern
Lehraufgaben

Ihr Profil

Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Informatik oder einem verwandten Studiengang. Wir sind auch offen für domänenspezifische Studiengänge, sofern die Bereitschaft vorhanden ist Lücken in notwendiger Informatikausbildung zu schließen.
Starker Fachlicher Hintergrund in den Bereichen Data Management, Angewandtes Maschinelles Lernen, Verteilte Systeme, und Software Engineering
Programmiererfahrung in Python und Java (erfordert) sowie C/C++ (vorteilhaft)
Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben
Kommunikations- und Teamfähigkeit, selbständige Arbeitsweise, hohe Motivation von Vorteil
Grundlegende Erfahrung in Forschungsmethoden und dem Verfassen wissenschaftlicher Arbeiten erwünscht
Erfahrung in der Lehre und didaktische Kompetenz sind von Vorteil

Hinweise zur Bewerbung

Ihre Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen (Cover Letter, CV, Notenübersicht, Abschlüsse; in einem PDF-Dokument, max. 10 MB) ausschließlich per E-Mail an

Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden. Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann. Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer Daten gem. DSGVO finden Sie auf der Webseite der Personalabteilung:

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.

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