Studentische Beschäftigung mit 80 Monatsstunden

Overview

Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik – FG Big Data Engineering. Studentische Beschäftigung mit 80 Monatsstunden.

Ihre Aufgaben

Das Fachgebiet Big Data Engineering (DAMS Lab) sucht eine*n studentische*n Beschäftigte*n (d/m/w) zur Verstärkung des Teams und zur Unterstützung bei der fachgebietsinternen Prototypenentwicklung und Experimenten im Kontext systemorientierter Forschung zu Daten- und ML-Systemen für den gesamten Data Science Lebenszyklus von Datenintegration, -bereinigung und -vorbereitung, über effizientes und skalierbares Model Training bis hin zu Model Debugging und Deployment. Die Aufgaben umfassen unterstützende Tätigkeiten unter Anleitung in den folgenden Bereichen:

• Unterstützung bei Open-Source-Contributions in fachgebietsinternen ML-Systemen zu Sprachabstraktionen, Kompilierungs- und Laufzeittechniken, Tests sowie Werkzeugen (APIs, Systeminterna, und Werkzeuge) (60%)
• Unterstützung bei der Implementierung von am Lehrstuhl entwickelten Datenanalyse- und ML-Pipelines (Anwendungsfälle, Primitive und Anwendungen unterschiedlicher Domänen, einschließlich Health Care und Earth Observation) (20%)
• Unterstützung bei der experimentellen Evaluierung von gesamten ML-Pipelines, Systemkomponenten und unterschiedlichen Baselines (20%)

Ihr Profil

Muss-Kriterien

• Gute Programmierkenntnisse in zwei der folgenden Programmiersprachen: Python, Java oder C++
• Grundkenntnisse in zwei der folgenden Bereiche: Data management, angewandtes maschinelles Lernen, Compilerbau, verteilte Systeme oder Software Engineering
• Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

Kann-Kriterien

• Grundkenntnisse im Umgang mit Versionskontrollsystemen (git) sowie open-source Entwicklungs-Workflows
• Grundkenntnisse in der Durchführung experimenteller Evaluationen auf System- und Komponenten-Ebene
• Erfahrung mit R und Shell-Skripten
• Kommunikations- und Teamfähigkeit, selbständige Arbeitsweise, hohe Motivation

Hinweise zur Bewerbung

Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Sarah Hashmi -

Besetzungszeitraum: befristet für 2 Jahre

Bewerbung an:

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.

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