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

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Job description

Fakultät IV - The Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) / FG Informations integration und Daten aufbereitung Kennziffer: IV-380/24 (besetzbar ab sofort / befristet für 5 Jahre / Bewerbungsfristende 30.09.2024) Aufgabenbeschreibung: Das Fachgebiet Informations integration und Daten aufbereitung (D2IP) führt Grundlagen und angewandte Forschung in Daten integration, Daten vorverarbeitung und Data Science durch. Aktuell suchen wir wissenschaftliche Mitarbeiter innen (Doktorand innen) in einem oder mehreren der folgenden Themen: (1) Erforschung von Technologien und Systemen zur Erkennung von Daten fehlern in massiven Daten. (2) Erforschung einer skalierbaren Methode für die Generierung von Daten vorverarbeitungs abläufen. (3) Erforschung von Systemen und Technologien für das effiziente Finden von Daten sätzen in großen Datenseen. Die Tätigkeit dient der eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung (Promotion) und beinhaltet die Mitarbeit in der Lehre. Dazu gehören die Organisation und Durchführung von Lehrveranstaltungen, ggf. Tutorien und Praktika sowie die fachliche Betreuung studentischer Arbeiten. Unterstützung in der Studien beratung und bei der Durchführung und Organisation von Prüfungen. Erwartete Qualifikationen: Bewerber innen müssen einen hervorragenden wissenschaftlichen Hochschul abschluss (Master, Diplom oder Äquivalent) in der Informatik oder ähnlichen Studien gebieten mit den Schwerpunkten Daten management, Daten integration oder skalierbare Daten analyse vorweisen können. Sie sollen solide theoretische und praktische Kenntnisse in Informatik haben. Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben. Wünschenswert: Idealerweise haben Bewerber innen neben tiefen Kenntnissen von Datenbank technologien weiterführende Kenntnisse in Maschinellem Lernen, neuronalen Netzen sowie in RAG-Technologien. Ihre Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen (d. h. mindestens Anschreiben, CV, Abschluss zeugnisse, Noten übersichten und Forschungs vorhaben beschreibung zusammengefasst in einem PDF-Dokument, nicht größer als 3 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: services/ rechtliches/ datenschutzerklaerung-bei-bewerbungen Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eig nung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit Technische Universität Berlin - Die Präsidentin - Fakultät IV, Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data - BIFOLD, Ernst-Reuter Platz 7, Sekr.: TEL 9-2, 10587 Berlin Die Stellenausschreibung ist auch im Internet abrufbar unter: Wissenschaftlicher Mitarbeiter, wissenschaftliche Mitarbeiterin Lehre & Forschung, Wissenschaft IT, EDV, Telekommunikation Universität Teilzeit Vollzeit

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