Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - Entgeltgruppe 13 TV-L - 1. Qualifizierungsphase (zur Promotion)
Fakultät IV - Institut für Energie- und Automatisierungstechnik / FG Elektronische Systeme der Medizintechnik
Wiss. Mitarbeiter ext{*}in (d/m/w) - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen - 1. Qualifizierungsphase (zur Promotion)
Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich
Aufgabenbeschreibung
Hierzu nutzen wir Konzepte und Methoden der Signalerfassung und -verarbeitung, der Statistik und Informationstheorie, und des maschinellen Lernens aus strukturierten Daten, inspiriert durch aktuelle Erkenntnisse der Neurowissenschaften.
Anwendungen liegen beispielsweise in der Spracherkennung und -steuerung im medizinischen Umfeld und in der multimodalen Sprachsignalerfassung und Signalverarbeitung für Hörhilfen und multimodale Kommunikation, auch in virtuellen Realitäten.
Aktuell suchen wir eine ext{}n wissenschaftliche ext{}n Mitarbeiter ext{}in in diesen Themenbereichen.
Der ext{}die erfolgreiche Bewerber ext{*}in soll Forschung und Lehre in einem dieser Bereiche durchführen und eine aktive Rolle in der Lehre und der Betreuung der Studierenden spielen.
Erwartete Qualifikationen
- Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) im Bereich der Elektrotechnik, Technischen Informatik, Informatik oder Medizinphysik mit sehr guten Ergebnissen
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python, Matlab, Java oder C/C++
- Erfahrungen in der Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen
- Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher Sprache wird vorausgesetzt und ist zwingend für die Betreuung unserer Lehre im Bachelor erforderlich
- Kenntnisse in mehreren der folgenden Bereiche:
- Sprachsignalverarbeitung
- Maschinelles Lernen, incl. statistischer Modelle und neuronaler Netze
- Computational Neuroscience
- Mikroprozessortechnik
Wünschenswert:
- Lust auf die Mitarbeit in einem jungen, internationalen Team und an eigenverantwortlicher, zielgerichteter Forschung
Wir suchen hochmotivierte, neugierige und begeisterungsfähige Forscher ext{*}innen mit ausgezeichneten akademischen Leistungen und großem Interesse an der Entwicklung neurophysiologisch inspirierter maschineller Lernverfahren.
Hinweise zur Bewerbung
https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen ext{}a ext{}z/datenschutzerklaerung/ .
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.
Technische Universität Berlin - Die Präsidentin - Fakultät IV, Institut für Energie- und Automatisierungstechnik, FG Elektronische Systeme der Medizintechnik, Prof. Dr. Kolossa, Sekr. EN 3, Einsteinufer 17, 10587 Berlin
Fakten
Anforderungen
| Abschluss | Master, Diplom oder Äquivalent | |----------------|----------------| | Sprachkenntnisse | Deutsch (sehr gute Kenntnisse) |
Kontakt
| Kennziffer | IV-547/24 | |----------------|----------------| | Kontakt-Person | Prof. Dr. Kolossa |
Bewerben
| Bewerbungsfrist | 22.11.2024 | |----------------|----------------| | Kennziffer | IV-547/24 | | per Post | Technische Universität Berlin- Die Präsidentin -ausschließlich per E-Mail | | per E-Mail | do******.*******sa@tu-******in.de |
Deine zukünftigen Kolleg:innen
bei Institut für Bildung in der Informationsgesellschaft
Verweise auf baito
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