Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (Post­Doc) (d/m/w)baito Pro Job

Ausschreibung IV-576/24

Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (Post­Doc) (d/m/w) - Ent­gelt­gruppe 14 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len - Zur Qualifizierung

Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Im Herzen der Hauptstadt liegt der Campus der Technischen Universität Berlin. Wir gehören zu den exzellenten Universitäten in Deutschland und mit rund 34.000 Studierenden zu den größten technischen Hochschulen. Die TU Berlin ist ein lebendiger Ort, an dem gearbeitet, gelernt und gelebt wird. Werden Sie Teil der TU Berlin: Wir haben die Ideen für die Zukunft. Zum Nutzen der Gesellschaft.

Das DEEM Lab im Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) der TU Berlin sucht eine tn wissenschaftliche tn Mitarbeiter tn zur Forschung an der Schnittstelle von Responsible Data Engineering und maschinellem Lernen (ML) unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Sebastian Schelter.

Aufgabenbeschreibung

Ziel der Stelle ist unabhängige Forschung an der Schnittstelle von Data Engineering und maschinellem Lernen. Die Forschungsrichtung sollte mit den Themen unseres Fachgebiets kompatibel sein, wie zum Beispiel (1) datenzentriertes Debuggen und Testen von Machine-Learning-Pipelines, (2) Datenverarbeitung unter Einhaltung gesetzlicher Vorschriften oder (3) Automatisierte Datenvalidierung und Datenvorverarbeitung für ML. Aus der Forschung resultierende Software- und Datenartefakte sollten unter Open-Source-Lizenzen verfügbar gemacht oder in bestehende Open-Source-Projekte eingebracht werden.

Zu den weiteren Aufgaben der Stelle gehören die Zusammenarbeit mit Promovierenden, die Koordination mit anderen Forschungsgruppen im BIFOLD und externen Partnern, sowie die Betreuung von Master-/Bachelorarbeiten und Lehrtätigkeiten.

Erwartete Qualifikationen

• Erfolg­reich abge­schlos­se­­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) und Promotion (PhD) in Informatik oder Kuenstlicher Intelligenz
• Starker Forschungshintergrund in “Data management for ML” (z.B., data debugging, data preparation, data provenance, data integration, data debiasing, data-centric AI, ML pipelines, responsible data management, ML Systems)
• Publikationen in internationalen Fachkonferenzen wie SIGMOD, VLDB, SIGIR, ICLR, KDD, NeurIPS oder ICML
• Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

Wünschenswert:

• Erfahrung in der Betreuung von Studierenden
• Erfahrung mit der universitären Lehre

Hinweise zur Bewerbung

Aus Kostengründen werden postalisch zugesandte Bewerbungsunterlagen nicht zurückgesandt. Bitte reichen Sie nur Kopien ein.

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.

Fakten

Anforderungen

| Abschluss | Master, Diplom oder Äquivalent und Promotion |

Kontakt

| Kennziffer | IV-576/24 | | Kontakt-Person | Prof. Dr. Schelter |

Bewerben

| Bewerbungsfrist | 06.12.2024 | | Kennziffer | IV-576/24 | | per Post | Technische Universität Berlin- Die Präsidentin -Fakultät IV, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik, FG Management von Data Science Prozessen, Prof. Dr.-Ing. Schelter, TEL 9-2, Ernst-Reuter -Platz 7, 10587 Berlin | | per E-Mail | schelter@tu-berlin.de |