Wiss. Mitarbeiter in - Berlin, Deutschland - Technische Universität Berlin

Technische Universität Berlin

Geprüftes Unternehmen

Berlin, Deutschland

vor 2 Wochen

Geschrieben von:

Lena Wagner

beBee Recruiter

Beschreibung

Fakultät IV - Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik / FG Big Data Engineering

**Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen - Zur Qualifizierung**:
Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich

**Aufgabenbeschreibung**:
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.

Wir suchen eine*n wissenschaftiche*n Mitarbeiter*in (d/m/w) zur Verstärkung des Teams und Unterstützung des BIFOLD/Charité Agility-Teilprojekts "'LungCAIRE" (KI-basierte Multi-Omics und bildgebende Lungenkrebs Rückfall
- und Therapievorhersage). Der Fokus liegt auf der Integration multimodaler Daten, Training entsprechender Modelle des maschinellen Lernens, und Rückverfolgung fehlerhafter Vorhersagen auf Indikatoren in den multimodalen Eingangsdaten.

Inhaltlichen Themenfelder umfassen entsprechend:

- Analyse und Interpretation von Datencharakteristiken (in Kollaboration mit Domänenexpert*innen)
- Datenintegration, -vorbereitung, und Ausrichtung multimodaler Daten (z.B., Histopathologie, Multiplex-Immunfluoreszenz, Genexpressionsprofile)
- Untersuchung effektiver Datenrepräsentationen der Trainings
- und Testdaten
- Training und Evaluation von Modellen des maschinellen Lernens
- Anwendung und Erweiterung von Methoden des Modelldebuggings und der Erklärbarkeit
- Disaggregation von Fehlvorhersagen auf Indikatoren in den multimodalen Eingangsdaten
- Lehre

**Erwartete Qualifikationen**:

- 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.
- Fachlicher Hintergrund in den Bereichen Data Management, Angewandtes Maschinelles Lernen, Verteilte Systeme, und Software Engineering
- Programmiererfahrung in Python inkl. ML Systeme (erfordert) sowie R, Java, C, oder C++ (vorteilhaft)
- Hervorragende schriftliche und mündliche Englischkenntnisse; die Fähigkeit zum Unterrichten, sowohl in deutscher als auch in englischer Sprache wird vorausgesetzt
- Kommunikations
- und Teamfähigkeit, selbständige Arbeitsweise, hohe Motivation
- Grundlegende Erfahrung in Forschungsmethoden und dem Verfassen wissenschaftlicher Arbeiten
- Grundlegende Erfahrung im Verständnis und Umgang mit medizinischen Daten
- 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 (in einem PDF-Dokument, max. 5 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.

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**Fakten**:
**Veröffentlicht**
**Anzahl Angestellte**
- ca. 8300**Kategorie TU Berlin**
- Wiss. Mitarbeiter*in mit Lehraufgaben**Beginn frühestens**
- Frühestmöglich**Dauer**
- befristet für 3 Jahre**Umfang**
- Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich**Vergütung**
- Entgeltgruppe E13**Anforderungen**:
**Abschluss**
- Master, Diplom oder Äquivalent**Sprachkenntnisse**
- Deutsch (gute Kenntnisse)
- Englisch (sehr gute Kenntnisse)

**Kontakt**:
**Kennziffer**
- IV-433/23**Kontakt-Person**
- Prof. Dr. Böhm**Bewerben**:
**Bewerbungsfrist**
**Kennziffer**
- IV-433/23**Bewerbungsunterlagen**
- Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse**per Post**

Technische Universität Berlin
- Die Präsidentin

**per E-Mail