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Angebot 173 von 446 vom 28.07.2022, 12:26

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Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Fakul­tät IV - Insti­tut für Wirt­schafts­in­for­ma­tik und Quan­ti­ta­tive Metho­den / DAI-Labor

Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (d/m/w) - Ent­gelt­gruppe 13 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len

unter dem Vor­be­halt der Mit­tel­be­wil­li­gung; Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Wer­den Sie Teil unse­res Teams und for­schen Sie mit uns an den Her­aus­for­de­run­gen kom­ple­xer ver­teil­ter Soft­ware­sys­teme. Beson­de­rer Fokus liegt dabei auf der effi­zi­en­ten Inte­gra­tion von KI-Kom­po­nen­ten in grö­ßere agen­ten­ba­sierte Öko­sys­teme, der intel­li­gen­ten Ver­tei­lung von Las­ten über ver­bun­dene inho­mo­gene Rechen­ka­pa­zi­tä­ten sowie dem Auf­bau von KI-Platt­for­men für ver­schie­dene Spe­zi­al­do­mä­nen wie der bild­ge­ben­den Medi­zin.

Wir suchen eine*n Wis­sen­schaft­li­che*n Mit­ar­bei­ter*in (m/w/d) für das Inno­va­ti­ons­pro­jekt EMPAIA (Eco­sys­tem for Patho­logy Dia­gnostics with AI Assi­s­tance), einem BMWK-geför­der­ten Pro­jekt zur Eta­blie­rung einer Platt­form für die sichere Nut­zung von KI-Lösun­gen in der bild­ba­sier­ten Patho­lo­gie. Der Fokus der hier bewor­be­nen Stelle liegt auf der Inte­gra­tion ver­schie­de­ner Web-Ser­vices für die Ver­wal­tung von Daten und KI-Anwen­dun­gen und der effi­zi­en­ten Aus­füh­rung die­ser KI-Anwen­dun­gen in einem ver­teil­ten Rechen­clus­ter. Dar­über hin­aus soll unter­sucht wer­den, wie Kern­as­pekte die­ser Archi­tek­tur für eine neue ver­teilte Mul­ti­agen­ten-Archi­tek­tur ver­all­ge­mei­nert wer­den kön­nen.
Unter der Lei­tung von Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Sahin Albay­rak betrei­ben wir am DAI-Labor und dem Fach­ge­biet AOT seit 1992 For­schung mit dem Ziel, Tech­no­lo­gien für eine neue Genera­tion von Diens­ten und ver­teil­ten Sys­te­men zu ent­wi­ckeln und zu ver­mit­teln. Dazu füh­ren wir mit nam­haf­ten Unter­neh­men inno­va­tive For­schungs- und Ent­wick­lungs­pro­jekte durch.
Unser inter­na­tio­na­les Team, die viel­fäl­ti­gen Pro­jekte und die dafür zur Ver­fü­gung ste­hende moderne Infra­struk­tur bie­ten für Sie das ideale Umfeld um eine Pro­mo­tion zu ver­fol­gen, ihre Ideen ein­zu­brin­gen und zu wis­sen­schaft­li­cher Exzel­lenz zu stre­ben.

Wir freuen uns auf Ihre aus­sa­ge­kräf­tige Bewer­bung.

Aufgabenbeschreibung:

  • Mit­ar­beit am EMPAIA Pro­jekt zur Ent­wick­lung einer Platt­form für die Anwen­dung von KI-Algo­rith­men auf medi­zi­ni­sche Bild­da­ten
  • Ent­wick­lung und Inte­gra­tion einer dezen­tra­len Platt­form zum Ers­tel­len, Ver­wal­ten, Aus­füh­ren, Visua­li­sie­ren und Pro­to­kol­lie­ren von KI-Anwen­dun­gen auf kli­ni­schen Daten und deren Ergeb­nis­sen
  • Mit­ar­beit an der Kon­zep­tion und Ent­wick­lung einer dar­auf auf­bau­en­den Archi­tek­tur für ver­teilte Mul­ti­agen­ten-Sys­teme
  • Bei­träge zu wis­sen­schaft­li­chen Kon­fe­ren­zen und Work­shops, Betreu­ung von Bache­lor- und Mas­ter­ar­bei­ten mit Bezug auf das Pro­jekt
  • Mög­lich­keit zur Wei­ter­qua­li­fi­ka­tion und Pro­mo­tion (Dr. / Ph.D.)

Erwartete Qualifikationen:

  • Erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) der Infor­ma­tik, Tech­ni­schen Infor­ma­tik, Wirt­schafts­in­for­ma­tik, Phy­sik oder Mathe­ma­tik
  • Solide Kennt­nisse der Kon­zepte, Ver­fah­ren und Tech­no­lo­gien der Soft­ware­ent­wick­lung (Agile Ent­wick­lung, Test-Dri­ven Engi­nee­ring, Qua­li­täts­as­pekte, Ver­si­ons­ver­wal­tung)
  • Kennt­nisse der Web-Ser­vice Ent­wick­lung und ent­spre­chen­der Tech­no­lo­gien (HTTP, REST, JSON, …), Daten­ban­ken (Mon­goDB und/oder SQL), AAA, Log­ging, u.a.
  • Erfah­rung mit Docker und/oder Kuber­ne­tes u.ä. sind von Vor­teil
  • Gute Pro­gram­mier­kennt­nisse in Python und Java
  • Gute Deutsch- und Eng­lisch­kennt­nisse in Wort und Schrift

Hinweise zur Bewerbung:

Ihre Bewer­bung rich­ten Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen (zusam­men­ge­fasst in einem pdf-Doku­ment, max. 5 MB) per E-Mail an Prof. Dr. Dr. Albay­rak unter apply@dai-labor.de.

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: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/ oder Direkt­zu­gang: 214041.

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.

Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Ber­lin - Die Prä­si­den­tin - Fakul­tät IV, Insti­tut für Wirt­schafts­in­for­ma­tik und Quan­ti­ta­tive Metho­den, DAI-Labor, Prof. Dr. Dr. Albay­rak, Sekr. TEL 14, Ernst-Reu­ter-Platz 7, 10587 Ber­lin