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Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Fakultät IV - Institut für Telekommunikationssysteme / FG Distributed and Operating Systems (DOS)

Bei der Technischen Universität Berlin ist/sind folgende Stelle/n zu besetzen:

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

unter dem Vor­be­halt der Mit­tel­be­wil­li­gung; Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Aufgabenbeschreibung:

Der neue DFG-Sonderforschungsbereich Foundations of Workflows for Large-Scale Scientific Data Analysis (FONDA) wird neue Methoden entwickeln, um Wissenschaftler*innen zu unterstützen, sehr große Datenmengen effizient mit vorhandenen Cluster-Infrastrukturen zu analysieren. Im Rahmen von FONDA wird sich die Gruppe Verteilte Systeme und Betriebssysteme von Prof. Dr. Odej Kao an der TU Berlin mit der Erkennung und Bewertung von Waldstörungen mithilfe von Datenanalyseworkflows befassen, die auf maschinellem Lernen basieren und eine Analyse von Satellitenbildern erleichtern und beschleunigen. Arbeitsabläufe, die eine solche Überwachung implementieren, müssen einen stetigen Strom umfangreicher Daten analysieren, was häufige Modellaktualisierungen zur Anpassung an die neuen, aktuellsten Daten erfordert. Die Verlängerung der Aktualisierungsintervalle und die Optimierung des Trainingsprozesses können die Kosten senken und eine effizientere Wartung ML-lastiger Workflows im Laufe der Zeit ermöglichen. Die damit verbundenen Herausforderungen erfordern interdisziplinäres Wissen aus Informatik und Geowissenschaften, um Methoden für a) den energie- und kosteneffizienten Einsatz von ML-Trainings und b) regelmäßige Modellaktualisierungen unter Verwendung inkrementeller Daten von verschiedenen Standorten zu unterschiedlichen Zeiten zu erforschen und zu entwickeln. Die neuen Methoden sollen im Kontext relevanter Open-Source-Software validiert werden. Die Ergebnisse sollen veröffentlicht werden.

Erwartete Qualifikationen:

  • Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) der Informatik oder Engineering
  • Gutes Verständnis von Maschinellem Lernen/Optimierung, verteilten Systemen, Workflows
  • Fähigkeit, in interdisziplinären Projekten zu arbeiten
  • Erfahrung mit Workflow-Management-Systemen wie Nextflow, Snakemake oder Pegasus
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python, Java oder C++
  • Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben
  • Wünschenswert: Erfahrung in der Forschung; agiles Projektmanagement und iterative Softwareentwicklungsmethoden

Hinweise zur Bewerbung:

Ihre schriftliche Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen (Lebenslauf, Notenliste, ggf. Nachweise von Sprachkenntnissen) an die Technische Universität Berlin, Herrn Prof. Odej Kao: odej.kao@tu-berlin.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 - Insti­tut für Tele­kom­mu­ni­ka­ti­ons­sys­teme, FG Dis­tri­bu­ted and Ope­ra­ting Sys­tems, Prof. Dr. Odej Kao, Sekr. TEL 12-5, Ernst-Reu­ter-Platz 7, 10587 Ber­lin