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Daten­bank­sys­teme besit­zen eine kom­plexe Sys­tem­ar­chi­tek­tur, mit Anfra­ge­pro­zes­sor und Spei­cher­ver­wal­tung als wesent­li­che Kom­po­nen­ten. Ins­be­son­dere auf­grund hete­ro­ge­ner Hard­ware und viel­schich­ti­ger Anfor­de­run­gen in Bezug auf Anfra­ge­spra­chen, Daten­ty­pen und Ska­lier­bar­keit steigt die Kom­ple­xi­tät die­ser Kom­po­nen­ten stets wei­ter. Ziel die­ses For­schungs­pro­jekts ist es, im Rah­men des aktu­el­len For­schungs­trends „ML for Sys­tems“ bzw. „Soft­ware 2.0“ die For­schungs­fra­gen zu unter­su­chen, an wel­chen Stel­len Kom­po­nen­ten eines Daten­bank­sys­tems durch Ver­fah­ren des maschi­nel­len Ler­nens ersetzt oder ver­bes­sert wer­den kön­nen und wie die Gesamt­ar­chi­tek­tur eines der­ar­ti­gen Sys­tems aus­se­hen sollte. In der Ver­gan­gen­heit wur­den dazu erfolg­rei­che For­schungs­ar­bei­ten zu ler­nen­den Opti­mie­rern bzw. zu gelern­ten Daten­bank­in­de­xen durch­ge­führt. In die­sem Pro­jekt sol­len Algo­rith­men des Maschi­nel­len Ler­nens und Modelle für Kom­po­nen­ten eines Daten­bank­sys­tems ent­wi­ckelt, in ein Open-Source Sys­tem inte­griert und deren Effi­zi­enz und Effek­ti­vi­tät auf­ge­zeigt wer­den. Diese Stelle beinhal­tet die Durch­füh­rung von Lehr­ver­an­stal­tun­gen und ermög­licht wei­tere Qua­li­fi­ka­tion durch habi­li­ta­ti­ons­äqui­va­lente Leis­tun­gen.

Erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) und Pro­mo­tion mit Schwer­punkt Daten­bank­sys­teme. Bewer­ber*innen soll­ten daran inter­es­siert sein, ein inno­va­ti­ves Sys­tem zu ent­wi­ckeln und For­schungs­er­geb­nisse in einer rea­lis­ti­schen Anwen­dungs­um­ge­bung zu vali­die­ren. Idea­ler­weise haben Bewer­ber*innen Kennt­nisse in Sys­tem­pro­gram­mie­rung, Daten­ma­nage­ment und Maschi­nel­lem Ler­nen sowie Rech­ner­ar­chi­tek­tu­ren. Erfah­run­gen mit Daten­ban­ken­gi­nes wie Post­gres oder MySQL oder tiefe Sys­tem­kennt­nisse in Open-Source Daten­ana­ly­se­platt­for­men wie Apa­che Cal­cite, Flink, oder Spark. Flie­ßende Deutsch- und Eng­lisch­kennt­nisse sind erfor­der­lich. Wei­ter­hin sind Erfah­run­gen in Open-Source-Pro­jek­ten, Indus­trie, Pro­jekt­ma­nage­ment und Lehre von Vor­teil.

Ihre Bewer­bung rich­ten Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen per E-Mail (in einem zusam­men­ge­fass­ten pdf-Doku­ment, max. 5 MB) an Prof. Dr. Vol­ker Markl unter jobs@dima.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 - Der Prä­si­dent - Fakul­tät IV, Insti­tut für Soft­ware­tech­nik und Theo­re­ti­sche Infor­ma­tik, FG Daten­bank­sys­teme und Infor­ma­ti­ons­ma­nage­ment (DIMA), Prof. Dr. Vol­ker Markl, Sekr. E-N 7, Ein­stein­ufer 17, 10587 Ber­lin