Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (d/m/w) - Ent­gelt­gruppe 13 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len - 1. Qua­li­fi­zie­rungs­phase (zur Pro­mo­tion)

Das Fachgebiet Informationsintegration und Datenaufbereitung (D2IP) führt Grundlagen – und angewandte Forschung in Datenintegration, Datenvorverarbeitung und Data Science durch. Aktuell suchen wir wissenschaftliche Mitarbeiter/-innen (Doktorand*innen) in einem oder mehreren der folgenden Themen: (1) Erforschung von Technologien und Systemen zur Erkennung von Datenfehlern in massiven Daten. (2) Erforschung einer skalierbaren Methode für die Generierung von Datenvorverarbeitungsabläufen. (3) Erforschung von Systemen und Technologien für das effiziente Finden von Datensätzen in großen Datenseen.
Die Tätigkeit dient der eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung (Promotion) und beinhaltet die Mitarbeit in der Lehre. Dazu gehören die Organisation und Durchführung von Lehrveranstaltungen, ggf. Tutorien und Praktika sowie die fachliche Betreuung studentischer Arbeiten. Unterstützung in der Studienberatung und bei der Durchführung und Organisation von Prüfungen.

Bewerber/-innen müssen einen hervorragenden wissenschaftlichen Hochschulabschluss (Master, Diplom oder Äquivalent) in der Informatik oder ähnlichen Studiengebieten mit den Schwerpunkten Datenmanagement, Datenintegration oder skalierbare Datenanalyse vorweisen können. Sie sollen solide theoretische und praktische Kenntnisse in Informatik haben.
Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben.

Wünschenswert:
Idealerweise haben Bewerber/-innen neben tiefen Kenntnissen von Datenbanktechnologien weiterführende Kenntnisse in Maschinellem Lernen, neuronalen Netzen sowie in RAG Technologien.

Ihre Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen ((d.h. mindestens Anschreiben, CV, Abschlusszeugnisse, Notenübersichten und Forschungsvorhabenbeschreibung zusammengefasst in einem PDF-Dokument, nicht größer als 3 MB) ausschließlich per E-Mail an abedjan@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 - Fakultät IV, Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data – BIFOLD, Ernst-Reuter Platz 7, Sekr.: TEL 9-2, 10587 Berlin