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

• Lehraufgaben, u. a. selbstständige Durchführung von Übungen und Seminaren in den
  Bereichen Machine Learning, Deep Learning, Softwareentwicklung
• Forschung im Bereich der datengestützten Modellierung von nichtlinearer Strukturdynamik
  und Reibungsphysik
• Methodenentwicklung von physik-integrierenden Lernverfahren
• Implementierung von wissenschaftlichem Open-Source Programmcode mit hohem
  Qualitätsanspruch
• Publikation der wissenschaftlichen Ergebnisse in internationalen Fachzeitschriften und auf
  Fachkonferenzen

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Ingenieurwissenschaften, Physik, der angewandte Mathematik oder Informatik
• Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben
• Ausgewiesene Erfahrung in der universitären Lehre
• Fundierte Kenntnisse in Mechanik und Nichtlinearer Dynamik
• Vertiefte Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning mit nachgewiesenen Programmiererfahrungen in Python, Keras, PyTorch
• Erfahrung im wissenschaftlichen Publizieren und Präsentieren erwünscht
• Selbstständige Arbeitsweise, Kommunikationsfähigkeit, Teamfähigkeit, Interkulturelle Kompetenzen von Vorteil

• Eine inklusive und wertschätzende Arbeitsatmosphäre in einem engagierten und diversen Team
• Flexible Arbeitszeit und mobile Arbeit bietet Vereinbarkeit von Familie und Beruf sowie Möglichkeit auf Homeoffice

Ihre Bewerbung senden Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen ausschließlich per E-Mail (zusammengefasst in einem PDF-Dokument, max. 5 MB) an Prof. Dr.-Ing. Merten Stender über administration@cpsme.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/.

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. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.