Job offer IV-98/26 | Technische Universität Berlin
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Technische Universität Berlin

Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik, BIFOLD / FG Remote Sensing Image Analysis

Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (PostDoc) (d/m/w)

Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich; unter dem Vorbehalt der Mittelbewilligung

Ihre Aufgaben

Die Gruppe Big Data Analytics for Earth Observation (https://rsim.berlin) am Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD - https://bifold.berlin) sucht eine*n PostDoc für die Mitarbeit an einem ERC-finanzierten Projekt im Bereich KI-Agenten für die Erdbeobachtung. In den letzten Jahren haben Basismodelle die Welt der Erdbeobachtung grundlegend verändert und ein effektives und effizientes Verständnis von Erdbeobachtungsdaten in großem Maßstab ermöglicht. Aufbauend auf diesen Fortschritten entwickeln sich KI-Agenten, die auf multimodalen Basismodellen basieren, rasch zu einem zentralen Paradigma für die Entscheidungsfindung in der Erdbeobachtung. Die ausgewählte Person wird Forschung im Bereich generative, multimodale und agentenbasierte KI für die Erdbeobachtung betreiben. Darüber hinaus wird die ausgewählte Person einen Vision-Language-Agenten entwickeln und testen, der eine nahtlose Interaktion mit den umfangreichen Erdbeobachtungsdaten der Satellitendatenarchive ermöglicht. Unter Verwendung natürlicher Sprache oder Bildern wird der Agent Antworten auf spezifische Fragen zu Umwelt- und Klimathemen liefern. Neben der Forschung und Entwicklung wird die ausgewählte Person Aufgaben im Bereich der Koordination und Verwaltung dieses ERC-finanzierten Forschungsprojekts übernehmen.

Ihr Profil

  • Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder gleichwertig) und Promotion in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen oder einem verwandten Fachgebiet.
  • Fundierte Kenntnisse in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: KI-Agenten, große Sprachmodelle, Bild-Sprach-Modelle, multimodales Lernen und generative KI. Erfolgreiche Bewerber:innen verfügen über fundierte technische Kenntnisse und haben eine Affinität zu realen Problemen.
  • Wissenschaftliche Erfahrung, nachgewiesen durch relevante wissenschaftliche Publikationen, und fundierte Kenntnisse in theoretischer und angewandter/praktischer Informatik.
  • Ausgezeichnete Programmierkenntnisse (z. B. Python) mit Erfahrung im Umgang mit generativen KI-Bibliotheken.
  • Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben.
  • Erfahrung in der Open-Source-Entwicklung wünschenswert.
  • Erfahrung im Projektmanagement wünschenswert.

Hinweise zur Bewerbung

Ihre schrift­li­che Bewer­bung rich­ten Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen per E- Mail an work@rsim.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.

Fakten

Veröffentlicht 19.03.2026
Anzahl Angestellte ca. 7000
Kategorie Wissenschaftliche Mitarbeiter*in
Standort Deutschland, Berlin, Charlottenburg
Aufgabengebiet Wissenschaft & Forschung, Forschung
Beginn frühestens 01.06.2026
Dauer befristet bis 30.11.2027
Umfang Vollzeit; Teilzeitbeschäftigung ggf. möglich
Vergütung Entgeltgruppe 14 TV-L Berliner Hochschulen
Homepage http://www.tu-berlin.de

Anforderungen

Abschluss Master, Diplom oder Äquivalent und Promotion

Kontakt

Kennziffer IV-98/26
Kontakt-Person Prof- Dr. Demir

Bewerben

Bewerbungsfrist 17.04.2026
Kennziffer IV-98/26
per Post

Technische Universität Berlin
- Die Präsidentin -
ausschließlich per E-Mail / only by email

per E-Mail work@rsim.tu-berlin.de