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Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Fakul­tät IV - Insti­tut für Tech­ni­sche Infor­ma­tik und Mikro­elek­tro­nik / FG Remote Sen­sing Image Ana­ly­sis

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

unter Vor­be­halt der Mit­tel­be­wil­li­gung - Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

Die Remote Sen­sing Image Ana­ly­sis Gruppe sucht eine*n moti­vierte*n Post­Doc For­scher*in mit einem soli­den Hin­ter­grund in Machine Lear­ning und Com­pu­ter Vision. Der*die aus­ge­wählte Kan­di­dat*in wird im Bereich Deep Lear­ning For­schung betrei­ben und fort­ge­schrit­tene Algo­rith­men ent­wi­ckeln für Bil­der­su­che in enor­men Satel­li­ten­bild­ar­chi­ven mit seman­ti­schem Ver­ständ­nis von Sze­nen. Ansch­lie­ßend wird dies zu der Ent­wick­lung neu­ar­ti­ger Deep Lear­ning Modelle füh­ren, die das Pro­blem von unvoll­stän­di­gen, ver­rausch­ten und unaus­ge­gli­che­nen Trai­nings­da­ten für die ska­lier­bare Bil­der­su­che und Klas­si­fi­ka­tion adres­sie­ren sol­len. Diese For­schungs­tä­tig­keit ist Teil des ERC geför­der­ten Pro­jek­tes: BigE­arth - Prä­zise und ska­lier­bare Ver­ar­bei­tung gro­ßer Daten­men­gen in der Erd­be­ob­ach­tung (http://bigearth.eu).

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

  • erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) und Pro­mo­tion im Bereich Infor­ma­tik, Inge­nieur­we­sen oder Ange­wandte Mathe­ma­tik
  • Erfah­rung im For­schungs­be­reich Machine Lear­ning für Bild­ana­lyse und Com­pu­ter Vision
  • Anwen­dung von Metho­den des maschi­nel­len Ler­nens auf hoch­di­men­sio­nale Daten
  • Erfah­run­gen mit min­des­tens einem Deep Lear­ning Frame­work (Ten­sor­flow, Caffe, PyTorch)
  • starke Publi­ka­ti­ons­leis­tung in Fach­zeit­schrif­ten und Kon­fern­zen über maschi­nel­les Ler­nen und Com­pu­ter Vision
  • exzel­lente Eng­lisch­kennt­nisse in Wort und Schrift; gute Deutsch­kennt­nisse bzw. die Bereit­schaft, die jeweils feh­len­den Sprach­kennt­nisse zu erler­nen

Hin­wei­se zur Be­wer­bung:

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. Begum Demir unter jobs@rsim.tu-berlin.de.

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.

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.

Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Ber­lin - Der Prä­si­dent - Fakul­tät IV, Insti­tut für Tech­ni­sche Infor­ma­tik und Mikro­elek­tro­nik, FG Remote Sen­sing Image Ana­ly­sis, Prof. Dr. Begum Demir, Sekr. E-N 5, Ein­stein­ufer 17, 10587 Ber­lin