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Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Fakul­tät IV - Insti­tut für Soft­ware­tech­nik und Theo­re­ti­sche Infor­ma­tik / FG Daten­bank­sys­teme und Infor­ma­ti­ons­ma­nage­ment (DIMA)

2 Stel­len - Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (d/m/w) - Ent­gelt­gruppe 14 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len

Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Im Rah­men der KI-Stra­te­gie der Bun­des­re­gie­rung ent­steht in Ber­lin ein Leucht­turm der KI-Spit­zen­for­schung. Das neue Ber­lin Insti­tute for the Foun­da­ti­ons of Lear­ning and Data (BIFOLD https://bifold.berlin) hat fol­gende Ziele:
- Spit­zen­for­schung in den Berei­chen Big Data und Maschi­nel­les Ler­nen sowie an deren Schnitt­stel­len,
- die Ent­wick­lung von Tech­no­lo­gien, Werk­zeu­gen und Sys­te­men, um das Thema KI in der Wis­sen­schaft aber auch in der Wirt­schaft und der Gesell­schaft fest zu ver­an­kern,
- die Aus- und Wei­ter­bil­dung der welt­weit drin­gend benö­tig­ten KI-Exper­ten.
(Quelle: TU Ber­lin Medi­en­in­for­ma­tion Nr. 5/2020)

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

Im Rah­men des BIFOLD-BBDC sol­len - in Koope­ra­tion mit ande­ren Insti­tu­tio­nen aus Ber­lin und inter­na­tio­nal - Metho­den zur mas­siv ver­teil­ten Ana­lyse und Ver­ar­bei­tung extrem gro­ßer Daten­men­gen unter­sucht wer­den. Unsere For­schungs­schwer­punkte lie­gen dabei auf der dekla­ra­ti­ven Spe­zi­fi­ka­tion von Ver­fah­ren der Daten­ana­lyse, z. B. des Maschi­nel­len Ler­nens, der Sta­tis­tik, oder der Signal­ver­ar­bei­tung sowie deren Aus­füh­rung und der auto­ma­ti­schen Opti­mie­rung in mas­siv ver­teil­ten Umge­bun­gen. Wir ent­wer­fen zudem ein neu­ar­ti­ges - auf Kon­zep­ten der funk­tio­na­len Pro­gram­mie­rung, des Com­pi­ler­baus, und von Daten­bank­sys­te­men auf­bau­en­des - Pro­gram­mier­mo­dell, wel­ches dem*der Benut­zer*in dabei unter­stüt­zen soll, ohne Sys­tem­pro­gram­mie­rungs­kennt­nisse selbst kom­ple­xeste, daten­in­ten­sive Anwen­dun­gen in einer ver­teil­ten und feh­ler­to­le­ran­ten Form zu ent­wi­ckeln und auf unse­rer Platt­form aus­zu­füh­ren. Schwer­punkt­mä­ßig sind Auf­ga­ben in fol­gen­den Berei­chen wahr­zu­neh­men: Big Data Manage­ment, Big Data-Archi­tek­tu­ren und Bench­mar­king Ver­ar­bei­tung hoher Daten­men­gen und nied­ri­ger Latenz­zei­ten, Neu­ar­tige Hard­ware-Archi­tek­tu­ren für das Infor­ma­ti­ons­ma­nage­ment; Ska­lier­bare Ver­ar­bei­tung und Opti­mie­rung dekla­ra­ti­ver Daten­ana­ly­se­pro­gramme; Ska­lier­bare Infra­struk­tu­ren für Daten­wis­sen­schaft und Künst­li­che Intel­li­genz.

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

Erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent). Wün­schens­wert ist eine Pro­mo­tion im For­schungs­ge­biet Daten­bank­sys­teme oder ver­gleich­bare Leis­tun­gen durch ent­spre­chende Publi­ka­tio­nen auf renom­mier­ten Daten­bank-Kon­fe­ren­zen. Erwar­tet wer­den zudem die Bereit­schaft zur Mit­ar­beit in einem füh­ren­den For­schungs­ge­biet an der Spitze von tech­ni­scher Inno­va­tion, Inter­esse an Sys­tem­ent­wick­lung und For­schungs­er­geb­nisse in der prak­ti­schen Anwen­dung zu eta­blie­ren. Idea­ler­weise ver­fügt die Bewer­be­rin/der Bewer­ber neben ver­tief­ten Kennt­nis­sen im Bereich der Ent­wick­lung von Daten­bank­tech­no­lo­gie über eine Spe­zia­li­sie­rung im Bereich Anfra­ge­ver­ar­bei­tung oder Opti­mie­rung. Kennt­nisse im Bereich Pro­gram­mier­spra­chen und Com­pi­lers, ver­teilte Sys­teme, Ent­wurf von Pro­gram­mier­spra­chen, par­al­lele Pro­gram­mie­rung sowie im Bench­mar­king Sys­te­meva­lua­tion soll­ten vor­han­den sein. Dies sollte durch ent­spre­chende Publi­ka­tio­nen belegt wer­den. Vor­teil­haft sind gute Kennt­nisse von Hadoop Inter­nals, Map/Reduce Pro­gramming und par­al­le­ler Daten­bank­im­ple­men­tie­rung. Dar­über hin­aus sind Kennt­nisse im Bereich Mathe­ma­tik, Sta­tis­tik, Ana­ly­tik und Pro­jekt­ma­nage­ment von gro­ßer Bedeu­tung. Eine wei­tere Vor­aus­set­zung sind aus­ge­zeich­nete Eng­lisch­kennt­nisse. Deutsch­kennt­nisse sind nicht zwin­gend erfor­der­lich, jedoch wer­den Grund­kennt­nisse der deut­schen Spra­che erwar­tet bzw. das Inter­esse und die Bereit­schaft, die Spra­che zu erler­nen. Dies ist für den täg­li­chen Arbeits­ab­lauf, für die Kom­mu­ni­ka­tion sowie für die Doku­men­ta­tion der For­schungs­er­geb­nisse auch in deut­scher Spra­che not­wen­dig.

Hin­wei­se zur Be­wer­bung:

Ihre Bewer­bung sen­den Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen aus­schließ­lich per E-Mail an Prof. Dr. 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. Markl, Sekr. E-N 7, Ein­stein­ufer 17, 10587 Ber­lin