Aufgabenbeschreibung:
Das Fachgebiet MTEC forscht an Methoden der Signalverarbeitung und Mustererkennung aus akustischen, visuellen, text-basierten und multimodalen Zeitreihen. Hierzu nutzen wir Konzauie und Methoden der Signalerfassung und Vorverarbeitung, der Statistik und Informationstheorie, und des maschinellen Lernens. Anwendungen liegen beispielsweise in der Extraktion von Informationen aus Texten, akustischen Signalen, Videos, und/oder Bildern. Diese Informationen können zum Beispiel sein: die semantische Einordnung eines Satzes in einem Text, die Erkennung von Sprache in einer akustischen Signal, oder die Detektion von Anomalien in einem Bild.
Aktuell suchen wir einen wissenschaftliche*n Mitarbeite*in in mit dem Ziel der Erkennung von Mis- und Disinformation in multimodalen Daten, wie Texten und Bildern. Die Arbeit findet zunächst im Rahmen eines vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Verbundprojektes statt, in der eine Fact-Checking Organisation (CORRECTIV) mit Forschungsteams von drei Universitäten (TU Berlin, Ruhr-Universität Bochum, TU Dortmund) eine Crowd-Working Plattform zum Fact-Checking entwickelt.
Darüber hinaus soll der*die erfolgreiche Bewerber*in eine aktive Rolle in der Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten zu Themen des Forschungsprojektes spielen. Eine Verlängerung der Stelle um weitere drei Jahre durch ein Anschlussprojekt im Themenfeld der Desinformationserkennung wird angestrebt.
Erwartete Qualifikationen:
Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) im Bereich Elektrotechnik, Technische Informatik oder Informatik mit hervorragenden Ergebnissen erwünscht.
Hinweise zur Bewerbung:
Ihre Bewerbung richten Sie bitte unter
Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen (in einem PDF-Dokument, max. 5 MB) ausschließlich per E-Mail an
dorothea.kolossa@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, Institut für Energie- und Automatisierungstechnik, FG Elektronische Systeme der Medizintechnik, Prof. Dr. Kolossa, Sekr. EN 3, Einsteinufer 17, 10587 Berlin
