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

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

Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Aufgabenbeschreibung:

Die Remote Sen­sing Image Ana­ly­sis Gruppe (rsim.ber­lin) führt im Rah­men von BIFOLD (www.bifold.berlin) Grund­la­gen- und ange­wandte For­schung in den Berei­chen Daten­ma­nage­ment und Machine Lear­ning für die Erd­be­ob­ach­tung (EO) durch. RSiM sucht eine*n wis­sen­schaft­li­che*n Mit­ar­bei­ter*in im Bereich der Ent­wick­lung von Bild­such-und Bild­wie­der­ge­win­nungs­me­tho­den sowie Sys­te­men, um große Satel­li­ten­bild­ar­chive abzu­fra­gen. Die ent­wi­ckel­ten Metho­den zie­len dar­auf ab, eine genaue und ska­lier­bare Inde­xie­rung und Abfrage von Bil­dern zu ermög­li­chen, indem der kom­plexe spek­trale und räum­li­che Inhalt von Satel­li­ten­bil­dern effi­zi­ent cha­rak­te­ri­siert wird. Lehr­auf­ga­ben sind ver­pflich­tend.

Erwartete Qualifikationen:

  • Erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) im Bereich der Infor­ma­tik, Tech­ni­schen Infor­ma­tik oder ver­wand­tes Stu­di­en­fach
  • Erfah­rung mit Machine Lear­ning, Dis­tri­bu­ted Sys­tems und Data­base Tech­no­lo­gies
  • Gute Pro­gram­mier­kennt­nisse
  • Erfah­rung im Umgang mit min­des­tens einem Deep Lear­ning Frame­work (z.B. Ten­sor­Flow, Caffe, PyTorch)
  • Sehr gute Eng­lisch­kennt­nisse; die Fähig­keit zum Unter­rich­ten, sowohl in deut­scher, als auch in eng­li­scher Spra­che wird vor­aus­ge­setzt

Hinweise zur Bewerbung:

Ihre schrift­li­che Bewer­bung rich­ten Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen (insb. Lebens­lauf und Scans der Hoch­schul­zeug­nisse) an die Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Ber­lin - Die Prä­si­den­tin - Fakul­tät IV, Insti­tut für Tech­ni­sche Infor­ma­tik und Mikro­elek­tro­nik, FG Remote Sen­sing Image Ana­ly­sis, Frau Prof. Dr. Begüm Demir, Sekr. EN 5, Ein­stein­ufer 17, 10587 Ber­lin oder per Email an jobs@rsim.tu-berlin.de.

Aus Kos­ten­grün­den wer­den die Bewer­bungs­un­ter­la­gen nicht zurück­ge­sandt. Bitte rei­chen Sie nur Kopien ein.

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:
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