Stellenticket Berliner Hochschule für Technik

Im Rah­men des Ber­lin Insti­tute for the Foun­da­ti­ons of Lear­ning and Data (BIFOLD) wer­den - in Koope­ra­tion mit natio­na­len und inter­na­tio­na­len Insti­tu­tio­nen – die Grund­la­gen der künst­li­chen Intel­li­genz (KI) erforscht. Dazu gehö­ren die Ver­wal­tung und Ver­ar­bei­tung von gro­ßen, ver­teil­ten Daten und die Metho­den des maschi­nel­len Ler­nens.
Am Fach­ge­biet Ver­teilte Sys­teme und Betriebs­sys­teme von Prof. Odej Kao sol­len in die­sem Pro­jekt neue Metho­den für die ska­lier­bare, ver­teilte Ver­ar­bei­tung gro­ßer Daten­men­gen ent­wi­ckelt und empi­risch eva­lu­iert wer­den. Ein beson­de­res Augen­merk liegt auf der Leis­tungs­mo­del­lie­rung und kon­ti­nu­ier­li­chen Opti­mie­rung von Daten­ver­ar­bei­tungs­sys­te­men, wel­che in hete­ro­ge­nen Umge­bun­gen und mit unter­schied­li­chen Daten arbei­ten. Ziel ist es, zen­trale Eigen­schaf­ten sich stän­dig ändern­der Aus­füh­rungs­um­ge­bun­gen zu erfas­sen und ange­mes­sen auf Ver­än­de­run­gen (wie z.B. Aus­fälle) zu reagie­ren, um so weit wie mög­lich eine Daten­ver­ar­bei­tung inner­halb von gege­be­nen Qua­li­täts­an­for­de­run­gen zu gewähr­leis­ten.
Die ent­wi­ckel­ten Metho­den sol­len im Kon­text rele­van­ter quell-offe­ner Sys­teme vali­diert wer­den. Die For­schungs­er­geb­nisse sol­len im Rah­men von Publi­ka­tio­nen und Open-Source Soft­ware ver­öf­fent­licht wer­den. Im Rah­men der Tätig­keit besteht die Mög­lich­keit zur Pro­mo­tion.

Erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom or equi­va­lent) der Infor­ma­tik mit Schwer­punk­ten in den Berei­chen par­al­lele und ver­teilte Sys­teme, Cloud Com­pu­ting und Maschi­nel­les Ler­nen. Idea­ler­weise ver­fügt die Bewer­be­rin/der Bewer­ber über gute Kennt­nisse der Grund­la­gen von ska­lier­ba­rer Daten­ana­lyse und Machine Lear­ning sowie ein Inter­esse an Ano­maly Detec­tion, Feh­ler­to­le­ranz und Sys­tem Relia­bi­lity. Vor­teil­haft sind Erfah­run­gen mit Sys­te­men wie PyTorch, Ten­sor­Flow, Kuber­ne­tes und Kafka sowie gute Kennt­nisse in Deep Lear­ning. Erwar­tet wer­den zudem die Bereit­schaft zur Mit­ar­beit in einem weg­be­rei­ten­den For­schungs­pro­jekt an der Spitze der tech­ni­schen Inno­va­tion, ein aus­ge­präg­tes Inter­esse, neue Ideen mit­tels prak­ti­scher Pro­to­ty­pen und im Kon­text rele­van­ter quell-offe­ner Sys­teme empi­risch zu unter­su­chen sowie die Fähig­keit, selb­stän­dig wis­sen­schaft­lich zu arbei­ten.
Wei­tere Vor­aus­set­zun­gen sind Team­fä­hig­keit und sehr gute Deutsch- und Eng­lisch­kennt­nisse in Wort und Schrift; die Fähig­keit zum Unter­rich­ten, sowohl in deut­scher als auch in eng­li­scher Spra­che wird vor­aus­ge­setzt. Wün­schens­wert sind Erfah­run­gen in der For­schung, in agi­lem Pro­jekt­ma­nage­ment, der ite­ra­ti­ven Soft­ware­ent­wick­lung sowie in der Admi­nis­tra­tion von Clus­tern.

Ihre schrift­li­che Bewer­bung rich­ten Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen (Lebens­lauf, Noten­liste, ggf. Nach­weise von Sprach­kennt­nis­sen) an die Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Ber­lin, Herrn Prof. Odej Kao: odej.kao@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 - Insti­tut für Tele­kom­mu­ni­ka­ti­ons­sys­teme, FG Dis­tri­bu­ted and Ope­ra­ting Sys­tems, Prof. Dr. Odej Kao, Sekr. TEL 12-5, Ernst-Reu­ter-Platz 7, 10587 Ber­lin