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Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Ber­lin - Fakultät IV - Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

Bei der Technischen Universität Berlin ist/sind folgende Stelle/n zu besetzen:

Studentische Beschäftigung mit 80 Monatsstunden

Aufgabenbeschreibung:

Das Labor für Intelligente Biomedizinische Sensorik (IBS) am BIFOLD / Fachgebiet Maschinelles Lernen der TU Berlin entwickelt miniaturisierte unauffällige und körpergetragene Sensoren zur Vermessung von Gehirn, Körper und Kontext in natürlichen Alltagsumgebungen. Es nutzt maschinelles Lernen auf den multimodalen Sensordaten und Kontextinformationen, um zu einem individualisierten ganzheitlichen Verständnis von körperlicher und geistiger Gesundheit beizutragen: Für eine intelligenten Beurteilung und Behandlung von körperlichen und mentalen Zuständen und Risikofaktoren. Besuchen Sie www.ibs-lab.com/mission-statement, um mehr zu erfahren.

Wir suchen eine studentische Hilfskraft (m/w/d) im Bereich des maschinellen Lernens für die Biomedizinische Signalanalyse und Modellierung) Ca. 60% unmittelbare Zuarbeit zu Forschungsgruppenleiter und Unterstützung bei den obliegenden Dienstaufgaben wie Organisation von Lehrveranstaltungen, und vorbereitende Tätigkeiten wie Mithilfe bei Präsentationen, Zusammenstellung wissenschaftlicher Materialien; Unterstützung bei Prüfungen und Übungsmaterialien, etc.II). Die Aufgaben fallen an für die Vorlesung „Machine Learning for Biomedical Signal Analysis“ im Modul „Machine Learning 2-X“. Ca. 40% Unterstützung bei der wissenschaftlichen Arbeit an linearen physiologischen Modellen für Brain-Imaging und physiologisch-informierte neuronale Netze. Erstellung von synthetischen Datensätzen. Mitentwicklung von Methoden zur Analyse von optischen und elektrischen Body-Brain-Imaging-Daten (fNIRS und EEG, EKG, Oximetrie). Validierung der Methoden an gegebenen Datensätzen.

Die Stelle ist mit 80 Monatsstunden ausgeschrieben. Eine Reduzierung der Monatsstunden ist jedoch möglich.

Erwartete Qualifikationen:

Erforderlich:·

  • „Ausführliche Kenntnisse in der Informatik, Physik, Ingenieurwissenschaften, angewandten Mathematik“
  • sehr gute Kenntnisse von Methoden des maschinellen Lernens, insbesondere von linearen Modellen, blind-quellentrennung (ICA, PCA, CCA) usw.
  • gute Programmierkenntnisse (insbesondere in Python, auch Matlab), Erfahrung mit ML- und linearen Algebra-Bibliotheken (NumPy, sklearn, PyTorch, TensorFlow, etc.)
  • Erfahrung mit Versionskontrollwerkzeugen, z. B. Git,
  • die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben,
  • Teamfähigkeit und gute Kommunikationsfähigkeiten
  • ausgeprägte analytische und konzeptionelle Fähigkeiten
  • ein hohes Maß an Eigeninitiative, Eigenmotivation und Ergebnisorientierung

Es ist von Vorteil:

  • Erfahrung mit Zeitreihenanalyse, linearen Modellen und biomedizinischen Signalen
  • Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten
  • Praktische Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung von ML-Algorithmen und Signalverarbeitung· Interdisziplinäre und kooperative Projekterfahrung

Hinweise zur Bewerbung:

Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Herr Dr. von Lühmann (vonluehmann@tu-berlin.de)
Besetzungszeitraum: ab sofort befristet für zwei Jahre

Ihre schriftliche Bewerbung mit Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersicht richten Sie bitte an die o.g. Beschäftigungsstelle.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.