Im Rahmen des DFG-geförderten Projekts "Cart2Former – Generative Transformer-Modelle für die kartografische Generalisierung von Vektordaten unter Einbeziehung räumlich-semantischer Kontextinformationen" forschen Sie an KI-Methoden für die kartografische Generalisierung geographischer Vektordaten.

• Selbstständige wissenschaftliche Bearbeitung des Projekts Cart2Former
• Konzeption, Entwicklung und Implementierung neuartiger transformerbasierter Modellarchitekturen für geographische Vektordaten
• Erstellung und Aufbereitung von Trainings- und Benchmark-Datensätzen aus heterogenen Geodatenquellen
• Training, Evaluierung und Benchmarking der entwickelten KI-Modelle
• Publikation und Präsentation von Forschungsergebnissen auf internationalen Konferenzen und in Fachzeitschriften
• Verfassen von Projekt- und Abschlussberichten

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Geodäsie/Geoinformatik, Informatik, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung
• Erfahrung im Bereich KI und Deep Learning, insbesondere mit neuronalen Netzen
• Sicherer Umgang mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
• Fundierte Kenntnisse in der Verarbeitung und Analyse von Geodaten
• Grundkenntnisse der Kartografie, insbesondere kartografischer Generalisierung, sind von Vorteil
• Fähigkeit zum eigenständigen wissenschaftlichen Arbeiten erwünscht
• Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift werden vorausgesetzt; Bereitschaft die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

Ihre Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen ausschließlich per E-Mail (in einem zusammengefassten pdf-Dokument, max. 5 MB) an Prof. Dr. Kada unter martin.kada@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/.

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. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.