Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 1. Qualifizierungsphase (zur Promotion)

Forschungs- und Lehraufgaben im Fachgebiet Distributed Operating Systems (DOS).
Entwicklung und experimentelle Evaluierung von Methoden für die Zuverlässigkeit von Kl-Infrastrukturen, verteiltes Kl-Training und -Inferenz, Energieeffizienz sowie Performance-Optimierung für Kl-Infrastrukturen. Weiterentwicklung unserer Observability-Werkzeuge für Recheninfrastrukturen und Energiesysteme zur Analyse und Bewertung des Verhaltens und der Nachhaltigkeitsauswirkungen groß angelegter Kl-Anwendungen. Veröffentlichung von Forschungsergebnissen auf internationalen Konferenzen.

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in der Informatik oder einem eng verwandten Fachgebiet
• Fundierte Forschungserfahrung im Management von KI-Infrastrukturen, im energieeffizienten Betrieb (energy-efficient computing) oder im ressourceneffizienten Betrieb größer Kl-Infrastrukturen.
• Exzellente Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, mit besonderem Schwerpunkt auf verteilten Kl-Systemen für Training und Inferenz
• Erfahrung mit der Modellierung von Performance, Effizienz und Ressourcen moderner KI-Workloads, einschließlich beschleunigerbasierten Rechnens (accelerator-based computing) und der Bereitstellung großer Modelle
• Expertise in datengetriebener Modellierung sowie in Prognose- und Optimierungsmethoden zur Bewertung und Steuerung des Systemverhaltens
• Exzellente Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit wissenschaftlichem Rechnen, Machine-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch) und Optimierungswerkzeugen.
• Erfahrung mit skalierbarer Datenanalyse, verteilten Systemen und Cloud- oder Rechenzentrumsinfrastrukturen
• Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben
• Kenntnisse im Bereich Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz für Kl-Inferenz und -Training sind ausdrücklich erwünscht
• Umfangreiche Erfahrung in der Publikation und Präsentation wissenschaftlicher Ergebnisse sowie in der Lehre und Betreuung von Studierenden
• Fähigkeit zum selbstständigen wissenschaftlichen Arbeiten sowie zur erfolgreichen Zusammenarbeit mit interdisziplinären und industriellen Partnern erwünscht

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 - Die Präsidentin -, Fakultät IV, Institut für Telekommunikationssysteme, FG Distributed and Operating Systems (DOS), Herrn Prof. Kao, nur online: 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/.

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.