Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) mit Daueraufgaben nach MAVO - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochs[...]

Technische Universität Berlin; Brandenburg an der Havel; Vor Ort; EUR 50.000 - 70.000; Teilzeit

Zusammenfassung

Eine führende Universität in Deutschland sucht eine*n Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in im Bereich Elektrotechnik und Informatik. Der Schwerpunkt liegt auf der Projektkoordination und der Durchführung unabhängiger Forschung zu computergestützten Modellierungsansätzen, insbesondere im Kontext von Hirnsignalen. Voraussetzungen sind eine Promotion sowie umfangreiche Erfahrungen in fMRT-Datenanalyse und Programmierung in Python. Dies ist eine spannende Gelegenheit, in einer innovativen und vielfältigen Forschungsumgebung zu arbeiten.

Qualifikationen

• Erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium und Promotion.
• Mindestens 3 Jahre relevante Berufserfahrung.
• Sehr gute Kenntnisse in fMRT-Daten und maschinellem Lernen.

Aufgaben

• Projektkoordination und unabhängige Forschung.
• Entwicklung computergestützter Modellierungsansätze.
• Betreuung und Lehre von Doktorand*innen.

Kenntnisse

Erhebung und Analyse von fMRT-Daten

Maschinenlernen

Natural Language Processing

Programmieren in Python

Betreuung von Studierenden

Ausbildung

Promotion in Informatik oder verwandten Gebieten

Jobbeschreibung

Technische Universität Berlin - Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik / FG Sprache und Kommunikation in biologischen und künstlichen Systemen

Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) mit Daueraufgaben nach MAVO - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen

Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich

Ihre Aufgaben

• Projektkoordination und unabhängige Forschung
• Entwicklung eines computergestützten Modellierungsansatzes von Hirnsignalen zum Verständnis sensorischer und kognitiver Prozesse (Sprache, visuelle Wahrnehmung, Entscheidungsfindung, Aufmerksamkeit, Gedächtnis).
• Modellierung von fMRT- und EEG-Daten unter Verwendung von Deep-Learning-basierten maschinellen Lernverfahren (insbesondere "large language models")
• Betreuung von Doktorand*innen
• Lehre in Informatik und Neurowissenschaften

Ihr Profil

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) und Promotion in Informatik oder verwandten Gebieten (Electrical Engineering, Computational Neuroscience)
• Nach Abschluss des Hochschulstudiums mindestens dreijährige wissenschaftliche oder fachlich-praktische Tätigkeit in einem hauptberuflichen Beschäftigungsverhältnis
• Sehr gute Kenntnisse in Erhebung und Analyse von fMRT-Daten, des maschinellen Lernens und Natural Language Processing
• Sehr gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python
• Nachgewiesene Erfahrung im Publizieren von wissenschaftlichen Arbeiten und Verfassung von Drittmittelanträgen für multidisziplinäre Forschungsthemen
• Erfahrung in der Betreuung von Student*innen
• Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben Erfahrung mit der Akquise und Analyse von EEG- oder MEG-Daten ist von Vorteil
• Erfahrung in der Lehre wünschenswert

Hinweise zur Bewerbung:

Ihre Bewerbung senden Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen ausschließlich per E-Mail an Prof. Dr. Fatma Deniz unter [e-mail].
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: .
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.