Bei der Technischen Universität Berlin ist/sind folgende Stelle/n zu besetzen:
Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich
Das Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) der TU Berlin sucht für die Forschungsgruppe unter Leitung von Herr Prof. Klaus-Robert Müller eine*n wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in.
Forschung an der Schnittmenge aus probabilistischen Maschinellem Lernen, Differentialgleichungen und Theoretische Neurowissenschaft; Charakterisierung und Modellierung von Optimierungsverfahren als dynamischen Systeme mittels stochastischen Differentialgleichungen;
Systemidentifikation mit tiefen neuronalen Netzen, im Speziellen mit hybriden Modellen wie Universal Differential Equations (UDE), Physics Informed Neural Networks (PINN), Hamiltonian Neural Networks (HNN) und Neural ODEs; Software-Implementierung von maschinellen Lernmethoden; Promotionsmöglichkeit. Lehraufgaben.
Wünschenswert:
Ihre schriftliche Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Bewerbungsunterlagen an die Technische Universität Berlin - Die Präsidentin - Fakultät IV, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik, FG Maschinelles Lernen, Prof. Dr. Klaus-Robert Müller, Sekr. MAR 4-1, Marchstr. 23, 10587 Berlin oder per E-Mail (eine PDF-Datei, max. 5 MB) an: jobs@bifold.berlin.
Die Bewerbungsunterlagen werden nicht zurückgesandt. Bitte reichen Sie nur Kopien ein.
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.
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:
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