Studentische Beschäftigung Mit 80 Monatsstunden

vor 2 Monaten

Berlin, Deutschland Technische Universität Berlin Vollzeit

Fakultät IV - Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

**Studentische Beschäftigung mit 80 Monatsstunden**:
**Aufgabenbeschreibung**:
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**:
**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.

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**Fakten**:
**Veröffentlicht**
- 25.01.2024**Kategorie TU Berlin**
- studentische Beschäftigung mit Unterrichtsaufgaben**Beginn frühestens**
- Frühestmöglich**Dauer**
- befristet für zwei Jahre**Umfang**
- 80 Monatsstunden**Vergütung**
- 13,01 Euro pro Std.**Arbeitssprache**
- Deutsch**Anforderungen**:
**Sprachkenntnisse**
- Deutsch (gute Kenntnisse)
- Englisch (gute Kenntnisse)

**Kontakt**:
**Kennziffer**
- IV-SB-0001-2024**Kontakt-Person**
- Herr Dr. von Lühmann**Kontakt-Telefon**
- 030 314 73407**Bewerben**:
**Bewerbungsfrist**
- 22.02.2024**Kennziffer**
- IV-SB-0001-2024**Bewerbungsunterlagen**
- Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse**per Post**

Technische Universität Berlin
- Die Präsidentin
- Fakultät IV
Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik
FG Maschinelles Lernen, BIFOLD /IBS v. Lühmann
Sekr. MAR 4-1

**per E-Mail

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    Berlin, Deutschland Technische Universität Berlin - Fakultät IV - Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informat Vollzeit

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    Fakultät für Prozesswissenschaften **Studentische Beschäftigung mit 41 Monatsstunden**: **Aufgabenbeschreibung**: Mitarbeit bei der Erstellung von Informationsmaterial, insbesondere Studienführer und Internet-Präsenz der studentischen Studienfachberatungen der Fakultät III, Beratung, Durchführung von Einführungsveranstaltungen, Mitarbeit an der...

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