Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 75 % Arbeitszeit - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen
Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 75 % Arbeitszeit - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen

Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 75 % Arbeitszeit - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen

Berlin Vollzeit 46800 - 65520 € / Jahr (geschätzt)
Technische Universität Berlin

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Forschung in rauer Analysis und stochastischer Dynamik, Entwicklung von Klassifikatoren mit theoretischen Garantien.
  • Arbeitgeber: Technische Universität Berlin, renommiert für innovative Forschung und Bildung.
  • Mitarbeitervorteile: Interdisziplinäre Zusammenarbeit, Zugang zu modernsten Ressourcen, Möglichkeit zur akademischen Weiterentwicklung.
  • Warum dieser Job: Beteiligung an führenden Forschungsprojekten, Arbeit in einem dynamischen Team, Beitrag zu bedeutenden wissenschaftlichen Fortschritten.
  • Gewünschte Qualifikationen: Master oder Äquivalent in Mathematik, Kenntnisse in Statistik oder algebraischer Geometrie erforderlich.
  • Andere Informationen: Engagement für Chancengleichheit und Vielfalt, sichere elektronische Datenverarbeitung.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 46800 - 65520 € pro Jahr.

Technische Universität Berlin

Wiss. Mit ar bei ter*in (d/m/w) – 75 % Arbeits zeit – Ent gelt gruppe 13 TV-L Ber li ner Hoch schu len

Berlin

Fakultät II – Institut für Mathematik / FG Algebraische und Geometrische Methoden in der Datenanalyse

Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) – 75 % Arbeitszeit – Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen

Aufgabenbeschreibung

In dem SFB/Transregio 388 wird das Zusammenspiel von rauer Analysis und stochastischer Dynamik untersucht. Zentrale Aspekte kommen dabei von den rauen Pfaden, sowie darauf aufbauende Entwicklungen für nichtlineare stochastische partielle Differentialgleichungen. Die Theorie der rauen Pfade, Signaturen und rauen Volatilität schafft vielfältige Verbindungen zu Algebra, Statistik, Finanzmathematik und Biologie. (Webseite: https://sites.google.com/view/trr388/)

Projekt B01 des SFB/TRR388 befasst sich mit dem statistischen Lernen aus Pfadbeobachtungen. Häufig weisen die Daten eine natürliche pfadähnliche Struktur auf, z. B. in Form eines zeitabhängigen Prozesses oder einer Zeitreihe. Das Projekt zielt darauf ab, die statistischen Eigenschaften klassischer Schätzer und den theoretischen Vergleich mit anderen Methoden des maschinellen Lernens zu verstehen. Insbesondere erforscht das Projekt die Verwendung von Pfadsignaturen gegebener Daten als Merkmalskarte im Sinne des Lernens und analysiert die sequentiellen Daten mit algebraischen und geometrischen Methoden. Von demder erfolgreichen Bewerberin wird erwartet, dass sie*er diese Methoden untersucht und dazu beiträgt, erklärbare Klassifikatoren mit theoretischen Garantien zu entwickeln.

Erwartete Qualifikationen

  • Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Mathematik oder einem eng verwandten Studiengang
  • Grundkenntnisse in mathematischer Statistik oder angewandter algebraischer Geometrie sind erforderlich
  • Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

Wünschenswert:

  • Kenntnisse auf dem Gebiet der Zeitreihen oder der algebraischen Statistik sind von Vorteil
  • Theoretische und praktische (OSCAR, SAGE, Singular, Macaulay2 o.ä.) Kenntnisse der Computeralgebra, einschließlich der numerischen algebraischen Geometrie
  • Teamfähigkeit

Weitere Informationen zur Stelle erteilt Ihnen Prof. Dr. Carlos Enrique Améndola Cerón (amendola@math.tu-berlin.de). Das Projekt ist an der TU Berlin, an der HU Berlin und am WIAS angesiedelt. Dieder erfolgreiche Kandidatin wird an der TU Berlin angestellt sein, es wird aber auch eine enge Zusammenarbeit mit den Mitgliedern der Projektgruppe an der HU Berlin und am WIAS erwartet.

Hinweise zur Bewerbung

Ihre Bewerbung senden Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen (zusammengefasst in einem PDF-Dokument, max. 5 MB) per E-Mail an Prof. Dr. Carlos Améndola (amendola@math.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.

Technische Universität Berlin – Die Präsidentin – Fakultät II, Institut für Mathematik, Prof. Dr. Carlos Enrique Améndola Cerón, Sekr. MA 6-2, Straße des 17. Juni 136, 10623 Berlin
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Fakten

Veröffentlicht
01.08.2024
Anzahl Angestellte
ca. 7000
Kategorie
Forscherinnen-Stelle, Wiss. Mitarbeiterin
Kategorie TU Berlin
Wiss. Mitarbeiter*in ohne Lehraufgaben
Aufgabengebiet
Mathematik
Beginn frühestens
01.10.2024
Dauer
befristet bis 30.06.2028
Umfang
75 % Arbeitszeit
Vergütung
Entgeltgruppe E13

Anforderungen

Abschluss
Master, Diplom oder Äquivalent
Studiengang
Mathematik
Sprachkenntnisse

  • Deutsch (gute Kenntnisse)
  • Englisch (gute Kenntnisse)

Kontakt

Kennziffer
II-412/24
Kontakt-Person
Prof. Dr. Amendola Ceron

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Bewerbungsfrist
16.08.2024
Kennziffer
II-412/24
per Post

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  • Die Präsidentin –
    ausschließlich per E-Mail
    per E-Mail
    amendola@math.tu-berlin.de

Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 75 % Arbeitszeit - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen Arbeitgeber: Technische Universität Berlin

Die Technische Universität Berlin bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung, die Innovation fördert und Wert auf interdisziplinäre Forschung legt. Mit einer starken Betonung auf Chancengleichheit und Diversität, bietet sie exzellente Möglichkeiten für persönliches und berufliches Wachstum in der akademischen Welt.
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Kontaktperson:

Technische Universität Berlin HR Team

amendola@math.tu-berlin.de

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 75 % Arbeitszeit - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen

Statistische Analyse
Datenmodellierung
Maschinelles Lernen
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