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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Methoden zur Analyse forensischer Daten aus verteilten Systemen.
- Arbeitgeber: ZITiS ist eine innovative Behörde im Bereich innere Sicherheit und Cyberraum.
- Mitarbeitervorteile: Genieße Home-Office, flexible Arbeitszeiten und technische Ausstattung.
- Warum dieser Job: Arbeite in einem inspirierenden Umfeld mit spannenden Herausforderungen im Bereich digitale Forensik.
- Gewünschte Qualifikationen: Master in Informatik oder verwandten MINT-Fächern und Kenntnisse in Maschinellem Lernen erforderlich.
- Andere Informationen: Wir fördern Vielfalt und freuen uns besonders über Bewerbungen von Frauen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 63000 € pro Jahr.
Im Rahmen des ZITiS KI‑Promotions programms suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt befristet für 36 Monate in der Metropolregion München eine Doktorandin (w/m/d) für das Thema „Forensische Analyse von großen Datenmengen aus verteilten Systemen“.
Aufgaben:
- Du erforschst und entwickelst Methoden der Künstlichen Intelligenz zur Auswertung forensisch relevanter Daten aus komplexen, verteilten Systemen (beispielsweise im Kontext vernetzter, autonomer Mobilität und Infrastruktur).
- Du führst selbstständig Versuche im Labor (u. a. Analyse von multimodalen Sensordaten) durch und dokumentierst die Ergebnisse.
- Du klassifizierst und analysierst relevante Daten und interpretierst komplexe Zusammenhänge.
- Du präsentierst Arbeitsfortschritte und Ergebnisse bei internen und externen Veranstaltungen wie Kolloquien, Konferenzen und Workshops.
Profil:
- Bis Ende Sommersemester 2025 sehr gut oder gut abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Diplom Univ.) in der Fachrichtung Informatik, Data Science, Mathematik, Elektrotechnik oder einem verwandten MINT‑Fachgebiet.
- Fundierte Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen.
- Kenntnisse in der Programmierung (z. B. Python, R, C/C++ etc.).
- Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
VON VORTEIL SIND:
- Du hast einen guten Überblick über die Architektur von Embedded Devices.
- Du hast erste Erfahrungen im wissenschaftlichen Schreiben und Präsentieren von Forschungsergebnissen.
- Praktische Arbeit ist für dich genauso wichtig wie eine theoretische Herangehensweise.
- Du verfügst über Kenntnisse in hardwarenaher Programmierung.
- Du hast bereits Erfahrung in der Anwendung von KI‑Methoden.
- Du verlierst auch bei großen Datenmengen nicht den Überblick und kannst diese nachvollziehbar darstellen und interpretieren.
- Kommunikations- und Teamfähigkeit.
- Freude am eigenständigen Arbeiten und hohe Lernbereitschaft.
- Bereitschaft zur gelegentlichen Durchführung nationaler und internationaler Dienstreisen.
Wir bieten:
- Tarifbeschäftigung in der Entgeltgruppe 13 TVöD Bund.
- ZITiS-Zulage in Höhe von bis zu 2.400 Euro brutto jährlich in Vollzeit.
- Jahressonderzahlung in EG 13 TVöD Bund in Höhe von 60 % brutto der monatlichen Gesamtvergütung bei Erfüllung der Voraussetzungen.
- Home-Office, kernzeitfreie Arbeitszeit, kein Dresscode, technische Ausstattung, Zuschuss zum Jobticket und vieles mehr.
BESONDERE HINWEISE:
- Der Dienstort kann in München (Berg am Laim oder Zamdorf) oder Dachau sein.
- Für uns zählt das Können, nicht das Geschlecht, das Alter, die Religion, die Identität oder die Herkunft.
- Wir freuen uns besonders über Bewerbungen von Frauen, da bei uns derzeit weniger Frauen arbeiten als gewünscht.
- Schwerbehinderte und diesen gleichgestellte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.
- Für die Tätigkeit wird nur ein Mindestmaß an körperlicher Eignung verlangt.
- Nach dem Sicherheitsüberprüfungsgesetz (SÜG) ist für die vorgesehene sicherheitsempfindliche Tätigkeit eine Sicherheitsüberprüfung durchzuführen.
- Uns steht keine Planstelle zur Verfügung. Bewerbungen von verbeamteten Personen können wir daher nur von anderen Bundesbehörden und unter Mitnahme einer Planstelle in der Wertigkeit A 13h berücksichtigen.
- Ein Arbeitsvertrag kann erst bei Vorliegen des mindestens guten Abschlusszeugnisses geschlossen werden.
Doktorandin (w/m/d) für das Thema \"Forensische Analyse von großen Datenmengen aus verteilten Systemen\" Arbeitgeber: ZITiS - Zentrale Stelle für Informationstechnik im Sicherheitsbereich
Kontaktperson:
ZITiS - Zentrale Stelle für Informationstechnik im Sicherheitsbereich HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Doktorandin (w/m/d) für das Thema \"Forensische Analyse von großen Datenmengen aus verteilten Systemen\"
✨Tip Nummer 1
Nutze Networking-Events und Konferenzen, um Kontakte zu Fachleuten im Bereich der digitalen Forensik und Künstlichen Intelligenz zu knüpfen. Diese Verbindungen können dir wertvolle Einblicke in die Branche geben und möglicherweise sogar Empfehlungen für die Stelle bei uns einbringen.
✨Tip Nummer 2
Engagiere dich in Online-Communities oder Foren, die sich mit Themen wie Maschinellem Lernen und Datenanalyse beschäftigen. Dort kannst du dein Wissen erweitern und dich über aktuelle Trends austauschen, was dir in Vorstellungsgesprächen von Vorteil sein kann.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine praktischen Erfahrungen mit Programmierung und Datenanalyse zu demonstrieren. Überlege dir konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten, die deine Fähigkeiten in Python, R oder C/C++ zeigen und wie du diese in der Forschung angewendet hast.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über die aktuellen Herausforderungen im Cyberraum und die Rolle von KI in der digitalen Forensik. Zeige in Gesprächen, dass du nicht nur die technischen Aspekte beherrschst, sondern auch ein Verständnis für die gesellschaftlichen Implikationen deiner Arbeit hast.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Doktorandin (w/m/d) für das Thema \"Forensische Analyse von großen Datenmengen aus verteilten Systemen\"
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Forschung betreiben: Informiere dich gründlich über die ZITiS und das KI-Promotionsprogramm. Verstehe die spezifischen Anforderungen der Stelle und die Ziele der Behörde, um deine Motivation im Bewerbungsschreiben klar darzustellen.
Dokumente vorbereiten: Stelle sicher, dass du alle relevanten Unterlagen bereit hast, einschließlich deines Lebenslaufs, eines Motivationsschreibens, Nachweisen über deine Studienleistungen und Sprachkenntnisse sowie eventuell Empfehlungsschreiben.
Motivationsschreiben verfassen: Betone in deinem Motivationsschreiben deine Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen und Programmierung. Zeige auf, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Anforderungen der Stelle passen und warum du dich für die Forschung im Bereich digitale Forensik interessierst.
Bewerbung einreichen: Reiche deine vollständige Bewerbung über unsere Website ein. Achte darauf, dass alle Informationen korrekt und vollständig sind, bevor du die Unterlagen absendest.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ZITiS - Zentrale Stelle für Informationstechnik im Sicherheitsbereich vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position Kenntnisse in Informatik und Data Science erfordert, solltest du dich auf technische Fragen zu Themen wie Maschinelles Lernen und Programmierung vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deinen bisherigen Projekten, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Präsentiere deine Forschungsergebnisse
Da die Stelle auch das Präsentieren von Arbeitsfortschritten umfasst, übe, wie du deine bisherigen Forschungsergebnisse klar und prägnant präsentieren kannst. Achte darauf, komplexe Zusammenhänge verständlich darzustellen, um dein Kommunikationsgeschick zu zeigen.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Die Arbeit in einem interdisziplinären Team ist wichtig. Bereite Beispiele vor, die deine Teamfähigkeit und deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit anderen verdeutlichen. Zeige, dass du sowohl eigenständig als auch im Team arbeiten kannst.
✨Informiere dich über die Behörde
Mache dich mit der ZITiS und ihren Aufgaben vertraut. Verstehe, wie deine Rolle zur inneren Sicherheit Deutschlands beiträgt und welche Herausforderungen im Cyberraum bestehen. Dies zeigt dein Interesse an der Position und deine Motivation, Teil des Teams zu werden.
