Research Assistant - 0,75 working time - salary grade E13 TV-L Berliner Hochschulen
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Research Assistant - 0,75 working time - salary grade E13 TV-L Berliner Hochschulen

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Berlin Vollzeit 27000 - 45000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Führe spannende Forschungsprojekte im Bereich agentenbasierte KI und Mathematik durch.
  • Arbeitgeber: Die Technische Universität Berlin ist eine führende Institution in Wissenschaft und Forschung.
  • Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, internationale Zusammenarbeit und die Möglichkeit zur Veröffentlichung deiner Ergebnisse.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Mathematik mit innovativen Technologien und arbeite in einem dynamischen Team.
  • Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Mathematik, Informatik oder verwandten Bereichen; starke Programmierkenntnisse erforderlich.
  • Andere Informationen: Bewerbungen von Frauen und Menschen mit Behinderungen sind besonders erwünscht.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 27000 - 45000 € pro Jahr.

Technische Universität Berlin Faculty II – Institute of Mathematics / Mathematical Optimization Technische Universität Berlin offers an open position: Research Assistant – 0,75 working time – salary grade E13 TV-L Berliner Hochschulen under the reserve that funds are granted Tasks In the ‘EF1 Agentic AI in Mathematics’ project, you will research agent-based LLM systems that discover new mathematical structures and conjectures. You will be responsible for the independent planning and execution of extensive numerical experiments as well as the automatic generation and verification of proofs. Main Tasks: Design and implement agent architectures (prompt-engineering, multi-agent coordination, RAG pipelines) for mathematical reasoning Conduct benchmark studies in discrete mathematics / combinatorics and document new results Integrate formal-verification tools (e.g. Lean) into the agent workflow and publish open-source prototypes Collaborate with TU Berlin, ZIB and external partners; present results at international venues Co-supervise students working on AI-for-Math topics in connection with the project Requirements Successfully completed scientific university degree (diploma, master\’s degree or equivalent) in mathematics, computer science or a related subject Proven background in at least one of: machine learning / LLMs, algorithmic discrete mathematics, formal proof systems Strong programming skills (Python required; C++ or Lean is a plus) Good knowledge of German and/or English required; willingness to acquire the respective missing language skills Strong ability to work independently and in a team is desirable Experience with multi-agent systems or reinforcement learning is an advantage Publications AI-for-Science or theoretical computer science/mathematics are an advantage Familiarity with HPC environments and version control (Git) is desirable How to apply Please send your application with the reference number and the usual documents (all combined in a single pdf file, max 5 MB) **by email to Beate Nießen ( niessen@math.tu-berlin.de ). ** By submitting your application via email you consent to having your data electronically processed and saved. Please note that we do not provide a guaranty for the protection of your personal data when submitted as unprotected file. Please find our data protection notice acc. DSGVO (General Data Protection Regulation) at the TU staff department homepage: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/ . To ensure equal opportunities between women and men, applications by women with the required qualifications are explicitly desired. Qualified individuals with disabilities will be favored. The TU Berlin values the diversity of its members and is committed to the goals of equal opportunities. Applications from people of all nationalities and with a migration background are very welcome.

Research Assistant - 0,75 working time - salary grade E13 TV-L Berliner Hochschulen Arbeitgeber: HTW Berlin

Die Technische Universität Berlin ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inspirierende Arbeitsumgebung für Forschung und Innovation bietet. Mit einem starken Fokus auf interdisziplinäre Zusammenarbeit und individueller Förderung ermöglicht die TU Berlin ihren Mitarbeitenden, sich in einem dynamischen Team weiterzuentwickeln und an internationalen Projekten teilzunehmen. Die offene und inklusive Kultur fördert Vielfalt und Chancengleichheit, was die TU Berlin zu einem attraktiven Arbeitsplatz für talentierte Wissenschaftler macht.
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Kontaktperson:

HTW Berlin HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Research Assistant - 0,75 working time - salary grade E13 TV-L Berliner Hochschulen

Tip Nummer 1

Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen, Professoren oder ehemaligen Praktikanten, die bereits in ähnlichen Projekten gearbeitet haben. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Kontakte zu den Verantwortlichen bei der TU Berlin herstellen.

Tip Nummer 2

Informiere dich über aktuelle Forschungsprojekte im Bereich Agentenbasierte Systeme und mathematische Optimierung. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du über die neuesten Entwicklungen informiert bist und wie deine Fähigkeiten dazu passen.

Tip Nummer 3

Bereite dich auf technische Fragen vor, die sich auf Programmierung und mathematische Konzepte beziehen. Übe das Lösen von Problemen in Python und anderen relevanten Programmiersprachen, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.

Tip Nummer 4

Zeige deine Leidenschaft für Forschung und Mathematik! Bereite Beispiele vor, wie du in der Vergangenheit komplexe Probleme gelöst hast oder welche Projekte du durchgeführt hast, die deine Eignung für die Stelle unter Beweis stellen.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Research Assistant - 0,75 working time - salary grade E13 TV-L Berliner Hochschulen

Mathematische Kenntnisse
Kenntnisse in Computerwissenschaften
Erfahrung mit maschinellem Lernen
Programmierung in Python
Kenntnisse in C++ oder Lean
Erfahrung mit algorithmischer diskreter Mathematik
Kenntnisse in formalen Beweissystemen
Fähigkeit zur selbstständigen Arbeit
Teamarbeit
Erfahrung mit Multi-Agenten-Systemen
Kenntnisse in Reinforcement Learning
Vertrautheit mit HPC-Umgebungen
Version Control (Git)
Dokumentationsfähigkeiten
Präsentationsfähigkeiten in Deutsch und/oder Englisch

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenanzeige sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Aufgaben. Stelle sicher, dass du alle geforderten Qualifikationen und Erfahrungen in deiner Bewerbung hervorhebst.

Dokumente vorbereiten: Bereite alle erforderlichen Dokumente vor, einschließlich deines Lebenslaufs, eines Motivationsschreibens und relevanter Zeugnisse. Achte darauf, dass alles in einer einzigen PDF-Datei (max. 5 MB) zusammengefasst ist.

Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Begeisterung für das Projekt 'EF1 Agentic AI in Mathematics' und deine relevanten Fähigkeiten darlegst. Betone deine Programmierkenntnisse und Erfahrungen im Bereich maschinelles Lernen oder algorithmische Mathematik.

Bewerbung versenden: Sende deine Bewerbung per E-Mail an Beate Nießen und achte darauf, die Referenznummer im Betreff anzugeben. Überprüfe vor dem Versand, ob alle Informationen korrekt und vollständig sind.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei HTW Berlin vorbereitest

Verstehe die Projektziele

Informiere dich gründlich über das Projekt 'EF1 Agentic AI in Mathematics'. Verstehe, welche spezifischen Ziele verfolgt werden und wie deine Rolle als Research Assistant dazu beiträgt. Dies zeigt dein Interesse und deine Vorbereitung.

Bereite technische Fragen vor

Da die Position starke Programmierkenntnisse erfordert, sei bereit, technische Fragen zu beantworten. Übe das Erklären von Konzepten aus den Bereichen maschinelles Lernen, algorithmische diskrete Mathematik und formale Beweissysteme.

Präsentiere deine Erfahrungen

Bereite Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit oder Studien vor, die deine Fähigkeiten in der unabhängigen Planung und Durchführung von Experimenten zeigen. Betone auch deine Erfahrungen mit Multi-Agenten-Systemen oder Reinforcement Learning, falls vorhanden.

Zeige Teamfähigkeit

Die Zusammenarbeit mit anderen ist ein wichtiger Aspekt dieser Position. Bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeit zur Teamarbeit und zur Co-Betreuung von Studierenden verdeutlichen. Zeige, dass du sowohl selbstständig als auch im Team arbeiten kannst.

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    Bewerbungsfrist: 2027-07-28

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