Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe innovative Forschung im Bereich maschinelles Lernen und computergestützte Pathologie durch.
- Unternehmen: BIFOLD an der TU Berlin, Teil eines spannenden Forschungsprojekts.
- Vorteile: Möglichkeit zur Promotion, Zugang zu einzigartigen Datensätzen und interdisziplinärer Zusammenarbeit.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Karrierechancen und internationaler Konferenzpräsentation.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Onkologie mit modernsten Technologien und Methoden.
- Qualifikationen: Masterabschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und starke Programmierkenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Das Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) an der TU Berlin (Machine Learning Gruppe, Prof. Klaus-Robert Müller) sucht einen Forschungsassistenten im Bereich des maschinellen Lernens für ein Junior Research Consortium, das vom deutschen Ministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (”BMFTR”) gefördert wird. Das Teilprojekt am BIFOLD wird von Dr. Mina Jamshidi Idaji geleitet und erfolgt in enger Zusammenarbeit mit Prof. Philipp Jurmeister an der LMU München und Prof. Bockmayr am Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE). Es bietet Zugang zu einzigartigen multimodalen Onkologie-Datensätzen und Expertise in der computergestützten Pathologie.
Das Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung neuartiger Methoden des maschinellen Lernens für multimodales Lernen in der computergestützten Pathologie. Die Forschung zielt darauf ab, verschiedene biomedizinische Datenquellen, wie Histopathologie-Bilder, molekulare Daten und klinische Informationen, zu integrieren, um die KI-gestützte Entscheidungsunterstützung in der Onkologie zu verbessern. Die Position kombiniert methodologische Forschung im Bereich des maschinellen Lernens mit Anwendungen in der Präzisionsmedizin in enger Zusammenarbeit mit klinischen Partnern.
Ihre Verantwortung
- Führen Sie originäre Forschung im Bereich des maschinellen Lernens und der computergestützten Pathologie durch.
- Entwickeln, implementieren und evaluieren Sie neuartige Deep-Learning-Methoden.
- Veröffentlichen Sie Forschungsergebnisse auf führenden Konferenzen und in Fachzeitschriften für maschinelles Lernen und medizinische KI.
- Zusammenarbeit mit klinischen und interdisziplinären Forschungspartnern.
- Präsentieren Sie Ihre Forschung auf internationalen Konferenzen.
- Tragen Sie zu Open-Source-Software und reproduzierbarer Forschung bei.
- Gelegenheit zur Verfolgung einer Promotion.
Ihr Profil
- Erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium (Master, Diplom oder gleichwertig) in Informatik, Maschinellem Lernen, Mathematik, Elektrotechnik, Computertechnik oder einem eng verwandten Bereich.
- Ausgezeichnete Programmierkenntnisse in Python und starke Erfahrung mit PyTorch. Erfahrung mit wissenschaftlichem Rechnen und reproduzierbaren Workflows im maschinellen Lernen wird erwartet.
- Starker Hintergrund im maschinellen Lernen und Deep Learning, einschließlich praktischer Erfahrung in der Entwicklung, dem Training und der Evaluierung von neuronalen Netzwerkmodellen.
- Solide theoretische Grundlagen in Wahrscheinlichkeit, Statistik, Optimierung und statistischem maschinellen Lernen.
- Gute Kenntnisse der deutschen und englischen Sprache (mündlich und schriftlich) erforderlich; Bereitschaft, die entsprechenden fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben.
- Erfahrung mit Transformer-Architekturen, Foundation-Modellen, selbstüberwachtem Lernen oder Repräsentationslernen ist sehr wünschenswert.
- Frühere Erfahrungen mit erklärbarem KI (xAI), Unsicherheitsabschätzung, kausaler Inferenz oder interpretierbarem maschinellen Lernen sind von Vorteil.
- Frühere Erfahrungen mit biomedizinischen oder klinischen Daten, insbesondere computergestützter Pathologie, Ganzbildbildern, Multi-Omics oder medizinischer Bildgebung, sind von Vorteil.
- Vertrautheit mit Linux, Git und Hochleistungs-GPU-Computing ist wünschenswert.
Die aufgeführten Qualifikationen sollten durch geeignete Nachweise in den eingereichten Bewerbungsunterlagen untermauert werden, wo dies zutreffend ist.
Research Associate (E13, ML, IV-317/26) Arbeitgeber: Technische Universität Berlin
Die TU Berlin bietet als Arbeitgeber im Bereich Reinigungsmanagement ein spannendes und abwechslungsreiches Aufgabenfeld mit einer starken Fokussierung auf die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben. Mit 30 Tagen Erholungsurlaub, attraktiven Fortbildungsmöglichkeiten und einem Betrieblichen Gesundheitsmanagement schaffen wir ein unterstützendes Arbeitsumfeld, das die persönliche und berufliche Entwicklung fördert. Zudem profitieren unsere Mitarbeiter*innen von einer tarifgebundenen Vergütung und einer hervorragenden Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr.
Kontaktdaten:
Technische Universität Berlin Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Research Associate (E13, ML, IV-317/26) erhalten könntest
✨Sei aktiv in lokalen Datenbank-Communities
Schau dir lokale Meetup-Gruppen oder Online-Communities an, die sich mit Datenbanken beschäftigen. Dort kannst du nicht nur dein Netzwerk erweitern, sondern auch wertvolle Kontakte knüpfen, die dir bei der Jobsuche helfen können. Viele Unternehmen schätzen Empfehlungen aus diesen Communities.
✨Zeige deine Skills in Open-Source-Projekten
Beteilige dich an Open-Source-Projekten, die mit Datenbanken arbeiten. So kannst du deine Fähigkeiten unter Beweis stellen und gleichzeitig einen beeindruckenden Portfoliobereich aufbauen, den du potenziellen Arbeitgebern präsentieren kannst.
✨Besuche Jobmessen und Recruiting-Events
Jobmessen sind eine großartige Gelegenheit, um direkt mit Unternehmen in Kontakt zu treten. Informiere dich über lokale Jobmessen, die sich auf Tech- und Datenbankrollen konzentrieren, und bereite uns vor, um unseren Lebenslauf und unser Interesse an der Rolle zu präsentieren.
✨Bewirb dich direkt bei Technische Universität Berlin
Wir empfehlen dir, auch direkt über unsere Website bei Technische Universität Berlin für die Stelle als Research Associate (E13, ML, IV-317/26) zu bewerben. Zeig uns deine Leidenschaft für Datenbanken und warum du Teil unseres Teams werden möchtest. Jede Bewerbung zählt!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Research Associate (E13, ML, IV-317/26) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Datenbank-Skills hervorheben:In deinem Lebenslauf solltest du unbedingt deine Erfahrungen mit verschiedenen Datenbankmanagementsystemen (DBMS) wie MySQL, PostgreSQL oder MongoDB betonen. Wenn du spezielle Projekte oder Aufgaben in deinem letzten Job hast, die deine Fähigkeiten im Umgang mit Datenbanken zeigen, nenn diese unbedingt!
Projekte und Zertifikate erwähnen:Falls du an relevanten Projekten oder Kursen in Bezug auf Datenbanken teilgenommen hast, pack sie in dein Portfolio oder erwähne sie in deinem Anschreiben. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Anwendungskonzepte beherrschst!
Motivation und Teamfähigkeit zeigen:Da du dich auf eine Vollzeitstelle bewirbst, ist es wichtig, dass du in deinem Anschreiben deutlich machst, warum du leidenschaftlich an der Arbeit mit Datenbanken interessiert bist und wie gut du im Team arbeiten kannst. Unternehmen suchen oft nach Mitarbeitern, die auch über die technischen Fähigkeiten hinaus ins Team passen.
Die richtige Struktur im Lebenslauf:Gestalte deinen Lebenslauf klar und strukturiert – in der Datenbankbranche kommt es nicht nur auf die Inhalte an, sondern auch auf die Art und Weise, wie du sie präsentierst. Nutze klare Überschriften und Absätze, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen hervorzuheben. Und vergiss nicht, dein Lebenslauf sollte so aufbereitet sein, dass man sofort erkennt, dass du ein wahres Datenbanktalent bist!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Technische Universität Berlin vorbereitet
✨Sei bereit für technische Fragen zur Datenbankverwaltung
Egal, ob es um SQL-Abfragen, Datenmodellierung oder Performance-Optimierung geht, du solltest die Grundlagen perfekt beherrschen. Bereite dich darauf vor, praktische Probleme zu lösen und deine Lösungsansätze zu erklären – das zeigt, dass du nicht nur Theorie kennst, sondern auch praktisch umgehen kannst!
✨Portfolio nicht vergessen!
Wenn du bereits an Datenbankprojekten gearbeitet hast, bringe Beispiele mit, die deine Fähigkeiten zeigen. Zeige, wie du Probleme gelöst hast und wie deine Ansätze zur Effizienz der Datenbank beigetragen haben. Ein starkes Portfolio kann dich von anderen Kandidaten abheben!
✨Verstehe die spezifischen Tools der Branche
Je nach Technische Universität Berlin könnte es sein, dass ihr spezifische Datenbankmanagementsysteme nutzt. Mach dich mit diesen vertraut und zeige dein Wissen über die neuesten Tools und Technologien. Das zeigt, dass du aufmerksam bist und dich bereits mit ihrer Arbeitsweise beschäftigt hast.
✨Motivation und Entwicklung in den Vordergrund stellen
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, wollen sie wissen, dass du langfristig motiviert bist. Erkläre, warum dich die Arbeit in der Datenbankverwaltung begeistert und wie du deine Fähigkeiten weiterentwickeln möchtest, um einen Mehrwert für Technische Universität Berlin zu schaffen.
