Wiss. Mitarbeiter*in (PostDoc) (d/m/w) - zur Qualifikation
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Berlin Vollzeit 45000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
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Technische Universität Berlin

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Forschung im Bereich KI-Agenten für Erdbeobachtung und Entwicklung innovativer Systeme.
  • Arbeitgeber: BIFOLD, führendes Institut für KI-Forschung in Berlin.
  • Mitarbeitervorteile: Teilzeitmöglichkeiten, flexible Arbeitszeiten und Zugang zu Spitzenforschung.
  • Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Karrierechancen und interdisziplinären Projekten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Erdbeobachtung mit modernster KI-Technologie.
  • Gewünschte Qualifikationen: Promotion in Informatik oder verwandten Bereichen und fundierte Kenntnisse in KI.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.

Fakultät IV – Elektrotechnik und Informatik, Institut für Technische Informatik und Mikroelektronik / Remote Sensing Image Analysis

Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich.

Über uns

Werden Sie Mitglied am "Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data" (BIFOLD) und werden Sie Teil der Spitzenforschung zu Datenmanagement, maschinellem Lernen und deren Überschneidungsbereichen. BIFOLD betreibt skalierbare, agile Grundlagenforschung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) in der deutschen KI-Metropole Berlin. Das Institut ist Teil des Netzwerks der sechs nationalen Kompetenzzentren für Forschung zu KI in Deutschland. Deren gemeinsame Aufgabe ist es, Deutschlands Position als internationalen Spitzenstandort für die Forschung an KI-Technologien weiter auszubauen.

Ihre Aufgaben

Die Gruppe "Big Data Analytics for Earth Observation" am BIFOLD sucht eine*n Postdoktoranden bzw. Postdoktorandin im Bereich der KI-Agenten für die Erdbeobachtung (EB), die zur Interaktion mit Nutzenden über Umwelt- und Klimathemen entwickelt werden. In den letzten Jahren haben Basismodelle die Landschaft der Erdbeobachtung grundlegend verändert und ermöglichen nun ein effektives und effizientes Verständnis von EB-Daten in großem Umfang. Aufbauend auf diesen Fortschritten entwickeln sich KI-Agenten rasch zu einem zentralen Paradigma für die Entscheidungsfindung in der EB. Der*die ausgewählte Kandidat*in wird Forschung im Bereich generativer, multimodaler und agentischer KI für die Erdbeobachtung betreiben. Im Einzelnen umfassen die Themen unter anderem den Entwurf und die Entwicklung von:

  • Multi-Agenten-Systemen;
  • Strategien zur Erkennung und Eindämmung von Halluzinationen;
  • Ansätzen für die Nachtrainingsphase;
  • sich selbst weiterentwickelnden und effizienten Systemen;
  • Evaluierungs- und Benchmarking-Frameworks.

Neben der Forschungstätigkeit übernimmt der*die ausgewählte Kandidat*in Lehrverpflichtungen, darunter die Betreuung von Bachelor-, Master- und PhD-Studierenden sowie die Koordination interdisziplinärer Forschungsprojekte.

Ihr Profil

  • Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder gleichwertig) und Promotion in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen oder einem verwandten Fachgebiet.
  • Fundierte Kenntnisse in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: KI-Agenten, große Sprachmodelle, Bild-Sprach-Modelle, multimodales Lernen und generative KI.
  • Wissenschaftliche Erfahrung, nachgewiesen durch relevante wissenschaftliche Publikationen, und fundierte Kenntnisse in theoretischer und angewandter/praktischer Informatik.
  • Ausgezeichnete Programmierkenntnisse (z. B. Python) mit Erfahrung im Umgang mit generativen KI-Bibliotheken.
  • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten von Vorteil.
  • Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben.
  • Erfahrung in der Lehre und didaktische Kompetenz von Vorteil.
  • Erfahrung in der Open-Source-Entwicklung von Vorteil.
  • Erfahrung im Projektmanagement von Vorteil.

Hinweise zur Bewerbung

Ihre Bewerbung richten Sie bitte vorzugsweise in englischer Sprache unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen (insb. Motivationsschreiben, vollständiger aktueller Lebenslauf, Bachelor- und Masterzeugnisse (einschließlich Kurslisten und Noten), Namen und Kontaktdaten von mindestens 2 Referenzpersonen, deren Schreiben bis zum Ablauf der Frist für diese Aufforderung vorliegen sollten) ausschließlich per E-Mail als eine Datei im PDF-Format an Prof. Dr. Begüm Demir.

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.

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. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.

Wiss. Mitarbeiter*in (PostDoc) (d/m/w) - zur Qualifikation Arbeitgeber: Technische Universität Berlin

Das Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Wissenschaftler*innen, die an der Spitze der Forschung im Bereich Künstliche Intelligenz und Datenmanagement stehen möchten. Mit einem starken Fokus auf interdisziplinäre Zusammenarbeit, exzellente Weiterbildungsmöglichkeiten und einer offenen, innovativen Kultur in der pulsierenden Metropole Berlin, ist BIFOLD der ideale Ort für engagierte Postdoktorand*innen, die ihre Karriere in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld vorantreiben wollen.
Technische Universität Berlin

Kontaktperson:

Technische Universität Berlin HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Wiss. Mitarbeiter*in (PostDoc) (d/m/w) - zur Qualifikation

Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!

Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche ins Gespräch zu kommen. Besuche Konferenzen, Workshops oder Meetups und sprich mit anderen Forschern und Fachleuten. Oft ergeben sich die besten Jobchancen durch persönliche Kontakte!

Sei aktiv auf LinkedIn!

Halte dein LinkedIn-Profil aktuell und teile regelmäßig Inhalte, die deine Expertise zeigen. Folge relevanten Gruppen und beteilige dich an Diskussionen. So wirst du von Recruitern schneller gefunden und kannst dein Netzwerk erweitern.

Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor!

Informiere dich über das Unternehmen und die spezifische Forschungsgruppe, bei der du dich bewirbst. Überlege dir Fragen, die du stellen möchtest, und bereite Antworten auf häufige Interviewfragen vor. Das zeigt dein Interesse und deine Vorbereitung!

Bewirb dich direkt über unsere Website!

Wenn du eine Stelle bei uns im BIFOLD siehst, zögere nicht und bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert an die richtige Stelle gelangt!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Wiss. Mitarbeiter*in (PostDoc) (d/m/w) - zur Qualifikation

KI-Agenten
große Sprachmodelle
Bild-Sprach-Modelle
multimodales Lernen
generative KI
Programmierung in Python
wissenschaftliche Publikationen
theoretische Informatik
praktische Informatik
Lehre und didaktische Kompetenz
Open-Source-Entwicklung
Projektmanagement
Kommunikationsfähigkeiten
Interdisziplinäre Forschungsprojekte

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Mach dein Motivationsschreiben einzigartig: Dein Motivationsschreiben ist deine Chance, uns zu zeigen, warum du die perfekte Person für diese Position bist. Erzähl uns von deinen Erfahrungen und wie sie dich auf die Herausforderungen bei BIFOLD vorbereitet haben. Sei kreativ und lass deine Persönlichkeit durchscheinen!

Lebenslauf auf den Punkt bringen: Halte deinen Lebenslauf klar und übersichtlich. Konzentriere dich auf relevante Erfahrungen und Fähigkeiten, die direkt mit der Stelle zu tun haben. Wir lieben es, wenn du uns zeigst, was du kannst, also mach es uns leicht, deine Qualifikationen zu erkennen!

Referenzen nicht vergessen: Vergiss nicht, mindestens zwei Referenzen anzugeben! Diese sollten Personen sein, die deine Arbeit kennen und bereit sind, über deine Fähigkeiten zu sprechen. Achte darauf, dass du ihre Zustimmung hast, bevor du ihre Kontaktdaten angibst.

Bewerbung über unsere Website einreichen: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles an die richtige Stelle gelangt und du keine wichtigen Informationen vergisst. Außerdem ist es der schnellste Weg, um uns zu erreichen!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Technische Universität Berlin vorbereitest

Verstehe die Forschungsgebiete

Mach dich mit den aktuellen Trends und Themen im Bereich der KI-Agenten und Erdbeobachtung vertraut. Lies aktuelle Publikationen und Berichte, um zu zeigen, dass du nicht nur die Grundlagen verstehst, sondern auch die neuesten Entwicklungen in diesem spannenden Feld verfolgst.

Bereite konkrete Beispiele vor

Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Kenntnisse in maschinellem Lernen und generativer KI demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele während des Interviews zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.

Zeige deine Lehrfähigkeiten

Da die Position auch Lehrverpflichtungen umfasst, solltest du Beispiele für deine Lehr- und Betreuungserfahrungen parat haben. Überlege dir, wie du komplexe Themen verständlich vermitteln kannst und welche didaktischen Methoden du bevorzugst.

Fragen stellen ist wichtig

Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und am Institut. Frage nach den aktuellen Projekten, der Teamdynamik oder den Erwartungen an die Rolle, um ein besseres Bild von der Arbeitsumgebung zu bekommen.

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