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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung im Bereich maschinelles Lernen und tiefe Lernverfahren für inverse Probleme.
- Arbeitgeber: Technische Universität München ist eine führende Institution in Wissenschaft und Forschung.
- Mitarbeitervorteile: Vollzeitstelle, internationales Team, spannende Projekte und ein zentraler Standort in München.
- Warum dieser Job: Entwickle innovative Lösungen in einem dynamischen Umfeld mit hoher Lebensqualität.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in Elektrotechnik, Informatik, Mathematik oder Physik erforderlich.
- Andere Informationen: Bewerbungen von Menschen mit Behinderungen werden bevorzugt behandelt.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Die Position ist im Bereich des maschinellen Lernens angesiedelt, mit einem Fokus auf Deep Learning für inverse Probleme oder maschinelles Lernen im weiteren Sinne. Wir suchen Kandidaten mit starken mathematischen Fähigkeiten und Interessen. Eine Voraussetzung für die Position ist ein Masterabschluss in Elektrotechnik, Informatik, Mathematik, Physik oder einem verwandten Bereich mit herausragenden akademischen Leistungen. Interesse an mathematischer Signalverarbeitung, Optimierung und/oder maschinellem Lernen ist wichtig.
Da die Arbeitssprache Englisch ist, sind ausgezeichnete schriftliche und mündliche Englischkenntnisse erforderlich.
Der Kandidat wird Vollzeitmitarbeiter an der TUM sein, mit einer Vergütung nach dem Tarifvertrag TV-L E 13. Die erwartete Anstellungsdauer beträgt drei bis vier Jahre für einen Doktoranden und zwei Jahre für eine Postdoc-Position. Wir bieten ein vielfältiges Arbeitsumfeld in einem internationalen Team mit zahlreichen interessanten Projekten und Kooperationsmöglichkeiten. Unsere Büros befinden sich im Stadtzentrum von München, das ein lebendiges wissenschaftliches und kulturelles Umfeld bietet und in Bezug auf die Lebensqualität hoch eingestuft ist.
Bitte reichen Sie Ihre elektronische Bewerbung einschließlich eines Anschreibens, Lebenslaufs und Zeugnissen per E-Mail an Prof. Dr. Reinhard Heckel ein. Für eine vollständige Berücksichtigung senden Sie Ihre Bewerbung bis zum 31. Juli 2022 ein. Bei Fragen wenden Sie sich bitte per E-Mail an Prof. Dr. Reinhard Heckel.
Die Position ist für Personen mit Behinderungen geeignet. Behinderten Bewerbern wird bei gleicher Qualifikation der Vorzug gegeben.
Datenschutzinformation: Durch die Einreichung Ihrer Bewerbung bei der TUM erkennen Sie an, dass Ihre personenbezogenen Daten gemäß unseren Datenschutzbestimmungen in Übereinstimmung mit der DSGVO verarbeitet werden. Ihre Einreichung bestätigt, dass Sie diese Hinweise gelesen und verstanden haben.
Doctoral or Postdoctoral Positions in the Machine Learning and Information Processing Group at TUM Arbeitgeber: Technische Universität München (Technical University of Munich)
Kontaktperson:
Technische Universität München (Technical University of Munich) HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Doctoral or Postdoctoral Positions in the Machine Learning and Information Processing Group at TUM
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Professoren oder Kommilitonen, die bereits in der Maschinenlernen-Community aktiv sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Empfehlungen aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Engagiere dich in relevanten Projekten oder Forschungsarbeiten. Zeige dein Interesse an mathematischer Signalverarbeitung und Optimierung durch praktische Erfahrungen, die du in deinem Lebenslauf hervorheben kannst.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu maschinellem Lernen und tiefem Lernen übst. Vertraue dich mit den neuesten Entwicklungen in diesen Bereichen an, um im Gespräch kompetent zu wirken.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten! Da die Arbeitssprache Englisch ist, solltest du sicherstellen, dass du in der Lage bist, komplexe Konzepte klar und präzise zu erklären. Übe das Sprechen über deine Forschung auf Englisch.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Doctoral or Postdoctoral Positions in the Machine Learning and Information Processing Group at TUM
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Forschung: Beginne mit der Recherche über die Technische Universität München und die spezifische Gruppe für Maschinenlernen und Informationsverarbeitung. Informiere dich über die Anforderungen an die Bewerber und die Schwerpunkte der Forschung.
Anschreiben erstellen: Verfasse ein überzeugendes Anschreiben, in dem du deine Motivation für die Position darlegst. Betone deine mathematischen Fähigkeiten und dein Interesse an maschinellem Lernen sowie an mathematischer Signalverarbeitung.
Lebenslauf aktualisieren: Stelle sicher, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Erfahrungen, Qualifikationen und akademischen Leistungen enthält. Hebe insbesondere deine Abschlüsse in den geforderten Fachrichtungen hervor.
Unterlagen zusammenstellen: Bereite alle erforderlichen Unterlagen vor, einschließlich deiner Transkripte und Nachweise über Sprachkenntnisse. Achte darauf, dass alles vollständig und gut strukturiert ist, bevor du deine Bewerbung einreichst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Technische Universität München (Technical University of Munich) vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position stark mathematische Fähigkeiten erfordert, solltest du dich auf technische Fragen zu Themen wie maschinelles Lernen, Optimierung und mathematische Signalverarbeitung vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Forschung oder Studien, die deine Kenntnisse in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Da die Arbeitssprache Englisch ist, ist es wichtig, dass du deine schriftlichen und mündlichen Englischkenntnisse unter Beweis stellst. Übe, komplexe Konzepte klar und verständlich zu erklären, um zu zeigen, dass du in der Lage bist, effektiv im internationalen Team zu kommunizieren.
✨Forschung über die Gruppe und Projekte
Informiere dich über die Machine Learning and Information Processing Group an der TUM und deren aktuelle Projekte. Zeige während des Interviews dein Interesse an deren Arbeit und bringe Ideen ein, wie du zur Weiterentwicklung der Projekte beitragen könntest.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du am Ende des Interviews stellen kannst. Dies zeigt dein Interesse an der Position und der Institution. Fragen könnten sich auf zukünftige Forschungsrichtungen, Teamdynamik oder Möglichkeiten zur Zusammenarbeit beziehen.
