Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare HPC-Algorithmen und gemischte Präzisionslöser für neuronale Modelle.
- Unternehmen: Technische Universität München, eine der besten Universitäten weltweit.
- Vorteile: 100% TVL E13 Gehalt, Doktorandenabschluss und Zugang zu innovativen Projekten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit exzellenten Karrieremöglichkeiten und internationaler Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Forschungsprojekten mit realen Anwendungen in der Datenwissenschaft.
- Qualifikationen: Master in Informatik oder Mathematik, Kenntnisse in maschinellem Lernen und HPC.
Über uns
Die Technische Universität München (TUM) ist eine der weltweit führenden Universitäten und befindet sich in der prosperierenden Hauptstadt Bayerns mit über 39.000 Studierenden. TUM engagiert sich für Exzellenz in Forschung und Lehre, interdisziplinäre Bildung und die aktive Förderung vielversprechender junger Wissenschaftler. Die Universität profitiert von der gesunden Mischung aus Unternehmen und Startups aller Größen, die in der Region ansässig sind, und ist eng mit regionalen Forschungskrankenhäusern verbunden.
Wir suchen motivierte Forscher, die dem HDSC/MDSI Tandem-Projekt "Data science at scale: Training neural models with mixed precision solvers" beitreten möchten. Dieses gemeinsame Projekt umfasst Prof. Dr. Michael Bader, Prof. Dr. Felix Dietrich und Prof. Dr. Hartwig Anzt. Die Vergütung erfolgt zu 100 % nach TVL E13 gemäß den deutschen Tarifverträgen. Sie haben die Möglichkeit, einen Doktortitel (Dr. rer. nat.) zu erwerben. Der Hauptarbeitsplatz befindet sich am TUM Campus Garching.
Beschreibung
Haben Sie Freude an herausfordernden Forschungsprojekten, die die Lücke zwischen theoretischer Datenwissenschaft und großflächiger praktischer Anwendung überbrücken? Wir bieten Ihnen eine spannende Gelegenheit, unserem Team im Bereich Scientific Machine Learning (SciML) beizutreten. Das Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung skalierbarer HPC-Algorithmen und gemischter Präzisionslöser zur Schulung neuronaler Modelle auf massiven Datensätzen, die die Kapazitäten von Einzelknotensystemen überschreiten.
Ein zentrales Ziel ist die Entwicklung effizienter iterativer Algorithmen zur Schulung von Netzwerken basierend auf zufälligen Merkmalen, die auf Regression, Klassifikation und die Lösung zeitabhängiger partieller Differentialgleichungen (PDEs) angewendet werden können, wie z.B. großangelegte Tsunami-Simulationen. Das Projekt umfasst zwei Doktoranden mit komplementären Richtungen. Ein Forscher in Heilbronn wird sich auf die Präzisionsemulation konzentrieren, um die Lücke zwischen der niedrigen Präzision von GPU-Hardware und den hohen Präzisionsanforderungen von linearen Algebra-Lösern zu überwinden. Diese Stellenbeschreibung bezieht sich auf eine Position in Garching, wo Sie allgemeine, skalierbare lineare Löser zur Schulung neuronaler Netzwerke entwickeln werden, die Lösungen für PDEs darstellen.
Ihr Arbeitsbereich umfasst die Nutzung von GPU-Code-Generatoren für Matrixmultiplikationskerne und die Sicherstellung, dass die Software in Python für die nachgelagerte Datenanalyse verwendbar ist. Zusammenarbeit ist zentral für diese Rolle. Sie werden eng mit Forschern an beiden Standorten (Garching und Heilbronn) zusammenarbeiten, an Besprechungen und semesterlichen Forschungsbesuchen teilnehmen und zwischen rechnergestützter Mathematik und physikergestütztem maschinellen Lernen arbeiten.
Anforderungen
- Master in Informatik, Mathematik oder einem verwandten Bereich (z.B. Computational Science/Engineering)
- Starkes Wissen in maschinellem Lernen, wissenschaftlichem Rechnen (insbesondere lineare Algebra und Numerik) und Hochleistungsrechnen (HPC)
- Kenntnisse in Programmierung; Erfahrung mit GPU-Architekturen, C++ und Python ist sehr wertvoll
- Ausgezeichnete Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten in Englisch
- Soft Skills: analytisches Denken, strukturiertes und organisiertes Arbeiten sowie hohe intrinsische Motivation
Bevorzugt: Erfahrung mit linearen Operatoren, Eigenwertproblemen oder der Entwicklung numerischer Löser.
Die TUM verfolgt das strategische Ziel, die Vielfalt ihres Personals erheblich zu erhöhen. Als Arbeitgeber, der Chancengleichheit und positive Maßnahmen fördert, ermutigt die TUM ausdrücklich Nominierungen und Bewerbungen von Frauen sowie von allen anderen, die zusätzliche Diversitätsdimensionen in die Forschungs- und Lehrstrategien der Universität einbringen würden. Internationale Kandidaten werden ausdrücklich ermutigt, sich zu bewerben. Die Position ist für Menschen mit Behinderungen geeignet, und bei gleicher Qualifikation wird bevorzugt auf Menschen mit Behinderungen Rücksicht genommen.
Kontakt
Wenn Sie Fragen zur Bewerbung oder zum Projekt haben, schreiben Sie eine E-Mail an Prof. Dr. Felix Dietrich. Die Homepage der Forschungsgruppe finden Sie unter: https://www.cs.cit.tum.de/scml
Datenschutzinformationen
Wenn Sie sich für eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) bewerben, übermitteln Sie persönliche Informationen. Bitte beachten Sie die Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung personenbezogener Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. Durch die Einreichung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die oben genannten Datenschutzinformationen der TUM zur Kenntnis genommen haben.
PhD position in Scientific Machine Learning: Data science at scale and mixed precision solvers Arbeitgeber: Technische Universität München (Technical University of Munich)
Die Technische Universität München bietet als Arbeitgeber ein inspirierendes Umfeld für die persönliche und berufliche Weiterentwicklung. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Möglichkeit von Home-Office und umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten fördert die TU München eine ausgewogene Work-Life-Balance. Zudem engagiert sich die Universität aktiv für Diversität und Inklusion, was sie zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle macht.
Kontaktdaten:
Technische Universität München (Technical University of Munich) Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so PhD position in Scientific Machine Learning: Data science at scale and mixed precision solvers 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 München (Technical University of Munich)
Wir empfehlen dir, auch direkt über unsere Website bei Technische Universität München (Technical University of Munich) für die Stelle als PhD position in Scientific Machine Learning: Data science at scale and mixed precision solvers 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 PhD position in Scientific Machine Learning: Data science at scale and mixed precision solvers 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 München (Technical University of Munich) 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 München (Technical University of Munich) 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 München (Technical University of Munich) zu schaffen.
