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Angebot 347 von 355 vom 22.08.2023, 14:45

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Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Fakul­tät IV - The Ber­lin Insti­tute for the Foun­da­ti­ons of Data and Lear­ning (BIFOLD)

Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (d/m/w) - Ent­gelt­gruppe 15 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len - stv. For­schungs­grup­pen­lei­ter*in

Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Aufgabenbeschreibung:

Das Fach­ge­biet Daten­bank­sys­teme und Infor­ma­ti­ons­ma­nage­ment (DIMA, https://www.tu.berlin/dima) führt Grund­la­gen - und ange­wandte For­schung in Daten­ma­nage­ment, Big Data und Data Sci­ence im
Rah­men des Ber­lin Insti­tute for the Foun­da­ti­ons of Lear­ning and Data (BIFOLD, https: //www.bifold ber­lin/) an der TU Ber­lin (https://www.tu.berlin/) durch. Aktu­ell, suchen wir eine*n stell­ver­tre­tende*n For­schungs­grup­pen­lei­ter*in (mit Option zur Ver­ste­ti­gung), der*die eine For­schu­nesagenda in einem oder meh­re­ren der fol­gen­den The­men ent­wi­ckeln und umset­zen soll: (1) Erfor­schung von Tech­no­lo­gien und Sys­te­men zur mas­siv ver­teil­ten Ver­ar­bei­tung von gro­ßen Daten­men­gen und Daten­strö­men. (2) Erfor­schung einer ska­lier­ba­ren Daten- und Ana­ly­se­in­fra­struk­tur, mit Soft­ware-Hard­ware Co-design von Kom­po­nen­ten zur Daten­spei­che­rung, Suche, Daten­ver­ar­bei­tung, Manage­ment der Com­mu­nity und Markt­me­cha­nis­men, inklu­sive Sicher­heit, Preis­bil­dung und Daten­schutz. (3) Erfor­schung von Sys­te­men und Tech­no­lo­gien für ver­ant­wor­tungs­vol­les Daten­ma­nage­ment im Hin­blick auf Trans­pa­renz, Wie­der­hol­bar­keit und Nach­voll­zieh­bar­keit von Data Sci­ence Pro­zes­sen. Die For­schungs­auf­ga­ben sind ver­bun­den mit der Anlei­tung von Dok­to­rand*innen, Lehre und der Koor­di­na­tion von inter­dis­zi­pli­nä­ren For­schungs­ak­ti­vi­tä­ten.

Erwartete Qualifikationen:

Erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) und Pro­mo­tion mit Schwer­punkt Daten­bank­sys­teme. Erfor­der­lich sind Kennt­nisse in der Ent­wick­lung von fach­über­grei­fen­den Sys­te­men, Archi­tek­tu­ren und Ver­fah­ren für die Ana­lyse und Ver­ar­bei­tung von gro­ßen Daten­men­gen und -strö­men. Wei­ter­füh­rende wis­sen­schaft­li­che Erfah­rung (Post-Doc) an For­schungs­ein­rich­tun­gen oder indus­tri­el­len For­schungs­la­bo­ren ist wün­schens­wert. Neben weit­rei­chen­den ana­ly­ti­schen Fähig­kei­ten wer­den umfang­rei­che, durch prak­ti­sche Erfah­run­gen ver­tiefte Kennt­nisse von Kon­zep­ten, Metho­den und Tech­no­lo­gien des Daten­ma­nage­ments und von Daten­sys­te­men erwar­tet. Publi­ka­tio­nen auf her­aus­ra­gen­den Kon­fe­ren­zen (CORE A*) und Jour­nals wer­den eben­falls erwar­tet. Erfah­run­gen in der Akqui­si­tion, Zusam­men­ar­beit, Lei­tung und Koor­di­na­tion von Pro­jek­ten sind wün­schens­wert. Ein gro­ßes Inter­esse an der Erar­bei­tung neuer For­schungs­rich­tun­gen, aus­ge­prägte Team­fä­hig­keit und sehr gute eng­li­sche Sprach­kennt­nisse wer­den eben­falls vor­aus­ge­setzt. Die Fähig­keit zum Unter­rich­ten, sowohl in deut­scher, als auch in eng­li­scher Spra­che wird vor­aus­ge­setzt

Hinweise zur Bewerbung:

Ihre Bewer­bung rich­ten Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen (zusam­men­ge­fasst in einem PDF- Doku­ment, nicht grö­ßer als 3 MB) aus­schließ­lich per E-Mail an jobs@bifold.berlin.

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: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/ oder Direkt­zu­gang: 214041.

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.

Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Ber­lin - Die Prä­si­den­tin - Fakul­tät IV, Ber­lin Insti­tute for the Foun­da­ti­ons of Lear­ning and Data – BIFOLD, Ernst-Reu­ter Platz 7, Sekr.: TEL 9-2, 10587 Ber­lin