Stellenangebot: 1x Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (d/m/w) - Ent­gelt­gruppe 14 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len

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

Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (d/m/w) - Ent­gelt­gruppe 14 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len - Zur Qua­li­fi­zie­rung

Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Aufgabenbeschreibung

Das Fach­ge­biet Daten­bank­sys­teme und Infor­ma­ti­ons­ma­nage­ment (DIMA) führt Grund­la­gen – und ange­wandte For­schung in Daten­ma­nage­ment, Big Data Sys­te­men und Data Sci­ence durch. Aktu­ell suchen wir wis­sen­schaft­li­che Mit­ar­bei­ter/-innen (Post­docs) mit der Option zur Ver­ste­ti­gung in einem oder meh­re­ren der fol­gen­den The­men: (1) Erfor­schung von Tech­no­lo­gien und Sys­te­men zur mas­siv ver­teil­ten Ver­ar­bei­tung von Daten­strö­men. (2) Erfor­schung einer ska­lier­ba­ren Daten- und Ana­ly­se­in­fra­struk­tur, mit Hard­ware-Soft­ware Co-design von Kom­po­nen­ten zur 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 Dok­to­ran­den und der Koor­di­na­tion von inter­dis­zi­pli­nä­ren For­schungs­pro­jek­ten. Lehr­auf­ga­ben.

Erwartete Qualifikationen

Bewer­ber/-innen müs­sen eine Pro­mo­tion (PhD) mit den Schwer­punk­ten Daten­ma­nage­ment, Ver­teilte Sys­teme oder ska­lier­bare Daten­ana­lyse abge­schlos­sen haben, Erfah­run­gen im wis­sen­schaft­li­chen Arbei­ten, nach­ge­wie­sen durch ein­schlä­gige wis­sen­schaft­li­che Publi­ka­tio­nen, besit­zen und solide theo­re­ti­sche und prak­ti­sche Kennt­nisse in Infor­ma­tik haben. Sie soll­ten daran inter­es­siert sein ein inno­va­ti­ves Sys­tem zu ent­wi­ckeln und For­schungs­er­geb­nisse in einer rea­len Anwen­dungs­um­ge­bung zu vali­die­ren. Idea­ler­weise haben Bewer­ber/-innen neben tie­fen Kennt­nis­sen von Daten­bank­tech­no­lo­gien wei­ter­füh­rende Kennt­nisse in Data Sci­ence, Über­set­zer­bau sowie in ver­teil­ter Pro­gram­mie­rung. Erfah­ren­gen in der Open-Source Ent­wick­lung sowie Erfah­run­gen im Pro­jekt­ma­nage­ment sind wün­schens­wert. Dar­über hin­aus sind sehr gute Eng­lisch­kennt­nisse erfor­der­lich. Kennt­nisse der deut­schen Spra­che sind wün­schens­wert. Die Fähig­keit, sowohl in deut­scher als auch in eng­li­scher Spra­che zu unter­rich­ten, 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(at)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

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