Neural Information Processing

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Prof. Dr. Klaus Obermayer
Neural Information Processing Group
MAR 5-6, Marchstrasse 23
10587 Berlin, Germany
email: oby(at)ni.tu-berlin.de

PhD Position in Computational Neuroscience (Reference Number IV-673/23)

PhD Position in Computational Neuroscience

Reference Number: IV-673/23

Duration: 5 years

Starting date: as soon as possible

Application deadline: 09.11.2023

Salary level: TV-L E13 (100%)

Working field:

Participation in the projects of our research group in the field of computational neuroscience on modelling neural dynamics and the effects of transcranial electrical stimulation; collaboration with theoretical and experimental / clinical research groups of the Collaborative Research Center 1315 „Mechanisms and Disturbances of Memory Consolidation" (https://www.sfb1315.de/, cf. project B03) and the Bernstein Center for Computational Neuroscience Berlin (https://www.bccn-berlin.de/); assistance in the maintenance of the computer infrastructure of the research group; teaching tutorials for introductory courses in programming and algorithms & architectures for non-CS students.

Requirements:

Successfully completed university degree (Master, Diplom, or equivalent) in Computational Neuroscience, Computer Science, Electrical Engineering, Mathematics, Physics, or related fields; in-depth knowledge in dynamical systems, very good command of the German and English languages, the ability to teach in both German and English is required; very good programming skills and competences in the operating system UNIX; experience in modelling neural systems, teaching experience, and experience in server administration (UNIX) are desirable.

Please send your application with the usual documents exclusively by e-mail to Prof. Dr. Klaus Obermayer at klaus.obermayer@tu-berlin.de, quoting the reference number (IV-673/23).

Wiss. Mitarbeiter*in - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen (Reference Number: IV-700/23)

Entwicklung von KI-Methoden zur Objekterkennung in Videos

Besetzbar ab: 1. Januar 2024

Beschäftigungsdauer: 3 Jahre

Bewerbungskennziffer: IV-700/23

Bewerbungsfrist: 16.11.2023

Vergütungsgruppe: TV-L E13 (100%)

Aufgabenbeschreibung:

Der/die erfolgreiche Kandidat*in soll an einem durch das BMWK geförderten Projekt mit Firmenbeteiligung teilnehmen, dessen Ziel es ist, Methoden für die 3D Streckenvermessung von Schienenwegen zum Zwecke einer verbesserten Fahrerassistenz zu entwickeln. Die spezifische Aufgabe im Projekt ist die Entwicklung von KI-Methoden für die Echtzeiterkennung von Objekten (wie z.B. Gleisverlauf, Weichen, Bahnsignale, Verkehrsschilder, Bahnübergänge, Brücken, etc.) in Videos, die während der Zugfahrten aufgenommen werden. Dazu sollen u.a. aktuelle Deep Learning Methoden genutzt werden.

Erwartete Qualifikationen:

Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Informatik oder einem anderen MINT-Fach; sehr gute Kenntnisse in maschinellem Lernen und Bildverarbeitung und sehr gute Programmierkenntnisse; ein hohes mündliches und schriftliches Ausdrucksvermögen in Englisch und Deutsch; Forschungserfahrung mit Deep Learning Methoden ist von Vorteil.

Bitte senden Sie Ihre Bewerbung mit den üblichen Unterlagen ausschließlich per E-Mail an Prof. Dr. Obermayer unter klaus.obermayer@tu-berlin.de.