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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
Wiss. Mitarbeiter*in mit Lehraufgaben, Bereich Computational Neuroscience
Kennziffer: IV-673/23
Dauer: 5 Jahre
Beginn: frühestmöglich
Bewerbungsfristende: 09.11,2023
Vergütung: TV-L E13 (100%)
Aufgabenbeschreibung:
Mitarbeit an den Projekten der Arbeitsgruppe im Bereich Computational Neuroscience, z.B. zur Modellierung neuronaler Dynamik und zur Modellierung des Einflusses nicht-invasiver Hirnstimulation; Interaktion mit theoretischen und klinisch-experimentellen Arbeitsgruppen im Rahmen des Sonderforschungsbereiches 1315 "Mechanismen und Störungen der Gedächtniskonsolidierung", Mithilfe bei der Betreuung der Rechnerinfrastruktur der Arbeitsgruppe, Lehre im Bereich Informatik-Service.
Erwartete Qualifikationen:
Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Computational Neuroscience, Informatik, Mathematik, Physik oder verwandten Gebieten; Kompetenzen in nichtlinearer Dynamik, sehr gute Programmierkenntnisse und Kenntnisse des Betriebssystems UNIX; die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben.; Forschungserfahrung in der Modellierung neuronaler Systeme, Erfahrung in der Lehre und Erfahrungen in der Serveradministration UNIX sind von Vorteil.
Ihre Bewerbung senden Sie bitte unter Angabe der Kennziffer(IV-673/23) mit den üblichen Unterlagen ausschließlich per E-Mail an Prof. Dr. Obermayer unter klaus.obermayer(at)tu-berlin.de.
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.