Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in zur Promotion (m/w/d) I 015/25
Ziel des Forschungsprojektes ist die Erkennung von Risiken im Supply Chain Management (SCM), insbesondere aus Textdaten und mit tiefen neuronalen Netzwerken. Unsere Methoden setzen nur wenige Trainingsdaten in KMUs voraus und können über Dashboards bedient werden. Ein wichtiges Ziel sind daher hoch anpassbare Lernverfahren mit wenigen Trainingsdaten für Nischendomänen. Dazu gehören Verfahren des Active-, Transfer-Learning, Multi-Task Learning, Prototypical Learning und Meta Learning.
Es handelt sich um eine Qualifikationsstelle, d.h., bei entsprechender persönlicher Qualifikation besteht die Option zur Promotion, die zusammen mit einer Universität durchgeführt wird.
Aufgabengebiet- Entwicklung und Evaluierung von Deep Learning, insbesondere mit Transformer-Netzwerken
- Eigenständige Forschung in der Erklärbarkeit tiefer neuronaler Modelle
- Integration mehrsprachiger SCM-Daten zur Kompensierung von Sparse Data
- Abstimmung mit den Projektbeteiligten
- Vorstellen der Ergebnisse auf internationalen Fachtagungen
- Mindestens mit sehr gut abgeschlossenem Hochschulstudium (Master, Diplom) in der Fachrichtung Data Science oder in einer vergleichbaren Fachrichtung mit Kenntnissen in Data Science (Vorlage des Abschlusses spätestens zum Zeitpunkt der Unterschrift des Arbeitsvertrages)
- Vertiefte Kenntnisse in der Therorie des Transfer Learning auf multilinguale Quellen
- Vertiefe Kenntnisse in der Theorie der Erklärbarkeit von Transformer-Netzwerken
- Vertiefe Kenntnisse in spärlichen Netzwerken
- Publikationen auf internationalen NLP Fachtagungen, wie LREC, PKDD, COLING
- Nachweis von Demonstratoren und Modelle zu den obigen Themen durch Github
- Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung mit Docker, Kubernetes und GPU Clustern
- Sehr gutes mündliches und schriftliches Formulierungsvermögen in Englisch
- Mehrsprachigkeit wünschenswert für die Integration unterschiedlicher Sprachen im Projekt
- Langjährige Erfahrungen im maschinellen Lernen
- Erfahrungen im Klinikbetrieb sind von Vorteil
- Freundliches und teamorientiertes Auftreten
- Einen Arbeitsplatz im Innenstadtbereich, der mit öffentlichen Verkehrsmitteln gut zu erreichen ist
- Externe und interne Weiterbildungsmöglichkeiten
- Betriebliches Gesundheitsmanagement (u. a. div. Sportkurse)
- Familienfreundliche Arbeitszeit durch Gleitzeit und mobiles Arbeiten
- Für Tarifbeschäftigte: Altersvorsorge durch die Versorgungsanstalt des Bundes und der Länder (VBL)
- 30 Urlaubstage
- Zuschuss zum Firmenticket
- Ein aufgeschlossenes Team, das sich über Ihre Verstärkung freut
Die Bewerbung sollte ein Anschreiben enthalten, aus dem Ihre Motivation für Ihre Bewerbung hervorgeht. Neben Qualifikationsnachweisen freuen wir uns auf einen tabellarischen Lebenslauf.
Die Berliner Hochschule für Technik bittet qualifizierte Interessentinnen nachdrücklich um ihre Bewerbung. Schwerbehinderte werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt. Bewerbungen von Menschen mit Migrations-hintergrund sind ausdrücklich erwünscht.
Bitte bewerben Sie sich bis zum 23.03.2025 über unser Online-Bewerbungsformular unter www.bht-berlin.de/bewerbungsformular. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!