Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (TU Berlin)
Einsendeschluss
Juli 06, 2021
Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen
unter Vorbehalt der Mittelbewilligung - Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich
Das Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) der TU Berlin (Prof. Dr. Klaus-Robert Müller) sucht für ein Agility-Teilprojekt (AP) des BZML eine*n wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in. Das Arbeitspaket wird in enger Kooperation mit der Arbeitsgruppe „Bilder und Konfigurationen in corpora von Universitätstextbüchern“ von Prof. Dr. Matteo Valleriani am Max-Planck-Institut für Wissenschaftsgeschichte (MPIWG), durchgeführt. Die AG Valleriani untersucht Wissensprozesse, die sich in einem Korpus frühneuzeitlicher astronomischer Textbücher abbilden. Dabei werden Machine Learning und Computer Vision Verfahren eingesetzt, um gezielt Information aus dem Korpus zu extrahieren und latente Zusammenhänge zwischen den identifizierten Informationseinheiten sichtbar zu machen.
Aufgabenbeschreibung: Im Rahmen des Projekts wurde prototypisch ein Deep Learning Modell entwickelt, mit dem sich in den Digitalisaten frühneuzeitlicher gedruckter Bücher Illustrationen identifizieren und extrahieren lassen. Ein zweites Model bewertet Ähnlichkeiten zwischen diesen Illustrationen. Die oder der erfolgreiche Bewerber*in generalisiert, konsolidiert und verknüpft beide Anwendungen zu einem Modell, das als Webservice für eine breite Community frei zur Verfügung gestellt wird.
Ihre Aufgaben:
-
Forschung und Implementierung von Methoden und Systemen des Maschinellen Lernen
-
Implementieren, designen und arbeiten mit Machine Learning und mathematischen Modellen
-
Publikation von Modellen und Release von Codes als Open Source
-
Realisierung eines Web-Service und Entwicklung und Design von API für die Wiederverwendung
Erwartete Qualifikationen:
-
erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Mathematik, Informatik o.ä., oder der Geschichtswissenschaft;
-
Erfahrung im Bereich der mathematischen Modellierung und des Maschinellen Lernens vorausgesetzt, bevorzugt im Bereich Deep Learning;
-
Erfahrung mit Methoden der Computer Vision, insbesondere Feature Extraction und Matching, sowie Image Registration;
-
Praktische Erfahrungen in der Entwicklung und Anwendung neuronaler Netze in der Bildverarbeitung (z.B. ConvNets);
-
sehr gute Programmierkenntnisse in Python, NumPy/SciPy, Keras/TensorFlow unabdingbar;
-
sehr gute Sprachkenntnisse in Englisch erforderlich; Deutschkenntnisse erwünscht bzw. die Bereitschaft diese zu erlernen
Bevorzugte Qualifikation:
-
Erfahrung im Umgang mit und der Analyse von historischen Druckzeugnissen und ikonographischen Quellen
Hinweise zur Bewerbung: Ihre Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer (IV-350/21) mit den üblichen Unterlagen (zusammengefasst in einem pdf-Dokument, max. 5 MB) per E-Mail an Prof. Dr. Klaus-Robert Müller unter office@bzml.de.
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.