Stellenticket Humboldt-Universität zu Berlin

Mitarbeit in Forschung am Institut für Mathematik im Rahmen des gemeinsamen DFG-Projekts „Numerically Efficient Learning of Generative Models and Beyond“ in den Arbeitsgruppen von Prof. Dr. Benjamin Gess und Prof. Dr. Gabriele Steidl

Das Projekt befasst sich mit mathematischen Fragestellungen im Bereich der künstlichen Intelligenz. Zu den Aufgaben gehören insbesondere:

• Forschung zur mathematischen Fundierung, Stabilität, Effizienz und numerischen Realisierung generativer Modelle
• Forschung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche:
  - effiziente Diffusionsmodelle und geometrieinformierte Modellierung
  - Transformer-Modelle
  - Scientific Machine Learning
  - Nesterov- und Anderson-Beschleunigung sowie Newton-Verfahren im maschinellen Lernen

Die Forschung erfolgt in Kooperation mit der Tsinghua University, Beijing (Ch. Bao), und der Wuhan University (Y. Jiao).

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) und eine zum Zeitpunkt der Einstellung abgeschlossene Promotion in Mathematik oder einem eng verwandten Fachgebiet
• exzellente Kenntnisse in der Mathematik des maschinellen Lernens, insbesondere zu generativen Modellen
• exzellente Programmierkenntnisse, insbesondere in Python
• exzellente Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Kenntnisse in stochastischer Analysis erwünscht
• Kenntnisse in Optimierungsverfahren und deren mathematische Analyse von Vorteil
• Erfahrung mit numerischen Verfahren im maschinellen Lernen wünschenswert

Die fachlichen Kenntnisse können insbesondere durch einschlägige Studienleistungen, Abschlussarbeiten, Forschungsprojekte und/oder Publikationen nachgewiesen werden. Einschlägige wissenschaftliche Publikationen werden vorausgesetzt.

Weitere Informationen zur Stelle erteilt Ihnen Anastasiia Olshevska (olshevska@math.tu-berlin.de).

Ihre Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen ausschließlich per E-Mail (zusammengefasst in einem PDF-Dokument, max. 5 MB) an das Sekretariat, z. Hd. Frau Anastasiia Olshevska, über olshevska@math.tu-berlin.de.
Bitte fügen Sie insbesondere ein kurzes Motivationsschreiben, einen vollständigen und aktuellen tabellarischen Lebenslauf, Zeugnisse und Leistungsübersichten (Bachelor und Master), ggf. eine Publikationsliste sowie einen Nachweis über den Abschluss der Promotion bei. Zusätzlich können Namen und Kontaktdaten von bis zu zwei Referenzpersonen angegeben werden; bitte stellen Sie sicher, dass diese Personen mit der Weitergabe ihrer Kontaktdaten und einer etwaigen Kontaktaufnahme einverstanden sind. Referenzschreiben können bis zum Ablauf der Ausschreibungsfrist direkt an die oben genannte E-Mail-Adresse gesandt werden.

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/.

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. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.