Blätter-Navigation

Of­f­re 173 sur 435 du 04/10/2018, 13:13

logo

Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Fakul­tät IV - Insti­tut für Tech­ni­sche Infor­ma­tik und Mikro­elek­tro­nik / FG Remote Sen­sing Image Ana­ly­sis

Wiss. Mit­ar­bei­ter/in - 75 % Arbeits­zeit - Ent­gelt­gruppe 13 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len

unter dem Vor­be­halt der Mit­tel­be­wil­li­gung

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

Die große Zahl jüngs­ter satel­li­ten­ge­stütz­ter Erd­be­ob­ach­tungs­mis­sio­nen hat zu einem erheb­li­chen Anwach­sen der Daten­men­gen in Fern­er­kun­dungs-Bild­ar­chi­ven geführt, in denen mul­ti­modale Fern­er­ken­nungs­bil­der aus ver­schie­de­nen Quel­len gespei­chert sind (mul­tis­pek­tral, hyper­spek­tral und SAR). Exis­tie­rende CBIR-Sys­teme sind in der Cha­rak­te­ri­sie­rung von spe­zi­fi­schen Infor­ma­tio­nen von RS Bil­dern ein­ge­schränkt. Ihr For­schungs­schwer­punkt als wis­sen­schaft­li­che/r Mit­ar­bei­ter/in ist die Ent­wick­lung von Deep Hashing Archi­tec­tu­res und dazu­ge­hö­ri­ger Hilfs­mit­tel zur Cha­rak­te­ri­sie­rung und Aus­schöp­fung (schwach) anno­tier­ter hoch­auf­lö­sen­der spek­tra­ler und seman­ti­scher RS Bild­in­for­ma­tio­nen. Die Mög­lich­keit zur Pro­mo­tion ist gege­ben.

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

  • erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) in Infor­ma­tik, Tech­ni­scher Infor­ma­tik oder Nach­rich­ten­tech­nik
  • Umfas­sende Kennt­nisse in den Gebie­ten Maschi­nel­les Ler­nen, Deep Learning, Remote Sen­sing, Com­pu­ter Vision
  • Erfah­rung in der Ent­wick­lung Hashing-basier­ter Bild-Abru­fal­go­rith­men
  • Solide Pro­gram­mier- und Mathe­ma­tik­kennt­nisse, ins­be­son­dere Lineare Alge­bra und Sta­tis­tik
  • Exzel­lente Eng­lisch­kennt­nisse, aus­ge­prägte Moti­va­tion und Krea­ti­vi­tät

Hin­wei­se zur Be­wer­bung:

Ihre schrift­li­che Bewer­bung rich­ten Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen (insb. kompletter Lebenslauf, Notenübersicht der Bachelor- und Masterkurse, zwei Empfehlungsschreiben, ein Motivationsschreiben mit Angabe Ihrer Zielvorstellungen) an die Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Der Prä­si­dent - Fakultät IV, Institut für Technische Informatik und Mikroelektronik, FG Remote Sensing Image Analysis, Prof. Dr. Begum Demir, Sekr. E-N 7, Einsteinufer 17, 10587 Berlin oder per E-Mail an jobs@rsim.tu-berlin.de.

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.

Aus Kos­ten­grün­den wer­den die Bewer­bungs­un­ter­la­gen nicht zurück­ge­sandt.
Bitte rei­chen Sie nur Kopien ein.