Humboldt-Universität zu Berlin - Abteilung Haushalt und Personal

Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Institut für Informatik

• wiss. Dienstleistungen in der Forschung im Rahmen des Projekts "DIPM: Datengetriebene Inverse Prozedurale Modellierung"
• Entwicklung von neuen Methoden zur inversen prozed. Modellierung
• Optimierung und Evaluation von Deep Learning Methoden
• Veröffentlichung von wiss. Ergebnissen auf intern. Konferenzen
• Betreuung von Studierenden
• Möglichkeit zur eigenen wiss. Qualifizierung (Promotion)

• abgeschlossenes wiss. Masterstudium in Computer Science
• Erfahrung in Deep Learning, Computer Vision und inverser prozeduralen Modellierung
• Vorarbeiten zur Schätzung von L-Systemen über LSTMs und Transformer
• Publikationen auf internationalen Konferenzen oder in Journalen
• sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse (mind. B2)
• Erfahrung in wissenschaftlicher Arbeit
• hohes Maß an Selbständigkeit, Engagement, Flexibilität, Belastbarkeit und Teamfähigkeit

Bewerbungen (mit Anschreiben, Lebenslauf und relevanten Zeugnissen) richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Institut für Informatik, Visual Computing, Prof. Dr. Peter Eisert (Sitz: Rudower Chaussee 25, 12489 Berlin), Unter den Linden 6, 10099 Berlin oder bevorzugt per E-Mail in einer PDF-Datei an peter.eisert@hu-berlin.de.

Zur Sicherung der Gleichstellung sind Bewerbungen qualifizierter Frauen besonders willkommen. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Bewerbungen von Menschen mit Migrationsgeschichte sind ausdrücklich erwünscht. Da wir Ihre Unterlagen nicht zurücksenden, bitten wir Sie, Ihrer Bewerbung nur Kopien beizulegen.

Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten im Rahmen des Ausschreibungs- und Auswahlverfahrens finden Sie auf der Homepage der Humboldt-Universität zu Berlin: https://hu.berlin/DSGVO.