Professur für Maschinelles Lernen und Kommunikation (Technische Universität Berlin )

Technische Universität Berlin - Fakultät IV An der Technischen Universität Berlin, Fakultät IV – Elektrotechnik und Informatik, ist am Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik im Rahmen einer Gemeinsamen Berufung im Erstattungsmodell (Berliner Modell) mit dem Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut, eine auf fünf Jahre befristete Universitätsprofessur - BesGr. W2 (befr.) für das Fachgebiet „Maschinelles Lernen und Kommunikation“ verbunden mit der Leitung der Abteilung „Maschinelles Lernen“ des Fraunhofer-Instituts für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut HHI zu besetzen. Die Technische Universität Berlin zählt zu den großen, international renommierten und traditionsreichen technischen Universitäten in Deutschland. Ihr Streben nach Wissensvermehrung und technologischem Fortschritt orientiert sich an den Prinzipien von Exzellenz und Qualität. Gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut HHI, betreibt die Technische Universität Berlin angewandte Forschung und Entwicklung auf dem Zukunftsfeld Maschinelles Lernen und Kommunikation. Das Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut HHI ist weltweit führend in der Erforschung von mobilen und optischen Kommunikationsnetzen und –systemen und trägt damit signifikant zu den Standards für Informations- und Kommunikationstechnologien bei. Das Fraunhofer HHI erforscht dabei das gesamte Spektrum der digitalen Infrastruktur, von der Messung und Repräsentation, über den Transport, bis hin zur Auswertung von Signalen. Gestützt durch eine stetig wachsende Anzahl verfügbarer Trainingsdaten sowie geeignete Rechnerarchitekturen erreicht das maschinelle Lernen (ML) immer mehr das Potenzial menschlicher Leistungsfähigkeit und ist in einigen Bereichen wie der Bild-, Text- und Sprachverarbeitung bereits zum industriellen Standard geworden. Auch im Bereich der mobilen Netze wird Maschinelles Lernen für vielfältige Optimierungsverfahren eingesetzt. In diesem Anwendungsbereich wird Maschinelles Lernen in Zukunft aller Voraussicht prägend sein und ganz neue, eigene Forschungsfragen aufwerfen. Aufgabenbeschreibung: In Ihrer Rolle als Professorin für Maschinelles Lernen und Kommunikation erforschen Sie die theoretisch-methodischen Grundlagen des Maschinellen Lernens. Sie entwickeln sowohl bestehende Verfahren (z.B. Deep-Learning-Methoden) weiter als auch neue Modelle und Architekturen, die an die jeweilige (Kommunikations)anwendung (verteiltes Lernen, Edge Computing, Bild- und Videokommunikation) angepasst sind. Praktisch relevante Eigenschaften wie Verlässlichkeit, Effizienz und Transparenz dieser Verfahren stehen dabei im Mittelpunkt der Forschungsaktivitäten. Dazu bringen Sie Erfahrungen mit Methoden des Deep Learnings und deren Anwendung in der Signalverarbeitung und Kommunikation sowie mit interdisziplinären Kooperationen in diesem Bereich mit. Exzellente Forschungsleistungen sowie Lehrerfahrungen in den Gebieten des dezentralen maschinellen Lernens, der Interpretierbarkeit und Kompression von ML-Modellen und der Anwendung von ML in der mobilen Kommunikation bzw. Bild- und Videokommunikation werden erwartet. Die Lehrverpflichtung an der Technischen Universität Berlin beträgt 2 SWS. In Ihrer Rolle als Leiterin der Arbeitsgruppe „Maschinelles Lernen“ des Fraunhofer HHI verantworten Sie die wissenschaftlich-fachliche und unternehmerische Steuerung und Entwicklung der Gruppe innerhalb des Fraunhofer-Modells und der Fraunhofer-Gesamtstrategie. Erfahrungen bei der strategischen Planung, Akquisition und Durchführung von nationalen und internationalen Forschungs- und Entwicklungsprojekten sowie Kompetenzen zur Effizienzsteigerung von Entwicklungsprozessen und in der Technologieverwertung sind dabei von Vorteil. Sie sollten in der Lage sein, die Schwerpunktthemen kompetent in Forschung und Lehre sowie im Forschungs- und Technologiemanagement gegenüber Forschungsförderern und Forschungspartnern zu vertreten und die strategische Verbindung zwischen der Universität und dem Fraunhofer-Institut auszubauen. Erwartete Qualifikationen: Erfüllung der Berufungsvoraussetzungen gem. § 100 Berliner Hochschulgesetz. Hierzu gehören insbesondere ein abgeschlossenes Hochschulstudium, eine besondere Befähigung zu wissenschaftlicher Arbeit (nachgewiesen i.d.R. durch Promotion), zusätzliche wissenschaftliche Leistungen (Habilitation oder äquivalente wissenschaftliche Leistungen) sowie pädagogische Eignung, dargestellt bzw. nachgewiesen durch ein Lehrportfolio (nähere Informationen dazu auf der TUB Webseite, Direktzugang 144242). Bei nicht deutschsprachigen Bewerberinnen wird eine Selbstverpflichtung zum schnellen Erlernen der deutschen Sprache erwartet. Gute Englischkenntnisse sind erwünscht. Hinweise zur Bewerbung:* Die Technische Universität Berlin strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre an und fordert deshalb qualifizierte Bewerberinnen nachdrücklich auf, sich zu bewerben. Schwerbehinderte Bewerberinnen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit. Wir sind als familiengerechte Hochschule zertifiziert. Technische Universität Berlin und Fraunhofer-Gesellschaft verfolgen eine familienfreundliche Personalpolitik und bieten ihren Mitarbeitenden flexible Arbeitszeiten und Unterstützungsangebote zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie. Zudem leistet der Dual Career Service der Technischen Universität Berlin Neuberufenen aktive Hilfestellung bei einem Umzug mit der ganzen Familie. Bewerbungen aus dem Ausland sind explizit willkommen. Ihre Bewerbung richten Sie bitte bis zum 29.05.2020* unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen (einschließlich Lebenslauf mit Liste der Publikationen, Lehrerfahrung etc., Kopien der akademischen Abschlüsse, Lehrportfolio, Lehr- und Forschungskonzept sowie Kopien von bis zu fünf ausgewählten Publikationen) ausschließlich in digitaler Form an berufungen@eecs.tu-berlin.de : Technische Universität Berlin – Der Präsident – Dekan der Fakultät IV, Sekr. MAR 6-1, Marchstr. 23, 10587 Berlin. Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerberin 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. Druckansicht Als PDF speichern Fakten* ID: 80060 Anzahl Mitarbeiter: ca. 8300 Standort: Charlottenburg, Berlin (Berlin, Deutschland) Kategorie: Professur Kategorie (TU Berlin): Professorin Dauer: befristet für 5 Jahre Stellenumfang: Vollzeit Beginn frühestens: Frühestmöglich Vergütung: Besoldungsgruppe W2 Aufgabengebiet: Maschinelles Lernen und Kommunikation, Forschung Informatik Lehre Studienrichtung: Maschinelles Lernen, Informatik Bildungsabschluss: Erfüllung der Berufungsvoraussetzungen gem. § 100 Berliner Hochschulgesetz. Sprachenkenntnisse: Deutsch (sehr gute Kenntnisse) Englisch (gute Kenntnisse) Diese Stellenanzeige erscheint auch bei/auf: academics.de, academics.com Bewerben* Bewerbungsfrist: 29.05.2020 Kennziffer: IV-238/20 Kontakt-Person: Anita Hummel Kontakt-Tel.: +49 (0)30 314-73260 per Post: Technische Universität Berlin - Der Präsident - Dekan der Fakultät IV, Prof. Dr. Rolf Niedermeier, Sekr. MAR 6-1, Marchstr. 23, 10587 Berlin per E-Mail: berufungen@eecs.tu-berlin.de Bewerbungsunterlagen: einschließlich Lebenslauf mit Liste der Publikationen, Lehrerfahrung etc., Kopien der akademischen Abschlüsse, Lehrportfolio, Lehr- und Forschungskonzept sowie Kopien von bis zu fünf ausgewählten Publikationen Wenn Sie sich auf diese Stelle bewerben, erwähnen Sie bitte dass Sie sie auf Universitoxy gesehen haben.

Technische Universität Berlin - Fakultät IV

An der Technischen Universität Berlin, Fakultät IV – Elektrotechnik und Informatik, ist am Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik im Rahmen einer Gemeinsamen Berufung im Erstattungsmodell (Berliner Modell) mit dem Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut, eine auf fünf Jahre befristete

Universitätsprofessur - BesGr. W2 (befr.)

für das Fachgebiet „Maschinelles Lernen und Kommunikation“

verbunden mit der Leitung der Abteilung „Maschinelles Lernen“ des Fraunhofer-Instituts für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut HHI zu besetzen.

Die Technische Universität Berlin zählt zu den großen, international renommierten und traditionsreichen technischen Universitäten in Deutschland. Ihr Streben nach Wissensvermehrung und technologischem Fortschritt orientiert sich an den Prinzipien von Exzellenz und Qualität.

Gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut HHI, betreibt die Technische Universität Berlin angewandte Forschung und Entwicklung auf dem Zukunftsfeld Maschinelles Lernen und Kommunikation.

Das Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut HHI ist weltweit führend in der Erforschung von mobilen und optischen Kommunikationsnetzen und –systemen und trägt damit signifikant zu den Standards für Informations- und Kommunikationstechnologien bei. Das Fraunhofer HHI erforscht dabei das gesamte Spektrum der digitalen Infrastruktur, von der Messung und Repräsentation, über den Transport, bis hin zur Auswertung von Signalen.

Gestützt durch eine stetig wachsende Anzahl verfügbarer Trainingsdaten sowie geeignete Rechnerarchitekturen erreicht das maschinelle Lernen (ML) immer mehr das Potenzial menschlicher Leistungsfähigkeit und ist in einigen Bereichen wie der Bild-, Text- und Sprachverarbeitung bereits zum industriellen Standard geworden. Auch im Bereich der mobilen Netze wird Maschinelles Lernen für vielfältige Optimierungsverfahren eingesetzt. In diesem Anwendungsbereich wird Maschinelles Lernen in Zukunft aller Voraussicht prägend sein und ganz neue, eigene Forschungsfragen aufwerfen.

Aufgabenbeschreibung:

In Ihrer Rolle als Professor*in für Maschinelles Lernen und Kommunikation erforschen Sie die theoretisch-methodischen Grundlagen des Maschinellen Lernens. Sie entwickeln sowohl bestehende Verfahren (z.B. Deep-Learning-Methoden) weiter als auch neue Modelle und Architekturen, die an die jeweilige (Kommunikations)anwendung (verteiltes Lernen, Edge Computing, Bild- und Videokommunikation) angepasst sind. Praktisch relevante Eigenschaften wie Verlässlichkeit, Effizienz und Transparenz dieser Verfahren stehen dabei im Mittelpunkt der Forschungsaktivitäten.

Dazu bringen Sie Erfahrungen mit Methoden des Deep Learnings und deren Anwendung in der Signalverarbeitung und Kommunikation sowie mit interdisziplinären Kooperationen in diesem Bereich mit. Exzellente Forschungsleistungen sowie Lehrerfahrungen in den Gebieten des dezentralen maschinellen Lernens, der Interpretierbarkeit und Kompression von ML-Modellen und der Anwendung von ML in der mobilen Kommunikation bzw. Bild- und Videokommunikation werden erwartet.

Die Lehrverpflichtung an der Technischen Universität Berlin beträgt 2 SWS.

In Ihrer Rolle als Leiter*in der Arbeitsgruppe „Maschinelles Lernen“ des Fraunhofer HHI verantworten Sie die wissenschaftlich-fachliche und unternehmerische Steuerung und Entwicklung der Gruppe innerhalb des Fraunhofer-Modells und der Fraunhofer-Gesamtstrategie. Erfahrungen bei der strategischen Planung, Akquisition und Durchführung von nationalen und internationalen Forschungs- und Entwicklungsprojekten sowie Kompetenzen zur Effizienzsteigerung von Entwicklungsprozessen und in der Technologieverwertung sind dabei von Vorteil.

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Bei nicht deutschsprachigen Bewerber*innen wird eine Selbstverpflichtung zum schnellen Erlernen der deutschen Sprache erwartet. Gute Englischkenntnisse sind erwünscht.

Hinweise zur Bewerbung:

Die Technische Universität Berlin strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre an und fordert deshalb qualifizierte Bewerberinnen nachdrücklich auf, sich zu bewerben. Schwerbehinderte Bewerber*innen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit.

Wir sind als familiengerechte Hochschule zertifiziert. Technische Universität Berlin und Fraunhofer-Gesellschaft verfolgen eine familienfreundliche Personalpolitik und bieten ihren Mitarbeitenden flexible Arbeitszeiten und Unterstützungsangebote zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie. Zudem leistet der Dual Career Service der Technischen Universität Berlin Neuberufenen aktive Hilfestellung bei einem Umzug mit der ganzen Familie. Bewerbungen aus dem Ausland sind explizit willkommen.

Ihre Bewerbung richten Sie bitte bis zum 29.05.2020 unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen (einschließlich Lebenslauf mit Liste der Publikationen, Lehrerfahrung etc., Kopien der akademischen Abschlüsse, Lehrportfolio, Lehr- und Forschungskonzept sowie Kopien von bis zu fünf ausgewählten Publikationen) ausschließlich in digitaler Form an berufungen@eecs.tu-berlin.de : Technische Universität Berlin – Der Präsident – Dekan der Fakultät IV, Sekr. MAR 6-1, Marchstr. 23, 10587 Berlin.

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Fakten

ID: 80060

Anzahl Mitarbeiter:

ca. 8300

Standort:

Charlottenburg, Berlin (Berlin, Deutschland)

Kategorie:

Professur

Kategorie (TU Berlin):

Professor*in

Dauer:

befristet für 5 Jahre

Stellenumfang:

Vollzeit

Beginn frühestens:

Frühestmöglich

Vergütung:

Besoldungsgruppe W2

Aufgabengebiet:

Maschinelles Lernen und Kommunikation,

Forschung
Informatik
Lehre

Studienrichtung:

Maschinelles Lernen,

Informatik

Bildungsabschluss:

Erfüllung der Berufungsvoraussetzungen gem. § 100 Berliner Hochschulgesetz.

Sprachenkenntnisse:

Deutsch (sehr gute Kenntnisse)
Englisch (gute Kenntnisse)

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academics.de, academics.com

Bewerben

Bewerbungsfrist:: 29.05.2020
Kennziffer:: IV-238/20
Kontakt-Person:: Anita Hummel
Kontakt-Tel.:: +49 (0)30 314-73260
per Post:: Technische Universität Berlin
- Der Präsident -
Dekan der Fakultät IV, Prof. Dr. Rolf Niedermeier, Sekr. MAR 6-1, Marchstr. 23, 10587 Berlin
per E-Mail:: berufungen@eecs.tu-berlin.de
Bewerbungsunterlagen:: einschließlich Lebenslauf mit Liste der Publikationen, Lehrerfahrung etc., Kopien der akademischen Abschlüsse, Lehrportfolio, Lehr- und Forschungskonzept sowie Kopien von bis zu fünf ausgewählten Publikationen