Wissenschaftliche/r MitarbeiterIn (100%) im Bereich Federated Learning und Federated Data Processing
10.01.2020, Wissenschaftliches Personal
Der Lehrstuhl für Applikations und Middleware Systeme sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen Wissenschaftlichen Mitarbeiter (100%) mit Möglichkeit zur Promotion in einem Wirtschaftskooperationsprojekt zum Thema Federated Learning und Federated Data Processing im Industriekontext.
Die Technische Universität München (TUM) und das Bayerischen Staatsministeriums für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie fördern die Erweiterung der Forschungsgruppe Verteilte Systeme und Energieinformatik. Der Lehrstuhl ist am Institut für Informatik der TUM angesiedelt. Dies beinhaltet den Entwurf und die Evaluation von Systemkomponenten (Algorithmen, Datenstrukturen, Schnittstellen, etc.) zur zielgerichteten Analyse großer Datenströme, insbesondere Sensordaten, sowie zur Steuerung
komplexer verteilter Systeme (“Industry 4.0”).
Der Lehrstuhl nimmt an einem Forschungs- und Entwicklungsprojekt zur Entwicklung modulare Software-Werkzeuge für Unternehmen zur automatisierten Integration von dynamischen Analytik-Modellen sowie zur Effizienzsteigerung beim Betrieb von KI-Anwendungen zur Verfügung. Federated Learning Konzepte und die verteilte Verarbeitung von Sensordaten sind hierbei essentieller Bestandteil und Schwerpunkt unserer Forschungstätigkeit.
Das dreijährige Projekt wird Bayerischen Staatsministeriums für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie in Zusammenarbeit mit mehreren Unternehmen durchgeführt.
Wir suchen ab sofort nach hochmotivierten Hochschulabsolventen, die an diesem Projekt als wissenschaftliche Mitarbeiter der TUM teilnehmen möchten. Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben.
Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.
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Kontakt: daniel.jorde@tum.de
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