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Wissenschaftlichen Mitarbeiter (100%) im Bereich Distributed Systems/Reinforcement Learning

06.02.2020, Wissenschaftliches Personal

Unser Lehrstuhl (​ Anwendungs- und Middleware Systeme ​ ) ist angesiedelt an der Fakultät für Informatik der TUM in Garching. Neben Seminaren und Praktika, bieten wir die Vorlesungen “Distributed Systems”, “Middleware” und “Event Processing” an. Der derzeitige Fokus unserer Forschung ist im Bereich Middleware, Verteilte Systeme, Blockchain, Energieinformatik und der Anwendung des maschinellem Lernen in diesen Bereichen. Anforderung ● Masterabschluss in Informatik oder ähnliche Qualifizierung mit sehr gutem Gesamtresultat ● Interesse an Themen rund um Verteilten Systemen, Machine Learning/Reinforcement Learning ● Vorkenntnisse oder eine Masterarbeit in diesen Bereichen sind wünschenswert ● Sehr gute Kenntnisse und Fähigkeiten in der Programmierung (Python, Java, C++, Rust, etc.) ● Hervorragende Englischkenntnisse ● Sehr gute schriftliche Ausdrucksfähigkeit in deutscher und englischer Sprache ● Hohes Engagement, hohe Motivation, proaktives Kommunikationsverhalten, selbstständiges ● Arbeiten und hohe Sozialkompetenz Aufgaben Neben der Vorantreibung der eigenen Forschung ist auch die Einbindung in die Lehre vorgesehen. Dies gestaltet sich durch Mithilfe bei den vom Lehrstuhl abgehaltenen Lehrveranstaltungen und Seminaren und der Betreuung von Bachelor und Masterarbeiten. Die Forschung ist im Bereich Verteilter Systeme und der kontinuierlichen Optimierung deren. z. B.: Kann in einem bereits gestarteten Forschungsprojekt das Publish/Subscribe Systeme durch Reinforcement Learning kontinuierlich selbst optimiert mitgewirkt werden. Wir suchen ab sofort nach hochmotivierten Hochschulabsolventen, die an diesem Projekt als wissenschaftliche Mitarbeiter der TUM teilnehmen möchten. Wir bieten ● Fachliche Betreuung an einer der führenden Universitäten Deutschlands ● Möglichkeit zur Promotion ● Anstellung als 100% wissenschaftlicher Mitarbeiter für 3 Jahre (TVL-E13) (mit der eingeschränkten Möglichkeit der jährlichen Verlängerung auf bis zu 6 Jahre) ● Zugang zu hervorragender technischer Infrastruktur (der Lehrstuhl hat Zugang zu einem eigenen Cluster mit 1000+ Kernen, mehreren Servern mit GPUs, etc.) ● Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. ● Die Technische Universität München strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an, Bewerbungen von Frauen werden daher ausdrücklich begrüßt. ● Eingegangene Bewerbungen werden laufend berücksichtigt. Die nächste Runde der Auswahlgespräche ist für Ende April geplant. Später eingegangene Bewerbungen können auch für zukünftige Auswahlgespräche berücksichtigt werden, bis die offenen Positionen besetzt sind. Positionen werden besetzt, sobald qualifizierte Bewerberinnen oder ein qualifizierter Bewerber gefunden wurden. Bei Fragen wenden Sie sich bitte an Herrn Dr. Doblander, E-Mail: christoph.doblander@in.tum.de Bewerbung Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftigen Unterlagen. Bewerberinnen und Bewerber sollen einen vollständigen Lebenslauf, eine Liste wissenschaftlicher Arbeiten, Transkripts des B.Sc. & M.Sc Studiums, sowie ein kurzes Motivationsschreiben an​ christoph.doblander@in.tum.de​ als ​ ein einziges zusammengefügtes PDF-Dokument​ senden.

Unser Lehrstuhl (Anwendungs- und Middleware Systeme) ist angesiedelt an der Fakultät für Informatik der TUM in Garching. Neben Seminaren und Praktika, bieten wir die Vorlesungen “Distributed Systems”, “Middleware” und “Event Processing” an. Der derzeitige Fokus unserer Forschung ist im Bereich Middleware, Verteilte Systeme, Blockchain, Energieinformatik und der Anwendung des maschinellem Lernen in diesen Bereichen.

Anforderung
● Masterabschluss in Informatik oder ähnliche Qualifizierung mit sehr gutem Gesamtresultat
● Interesse an Themen rund um Verteilten Systemen, Machine Learning/Reinforcement Learning
● Vorkenntnisse oder eine Masterarbeit in diesen Bereichen sind wünschenswert
● Sehr gute Kenntnisse und Fähigkeiten in der Programmierung (Python, Java, C++, Rust, etc.)
● Hervorragende Englischkenntnisse
● Sehr gute schriftliche Ausdrucksfähigkeit in deutscher und englischer Sprache
● Hohes Engagement, hohe Motivation, proaktives Kommunikationsverhalten, selbstständiges
● Arbeiten und hohe Sozialkompetenz

Aufgaben
Neben der Vorantreibung der eigenen Forschung ist auch die Einbindung in die Lehre vorgesehen. Dies
gestaltet sich durch Mithilfe bei den vom Lehrstuhl abgehaltenen Lehrveranstaltungen und Seminaren
und der Betreuung von Bachelor und Masterarbeiten.
Die Forschung ist im Bereich Verteilter Systeme und der kontinuierlichen Optimierung deren. z. B.: Kann
in einem bereits gestarteten Forschungsprojekt das Publish/Subscribe Systeme durch Reinforcement Learning kontinuierlich selbst optimiert mitgewirkt werden.
Wir suchen ab sofort nach hochmotivierten Hochschulabsolventen, die an diesem Projekt als
wissenschaftliche Mitarbeiter der TUM teilnehmen möchten.

Wir bieten
● Fachliche Betreuung an einer der führenden Universitäten Deutschlands
● Möglichkeit zur Promotion
● Anstellung als 100% wissenschaftlicher Mitarbeiter für 3 Jahre (TVL-E13) (mit der eingeschränkten Möglichkeit der jährlichen Verlängerung auf bis zu 6 Jahre)
● Zugang zu hervorragender technischer Infrastruktur (der Lehrstuhl hat Zugang zu einem eigenen Cluster mit 1000+ Kernen, mehreren Servern mit GPUs, etc.)
● Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
● Die Technische Universität München strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an, Bewerbungen von Frauen werden daher ausdrücklich begrüßt.
● Eingegangene Bewerbungen werden laufend berücksichtigt.

Die nächste Runde der Auswahlgespräche ist für Ende April geplant. Später eingegangene Bewerbungen können auch für zukünftige Auswahlgespräche berücksichtigt werden, bis die offenen Positionen besetzt sind. Positionen werden besetzt, sobald qualifizierte Bewerberinnen oder ein qualifizierter Bewerber gefunden wurden.

Bei Fragen wenden Sie sich bitte an Herrn Dr. Doblander, E-Mail: christoph.doblander@in.tum.de

Bewerbung
Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftigen Unterlagen. Bewerberinnen und Bewerber sollen einen vollständigen Lebenslauf, eine Liste wissenschaftlicher Arbeiten, Transkripts des B.Sc. & M.Sc Studiums, sowie ein kurzes Motivationsschreiben an​ christoph.doblander@in.tum.de​ als ​ ein einziges zusammengefügtes PDF-Dokument​ senden.

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Kontakt: Christoph Doblander (christoph.doblander@in.tum.de)

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