Humboldt-Universität zu Berlin - Abteilung Haushalt und Personal

Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät – Institut für Physik

• wiss. Dienstleistungen in der Forschung
• Bewertung und Erstellung von (neuartigen) Algorithmen bezüglich Machine Learning, unter anderem zugeschnitten auf Customized Hardware im Rahmen eines Projekts zur Validierung eines Mixed Signal ICs zur Beschleunigung von Matrix- bzw. KI-Berechnungen
• gegebenenfalls Co-Founderschaft bei Gründung nach Projektende

• abgeschlossenes wiss. Hochschulstudium im Bereich der (technischen) Informatik, angewandten Mathematik, Physik o.ä. (mit möglichst sehr gutem Abschluss)
• einschlägige nachgewiesene Erfahrungen in der Programmierung von KI-Modellen und -Simulationen (vor allem Lernalgorithmen basierend auf Momentum und Gradient Descent)
• Grundkenntnisse in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: Hardwarebeschreibungssprache (Verilog, VHDL o.ä.), Arbeit an FPGAs und ASICs, Erfahrung mit CUDA oder OpenGL
• fortgeschrittene Kenntnisse in Python, MatLab, C++ o.ä. und in Machine Learning Frameworks
• grundlegendes Verständnis von Linearer Algebra und Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Projektdemonstration über Plattformen wie GitHub ist erwünscht
• Fähigkeit zur interdisziplinären Arbeit und im Team
• sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift (mind. B2)
• sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (mind. B2)

Bewerbungen (mit Motivationsschreiben, Lebenslauf und relevanten Zeugnissen) richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Institut für Physik, Prof. Dr. Emil List-Kratochvil (Sitz: Zum Großen Windkanal 2, 12489 Berlin Adlershof), Unter den Linden 6, 10099 Berlin oder bevorzugt per E-Mail in einer PDF-Datei an sec-hybrid-devices@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.