Humboldt-Universität zu Berlin - Abteilung Haushalt und Personal

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Wiss. Mitarbeiter*in (m/w/d) mit vorauss. Vollzeit - E 13 TV-L HU (Drittmittelfinanzierung befristet bis 30.06.2024)

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Kennziffer
DR/098/22
Kategorie(n)
Wissenschaftliches Personal
Anzahl der Stellen
1
Einsatzort

Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät – Institut für Informatik

Aufgabengebiet
  • Wiss. Dienstleistungen in der Forschung im DFG-Projekt "Eidetische Repräsentationen Natürlicher Sprache" im Bereich des Natural Language Processing (NLP), insbesondere neuronale Sprachmodelle (Neural Language Modeling, Transformers)
  • Entwicklung des Flair-Frameworks (https://github.com/flairNLP/flair)
  • Anleitung von Bachelor- und Masterstudenten
Anforderungen
  • Abgeschlossenes wiss. Hochschulstudium in Informatik, Computerlinguistik
  • einschlägiges Vorwissen in den Bereichen Natural Language Processing (NLP) und Deep Learning
  • erste Erfahrung mit Forschung im Bereich NLP
  • sehr gute Python-Kenntnisse
  • Erfahrung mit Deep Learning Frameworks wie PyTorch
  • erste Publikationen im Bereich NLP wünschenswert
  • Mitarbeit in Open Source Projekten wünschenswert
Bewerbung bis
08.08.22
Bewerbung an

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 , Prof. Dr. Alan Akbik, Unter den Linden 6, 10099 Berlin oder bevorzugt per E-Mail in einer PDF-Datei an alan.akbik@hu-berlin.de

 

Zur Sicherung der Gleichstellung sind Bewerbungen qualifizierter Frauen besonders willkommen. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Bewerbungen von Menschen mit Migrationshintergrund 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.