Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) – Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen
Fakultät IV - The Berlin Institute for the Foundations of Data and Learning (BIFOLD) Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen Teilzeitbeschäftigung ist ggf. mö
Fakultät IV – The Berlin Institute for the Foundations of Data and Learning (BIFOLD)
Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) – Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen
Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich
Das Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) der TU Berlin (Prof. Volker Markl) sucht für ein Agility-Teilprojekt eine*n wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in im Bereich Verteilte Algorithmen und Datenmanagement. Das Agility-Teilprojekt wird in enger Kooperation mit der Forschungsabteilung „Distributed Algorithms“ von Dr. Florian Schintke am Zuse-Institut Berlin durchgeführt.
Die AG Schintke entwickelt Algorithmen für verteiltes Datenmanagement in verschiedenen Anwendungsszenarien. Hierzu zählen verteilte Konsensverfahren, Dateisysteme, aber auch die effiziente Nutzung moderner Netzwerktechnologien. Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung neuer Verfahren für „Auditable & Reproducible Stream Processing with Blockchain Technologies“. Es sollen neuartige Verfahren für ein effizientes Datenmanagement zur Überprüfbarkeit und Reproduzierbarkeit von Datenstromanalysen auf der Basis von Blockchain-Verfahren entwickelt werden.
Aufgabenbeschreibung
Erwartete Qualifikationen
- erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder Äquivalent) in Informatik, Mathematik oder verwandten Disziplinen
- fortgeschrittene Kenntnisse in Verteilten Systemen und Algorithmen
- gute Programmierkenntnisse, idealerweise in C, C++, Rust, Java, Python oder verwandten Sprachen
- gute Englischkenntnisse
- Kreativität, hohes Engagement und Selbstständigkeit bei der wissenschaftlichen Bearbeitung der Problemstellungen
- Erfahrungen mit Blockchain-Technologie sind von Vorteil
Hinweise zur Bewerbung
Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen an Prof. Dr. Markl per E-Mail (in einem zusammengefassten pdf-Dokument, max. 5 MB) an
jobs@bifold.berlin oder postalisch an
Technische Universität Berlin, Fakultät IV, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik, FG Datenbanksysteme und Informationsmanagement (DIMA), Prof. Dr. Markl, Sekr. E-N 7, Einsteinufer 17, 10587 Berlin.
Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in 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.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit.
Aus Kostengründen werden die postalisch zugesandten Bewerbungsunterlagen nicht zurückgesandt. Bitte reichen Sie nur Kopien ein.
Technische Universität Berlin – Die Präsidentin – Fakultät IV, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik, FG Datenbanksysteme und Informationsmanagement (DIMA), Prof. Dr. Markl, Sekr. E-N 7, Einsteinufer 17, 10587 Berlin
Fakten
Anforderungen
- Englisch (gute Kenntnisse)
Kontakt
Bewerben
– Die Präsidentin –
Fakultät IV, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik, FG Datenbanksysteme und Informationsmanagement (DIMA), Prof. Dr. Markl, Sekr. E-N 7, Einsteinufer 17, 10587 Berlin