Zukunft. Gemeinsam. Entdecken. Die Arbeitsgruppe „Effizientes Deep Learning" in der Abteilung „Künstliche Intelligenz" beschäftigt sich mit der Entwicklung effizienter, nachvollziehbarer und energiesparender Lernverfahren, sowie der Kompression und Codierung Neuronaler Netze. Dies umfasst zum einen die Entwicklung von effizienten Deep Learning Architekturen sowie Federated Learning Algorithmen. Zum anderen werden effiziente Codiertechnologien für neuronale Netzwerke entwickelt und in die internationale Standardisierung, z.B. in ISO/IEC MPEG oder 3GPP eingebracht. Die Forschungsarbeiten erfolgen in enger Kooperation mit der Technischen Universität Berlin und dem BIFOLD-Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data. Werden Sie Teil unseres Teams und gehen Sie mit uns auf Forschungs- und Innovationsreise! Was Sie bei uns tun Erforschung von neuartigen, nachvollziehbaren und verlässlichen KI-Verfahren und deren Implementierung in entsprechende Softwareumgebungen Verifizierung der Algorithmen mit spannenden Daten Die Möglichkeit, wertvolle Beiträge in internationale Standardisierungsgremien einbringen zu können Zusammenarbeit mit internationalen ML-Experten und Beteiligung bei diversen Aktivitäten der Gruppe bei Konferenzen wie NeurIPS, ICML, CVPR Ein hochmotiviertes, internationales Team und eine exzellente Ausstattung (leistungsfähiges GPU Cluster mit über 100 GPU Nodes) Anfertigung von wissenschaftlichen Publikationen und Möglichkeit zur Promotion. Was Sie mitbringen Ein überdurchschnittlich gut abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom) in einem relevanten Studiengang (bspw. Informatik, Physik, Mathematik, o.ä.) absolviert oder befinden sich kurz vor Ihrem Abschluss Ausgezeichnete Programmierkenntnisse in Python und können mit den gängigen Deep Learning Frameworks (PyTorch, TensorFlow, Keras) sehr gut umgehen Mit dem Erzeugen von Programmierumgebungen für Deep Learning Projekte sind Sie vertraut (z.B. im Umgang mit Conda oder virtual Python environments, CUDA, git, ssh, model determinism, etc.) Kenntnisse in C sind vorteilhaft Umfangreiche Wissensbasis in den Bereichen Maschinelles Lernen, Mathematische Optimierung und/oder Informationstheorie Erfahrung im Umgang mit verschiedenen neuronalen Netzarchitekturen (ConvNets, LSTMs, Transformer oder generativen NNs) und Deep Learning Anwendungen (image classification, semantic segmentation, prediction, etc.) Sie arbeiten gern im Team, denken gern analytisch, können selbstständig und eigenverantwortlich arbeiten und haben Freude an neuen Technologien und interdisziplinärer Zusammenarbeit. Sie sind verhandlungssicher in Englisch in Wort und Schrift Was Sie erwarten können Extrem interessante Herausforderungen in einem wissenschaftlich und zugleich unternehmerisch geprägten Umfeld Attraktives Gehaltspaket nach TVöD mit 30 Tagen Urlaub, Altersvorsorge (VBL), vermögenswirksame Leistungen (VWL) Moderner, exzellent ausgestatteter Arbeitsplatz im Herzen Berlins Offene und sehr kooperative Arbeitsatmosphäre in einem internationalen Team Flexible Arbeitszeiten Möglichkeiten zum Homeoffice Umfangreiche Fortbildungs-, Gesundheits- und Sportangebote Unterstützung beim Wunsch zur Promotion Diverse Mitarbeiterrabatte und vergünstigtes BVG-Ticket Angebote für Familien (Eltern-Kind-Büro, Notfallbetreuung, Freizeitangebote) Die Stelle ist zunächst 2 Jahre befristet. Eine Verlängerung ist explizit erwünscht. Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen basieren auf dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD). Zusätzlich kann Fraunhofer leistungs- und erfolgsabhängige variable Vergütungsbestandteile gewähren. Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen! Haben Sie Fragen zu dieser Position, dann richten Sie diese bitte an: Herrn Dr. Karsten Müller oder Herrn Dr. Wojciech Samek Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut HHI Kennziffer: 66744 Bewerbungsfrist: Haben Sie Fragen zu dieser Position, dann richten Sie diese bitte an: Herrn Dr. Karsten Müller oder Herrn Dr. Wojciech Samek
Wissenschaftler*in Deep Learning (Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (Hochschule))