Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 1. Qualifizierungsphase (zur Promotion)

TU Berlin: Technische Universität Berlin • Full-time • Berlin, Berlin, Deutschland • 1d ago

Ihre Aufgaben

Forschungs- und Lehraufgaben im Fachgebiet Distributed Operating Systems (DOS).
Entwicklung und experimentelle Evaluierung von Methoden für die Zuverlässigkeit von Kl-Infrastrukturen, verteiltes Kl-Training und -Inferenz, Energieeffizienz sowie Performance-Optimierung für Kl-Infrastrukturen. Weiterentwicklung unserer Observability-Werkzeuge für Recheninfrastrukturen und Energiesysteme zur Analyse und Bewertung des Verhaltens und der Nachhaltigkeitsauswirkungen groß angelegter Kl-Anwendungen. Veröffentlichung von Forschungsergebnissen auf internationalen Konferenzen.

Ihr Profil

Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in der Informatik oder einem eng verwandten Fachgebiet
Fundierte Forschungserfahrung im Management von KI-Infrastrukturen, im energieeffizienten Betrieb (energy-efficient computing) oder im ressourceneffizienten Betrieb größer Kl-Infrastrukturen.
Exzellente Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, mit besonderem Schwerpunkt auf verteilten Kl-Systemen für Training und Inferenz
Erfahrung mit der Modellierung von Performance, Effizienz und Ressourcen moderner KI-Workloads, einschließlich beschleunigerbasierten Rechnens (accelerator-based computing) und der Bereitstellung großer Modelle
Expertise in datengetriebener Modellierung sowie in Prognose- und Optimierungsmethoden zur Bewertung und Steuerung des Systemverhaltens
Exzellente Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit wissenschaftlichem Rechnen, Machine-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch) und Optimierungswerkzeugen.
Erfahrung mit skalierbarer Datenanalyse, verteilten Systemen und Cloud- oder Rechenzentrumsinfrastrukturen
Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben
Kenntnisse im Bereich Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz für Kl-Inferenz und -Training sind ausdrücklich erwünscht
Umfangreiche Erfahrung in der Publikation und Präsentation wissenschaftlicher Ergebnisse sowie in der Lehre und Betreuung von Studierenden
Fähigkeit zum selbstständigen wissenschaftlichen Arbeiten sowie zur erfolgreichen Zusammenarbeit mit interdisziplinären und industriellen Partnern erwünscht

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