Der Finanzplatz macht sich fit für künstliche Intelligenz - Unterstützen Sie uns im Rahmen des an der TU Darmstadt angesiedelten Projektes SafeFBDC!

Wesentliches Ziel von SafeFBDC ist die Entwicklung eines Financial Big Data Clusters (FBDC) zur Absicherung der Datensouveränität im Finanzsektor. Dabei handelt es sich um eine Cloud-basierte Finanzdatenplattform, die Daten aus unterschiedlichen Quellen bündelt und passende KI-Werkzeuge für die Datenauswertung auf den Finanzdaten bereitstellt. Im Kern des Vorhabens steht die Entwicklung von neuen KI-basierten Konzepten, Referenzdatenmodellen und Datenanalyseverfahren sowie das abschließende Bewerten der KI-Algorithmen entlang von fünf Anwendungsszenarien aus der Finanzindustrie.

SafeFBDC ist außerdem ein wesentlicher Teil der europäischen GAIA-X-Initiative, eines Projekts zum Aufbau einer sicheren und vertrauenswürdigen Dateninfrastruktur in Europa. Für die Umsetzung der Finanzdatenplattform bedarf es neuer skalierbarer und vertrauenswürdiger Mechanismen für die Nutzung und Auswertung von Daten im Finanzsektor. SafeFBDC ist zudem eingebettet in weitere Aktivitäten der TU, wie z.B. dem Zentrum für angewandte Cybersicherheit ATHENE sowie im Hessischen Zentrum für Künstliche Intelligenz, das seinen Hauptstandort an der TU Darmstadt hat. Die beiden Bereiche KI und Cybersicherheit stellen wichtige Forschungsschwerpunkte der TU Darmstadt dar und umfassen weitere, das SafeFDBC Vorhaben ergänzende Forschungsaktivitäten.

In diesem Kontext werden zum nächstmöglichen Zeitpunkt am Fachbereich Informatik für verschiedene Fachgebiete mehrere

Wiss. Mitarbeiter_innen (w/m/d)

in jeweils auf 3 Jahre befristeten Arbeitsverhältnissen gesucht.

Voraussetzungen:

  • Hervorragender wissenschaftlicher Hochschulabschluss (M.Sc. oder vergleichbar) im Bereich Informatik oder anderen, für das jeweilige Projekt geeigneten Fachrichtungen
  • Praktische Erfahrung im Design und der Implementierung komplexer Softwareprojekte
  • Hohes Interesse am wissenschaftlichen Arbeiten
  • Fähigkeit und Interesse zur Zusammenarbeit in einem internationalen Forscher_innen-Team und industriellen Partnern
  • Selbständigkeit, Eigeninitiative Teamfähigkeit und hohe Leistungsbereitschaft
  • Bereitschaft, sowohl organisatorische und administrative Aufgaben als auch ggf. Aufgaben in der Betreuung von Studierenden im jeweiligen Fachgebiet bzw. Projekt zu übernehmen

Wir erwarten exzellente, eigenverantwortliche Forschung und fördern deren Veröffentlichung auf internationalen Tagungen und in führenden Fachzeitschriften. Erfolgreiche Bewerber_innen verfügen ferner über sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift, hohe Einsatzbereitschaft und die Fähigkeit zur kooperativen Zusammenarbeit. Zuverlässigkeit, Kreativität, Flexibilität und exzellente Kommunikationsfähigkeiten, sowie ein kooperativer, eigenverantwortlicher und zielorientierter Arbeitsstil werden ebenfalls erwartet. Je nach Fachgebiet sind zusätzlich jeweils spezielle Vorkenntnisse in einem oder mehreren der folgenden Bereiche erforderlich:

Für das Fachgebiet Software Technology Group - Frau Prof. Dr. Mira Mezini (FG-Code: STG)

  • Sehr gute Kenntnisse im Bereich der Theorie und Praxis der Programmierparadigmen, -Sprachen und -Plattformen
  • Kenntnisse im Bereich Big Data Systeme, reaktive Programmiertechnologien für verteilte Systeme und Cloud-Technologien
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Java, Scala, JavaScript oder ähnlichen Programmiersprachen

Für das Fachgebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen - Herr Prof. Dr. Kristian Kersting (FG-Code: ML)

  • Sehr gute Kenntnisse im Bereich des Maschinellen Lernens, insbesondere zu Statistical Relational Learning, Probabilistic Circuits, Probabilistic Programming, und Geometry Deep Learning
  • Kenntnisse im Deep Learning Stack (PyTorch, TensorFlow, …)
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python, C++, Julia oder ähnlichen Programmiersprachen

Für das Fachgebiet Data Management - Herr Prof. Dr. Carsten Binnig (FG-Code: DM)

  • Sehr gute Kenntnisse im Bereich skalierbare Datenbanken
  • Kenntnisse im Bereich Big Data Systeme (Hadoop, Spark, …) und Cloud-Technologien
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Java, Scala, C++. oder ähnlichen Programmiersprachen

Gelegenheit zur Vorbereitung einer Promotion wird gegeben. Das Erbringen der Dienstleistung dient zugleich der wissenschaftlichen Qualifizierung.

Die Technische Universität Darmstadt strebt eine Erhöhung des Anteils der Frauen am Personal an und fordert deshalb besonders Frauen auf, sich zu bewerben. Bewerber_innen mit einem Grad der Behinderung von mindestens 50 oder diesen Gleichgestellte werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Die Vergütung erfolgt nach dem Tarifvertrag für die Technische Universität Darmstadt (TV - TU Darmstadt). Teilzeitbeschäftigung ist grundsätzlich möglich.

Mit dem Absenden Ihrer Bewerbung willigen Sie ein, dass Ihre Daten zum Zwecke des Stellenbesetzungsverfahrens gespeichert und verarbeitet werden. Hier finden Sie unsere Datenschutzerklärung.

Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftige Bewerbung bestehend aus einem Motivationsschreiben, in dem Sie Ihr Interesse an der Forschung im angegebenen Bereich darstellen und auf Ihre Stärken und Interessensschwerpunkte eingehen, Lebenslauf, Kopien der Zeugnisse und Referenzen. Bitte schicken Sie alle Unterlagen in einer PDF-Datei mit max. 10 MB Größe mit Angabe der Kenn.-Nr. sowie des FG-Code des Sie interessierenden Fachgebietes an: dm@cs.tu-darmstadt.de

Bei spezifischen Rückfragen wenden Sie sich bitte per E-Mail an die zuständigen Professor_innen: STG: Frau Prof. Dr. Mira Mezini (mezini@cs.tu-darmstadt.de), ML: Herrn Prof. Dr. Kristian Kersting (kersting@cs.tu-darmstadt.de), DM: Herrn Prof. Dr. Carsten Binnig (dm@cs.tu-darmstadt.de). Für allgemeine Rückfragen steht Ihnen Frau Mona Hajdu (mona.hajdu@cs.tu-darmstadt.de) gerne zur Verfügung.

Kenn-Nr. 45

Veröffentlicht am

01. Februar 2021

Bewerbungsfrist

09. März 2021