Voraussetzungen:

• Hervorragender wissenschaftlicher Hochschulabschluss (M.Sc. oder vergleichbar) und Promotion im Bereich Informatik oder anderen, für das jeweilige Projekt geeigneten Fachrichtungen
• Praktische Erfahrung im Design und der Implementierung komplexer Softwareprojekte
• Übernahme der Verantwortlichkeiten für einzelne Arbeitspakete und Anleitung von wissenschaftlichen Mitarbeiter_innen
• 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

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

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 FG-Code 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.