• Mitwirkung bei der Durchführung und Betreuung der Lehrveranstaltungen "Data Science Toolbox", "Introduction to Prompt Engineering", "Social and Economic Network Analysis" und "Web Service Engineering" des Fachgebiets (z.B. Klausuraufsichten, Erstellung von VL-Unterlagen und Übungsaufgaben) [40%]
• Wissenschaftliche Hilfstätigkeiten, insbesondere Rechercheaufgaben [20%]
• Unterstützung bei der inhaltlichen Entwicklung und Betreuung von Online- und Laborexperimenten am Fachgebiet [20%]
• Explorative Datenanalyse (in R und/oder Python) [10%]
• Rolle als Sparring-Partner in Forschungskolloquien [10%]

Muss-Kriterien:

• Sehr gute (nachgewiesene) analytische Fähigkeiten im Bereich Data Science
• Fundierte Programmier-Kenntnisse in mindestens einer der folgenden Sprachen: R, Python, Java, JavaScript, PHP
• Sehr gute Deutsch- und Englisch-Kenntnisse in Wort und Schrift
• Gute Kenntnisse in der Anwendung von Standardsoftware (MS Office)

Kann-Kriterien:

• Teamfähigkeit und Zuverlässigkeit
• Kommunikationsfähigkeit und sicheres Auftreten
• Eigenständiges Arbeiten und Freude an der Vermittlung von Lehrinhalten
• Selbstorganisation, Motivation für wissenschaftliche Fragestellungen
• Fähigkeit, eigenständig Web-Projekte zu entwickeln

Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Prof. Dr. Timm Teubner - teubner@tu-berlin.de
Besetzungszeitraum: ab sofort, befristet für zwei Jahre
Bewerbung an: johanna.fischer@tu-berlin.de

Ihre schriftliche Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersicht richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die o.g. Beschäftigungsstelle.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.