Mitarbeit an Forschungsthemen der Arbeitsgruppe zu generativen Modellen und neuronalen Netzen im Bereich der Inversen Probleme in Theorie und Anwendungen:

• Literaturrecherche (20 %)
• Unterstützung bei der Datenaufarbeitung (20 %)
• Unterstützung bei der Implementierung numerischer Experimente (40 %)
• Unterstützung bei der Dokumentation der Experimente (20 %)

Muss-Kriterien:

• Sehr gute Kenntnisse im Bereich Mathematik (Analysis, lineare Algebra und Wahrscheinlichkeitsrechnung)
• Gute Kenntnisse auf dem Gebiet der KI im Zusammenhang mit diskreten generativen neuronalen Netzen und optimalem Transport
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnissen in Wort und Schrift

Kann-Kriterien:

• Teamfähigkeit

Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Prof. Dr. Gabriele Steidl, Julia Wilton - steidl@math.tu-berlin.de
Besetzungszeitraum: 01.04.2026 - 2 Jahre
Bewerbung an: steidl@math.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.