• Forschung im BMBF Projekt Verbundprojekt 05M2026 - IPI: individualisierte Patientenmodelle in der lntensivmedizin.
• Teilprojekt 2: Generative Modelle für Bayessche Parameteridentifikation in kardiovaskulären Modellen

Weitere Informationen erteilt Ihnen Prof. Dr. Gabriele Steidl (steidl@math.tu-berlin.de).

• erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Mathematik oder den Ingenieurwissenschaften mit vertieften mathematischen Kenntnissen in der Wahrscheinlichkeitstheorie, Optimierung und in der Mathematik/Implementierung generativer neuronaler Netze
• Erfahrung in der mathematischen Bildverarbeitung
• gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben (wegen der Zusammenarbeit im medizinischen Bereich)
• Freude an Teamarbeit (erwünscht)

Ihre Bewerbung senden Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen per E-Mail (in einem PDF Dokument, max. 5 MB) an steidl@math.tu-berlin.de.

Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden. Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann. Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer Daten gem. DSGVO finden Sie auf der Webseite der Personalabteilung: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/ .

Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.