Neuronale Informationsverarbeitung

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Prof. Dr. Klaus Obermayer
Neural Information Processing Group
MAR 5-6, Marchstrasse 23
10587 Berlin, Germany
email: oby(at)ni.tu-berlin.de

Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (d/m/w) - Ent­gelt­gruppe 13 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len - 1. Qua­li­fi­zie­rungs­phase (zur Pro­mo­tion)

Wiss. Mitarbeiter*in  Bereich Computational Psychology

Kennziffer: IV-790/23

Dauer: 3 Jahre

Beginn: 1.5.2024

Bewerbungsfristende: 18.1.2024

Vergütung: TV-L E13 (100%)

Visual information sampling using eye-movements and overt attention in dynamic scenes

Working field: This position is part of an interdisciplinary project between psychology, computational neuroscience, and computer vision. The successful candidate will conduct model-based data analyses of human behavioral and eye-tracking data and will perform the computational modelling of eye-movement patterns with help of the ScanDy saccade prediction framework (cf. Roth N., Rolfs M., Hellwich O., and Obermayer K. (2023), Objects Guide Human Gaze Behavior in Dynamic Real-World Scenes, PLoS Comput. Biol. 19, e1011512). Investigations will address the relationship between task, gaze behavior, and scene memorization when inspecting dynamic scenes and the mechanisms and functional consequences of inter-individual differences in human visual sampling strategies. The candidate is supposed to join the PhD program of the Cluster of Excellence “Science of Intelligence” (https://www.scienceofintelligence.de/, specifically projects PJ 01 and PJ 57) which this position is part of. Information about our research group can also be found at www.tu.berlin/en/ni.

Requirements: Successfully completed university degree (Master, Diplom or equivalent) in Computational Neuroscience, Computer Science, Physics, Mathematics, or related fields. Applicants should have very good programming skills, a very good command of the English language, a solid mathematical background, competence in machine learning, and a strong interest in visual perception. Working experience in the field of Computational Neuroscience and an additional background in psychology and / or neuroscience is an advantage.

Please send your application with the usual documents only by e-mail to Prof. Dr. Obermayer at klaus.obermayer@tu-berlin.de, quoting the reference number.

stud. Hilfsjraftstellen ( 2 Stellen, je 40 Std/Mo) innerhalb des Forschungsprojekts "DeepTrain"

stud. Hilfskraft im Forschungsprojekt "DeepTrain"

Kennziffer: wird noch bekanntgegeben

Dauer: 2,5 Jahre (Mai 2024-Dezember 2026)

Beginn: 1.5.2024

Bewerbungsfristende:wird noch bekanntgegeben

Vergütung: wird noch bekanntgegeben

Aufgabenbeschreibng:

In diesem Projekt streben wir die Entwicklung eines wirtschaftlicheren, umweltfreundlicheren und sichereren Zugbetriebs durch die Implementierung eines optimalen Fahrerassistenzsystems an. Im Rahmen dieses Projekts planen wir, optimale Methoden zur Erkennung von Objekten wie Gleislayout, Weichen, Bahnsignalen, Verkehrszeichen, Bahnübergängen und Brücken auf der Grundlage von Videodaten zu entwickeln, die von Kameras im Inneren des Zugführerstandes aufgenommen wurden.

Die Aufgabe der studentischen Hilfskräfte besteht darin, verschiedene Experimente durchzuführen, um bestehende Methoden besser zu verstehen, z. B. die Objekterkennung mit YOLOv5 und geeignete Repräsentationen zu lernen mit verschiedenen unüberwachten Lernmethoden, die öffentlich verfügbar sind. Des Weiteren fallen Arbeiten an im Bereich Datenvorverarbeitung, Annotation der Daten, sowie das einpflegen der Daten in Datenbanken.

Erwartete Qualifikationen:

- erfolgreicher Bachelor-Abschluss in Informatik oder vergleichbaren Studiengängen

- gute Programmierkenntnisse in Python

- Erfahrung im Umgang mit "Tensorflow" und/oder "Pytorch"

- Erfahrung im Umgang mir "SQL"

- gute Beherschung der deutschen Sprache in Wort und Schrift

Ihre Bewerbung richten Sie bitte an Sambu Seo( sambu.seo(at)tu-berlin.de) und Youssef Kashef (kashefy(at)ni.tu-berlin.de) at the Neural Information Processing group, Fakultät IV