[Stellenangebote] Vollzeit-Job: Wissenschaftlicher/in Mitarbeiter, Structural Inference in Statistics: Adaptation and Efficiency, Arbeitsbereich "Theorie des Maschinellen Lernens", Universität Tübingen

[Marcus Edel]

Der Arbeitsbereich „Theorie des Maschinellen Lernens“ am Fachbereich
Informatik der Universität Tübingen sucht ab Januar 2016 eine/n

Akademische Mitarbeiterin / Akademischer Mitarbeiter
Entgeltgruppe 13 TV-L (75%)

im Rahmen der DFG Forschergruppe „Structural Inference in Statistics:
Adaptation and Efficiency”. Die Stelle ist für drei Jahre befristet. Das
Forschungsprojekt besteht darin, Zwei-Stichproben-Tests für Familien von
zufälligen Graphen zu entwickeln. Ein mögliches Anwendungsszenario sind
Graphen, die das Gehirn von Personen modellieren. Hier möchte man in der
Lage sein, Populationen von gesunden und an Alzheimer erkrankten
Personen anhand ihrer Gehirn-Graphen statistisch zu unterscheiden. Ihre
Hauptaufgabe wird sein, geeignete statistische Tests zu entwickeln und
deren mathematische Eigenschaften zu untersuchen. Weiterhin sollen Ihre
Tests auf simulierte und echte Daten angewendet werden. Es besteht die
Möglichkeit zur Promotion.

Der Arbeitsbereich "Theorie des Maschinellen Lernens" an der Universität
Tübingen, geleitet von Prof. Dr. Ulrike von Luxburg, befindet sich
gerade im Aufbau, er geht aus dem Arbeitsbereich “Maschinelles Lernen”
der Universität Hamburg hervor. Schwerpunktthema ist die statistische
Analyse von Algorithmen auf zufälligen Strukturen. Die Forschung steht
mit einem Bein in der Mathematik (Statistik/Stochastik), mit dem anderen
Bein in der Informatik (maschinelles Lernen, Algorithmen). Genauere
Informationen über den Arbeitsbereich entnehmen Sie bitte unserer
(leider noch alten) Webseite http://www.informatik.uni-hamburg.de/ML.
Ihr Projekt wird in Kooperation mit WissenschaftlerInnen aus der
Forschergruppe “Structural Inference in Statistics: Adaptation and
Efficiency” durchgeführt. Weiterhin bestehen enge Kooperationen mit dem
Max-Planck-Institut für intelligente Systeme in Tübingen.

Einstellungsvoraussetzung ist ein abgeschlossenes Hochschulstudium in
den Fächern Mathematik (mit guten Kenntnissen in Stochastik oder
Statistik) oder Informatik (mit stark mathematischer Ausrichtung) mit
Abschluss Master oder Diplom. Kenntnisse aus dem Gebiet des maschinellen
Lernens oder der Graphentheorie sind hilfreich, aber nicht zwingend
vorausgesetzt.

Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Die Universität Tübingen strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen in
Forschung und Lehre an und bittet deshalb entsprechend qualifizierte
Wissenschaftlerinnen um ihre Bewerbung.

Ihre Bewerbung mit den auf
http://www.informatik.uni-hamburg.de/ML/contents/jobs/index.shtml
beschriebenen Unterlagen schicken Sie bitte als ein einziges
pdf-Dokument per E-Mail an luxburg at informatik.uni-tuebingen.de .
Bewerbungsfrist ist zunächst der 15.11.2015 (wird evtl. noch verlängert).

Die Einstellung erfolgt durch die Zentrale Verwaltung.
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