Wiss. Mitarbeiter*in (PostDoc) mit Daueraufgaben (d/m/w)

Hauptaufgaben:

• Entwicklung theoretischer und algorithmischer Grundlagen für anpassungsfähigere Machine-Learning-Netzwerke.
• Untersuchung der Grenzen fehlertoleranter, dezentraler Machine-Learning-Algorithmen.
• Entwicklung exakter und approximativer Algorithmen für föderiertes Lernen und analytischer Nachweis ihrer Korrektheit.
• Einwerbung von Drittmitteln sowie Leitung, Organisation und Durchführung der Forschungsprojekte.
• Kommunikation mit Forschungspartnern in den Drittmittelprojekten. Erstellung von Zwischen- und Abschlussberichten sowie Kommunikation der Forschungsergebnisse gegenüber Mittelgebern und Industriepartnern.
• Durchführung der von der INET-Gruppe angebotenen Lehrveranstaltungen "Algorithms for Distributed Systems" und "Algorithms for Networked Systems". Konzeption neuer Lehrveranstaltungen unter Berücksichtigung neuer Entwicklungen in der Informatik und unter Berücksichtigung des Modulkatalogs der Fakultät IV. Organisation und Durchführung der Lehrveranstaltungen.
• Betreuung von Master- und Bachelorarbeiten. Betreuung von Doktoranden des Fachgebiets INET.
• Organisation der Lehre des Fachgebiets.
• Verbreitung der Forschungsergebnisse: Beschreibung der Ergebnisse in wissenschaftlichen Publikationen und Postern; Präsentation der Forschungsergebnisse auf internationalen Konferenzen und Workshops und/oder Präsentation gegenüber Industriepartnern.
• Organisation von internationalen wissenschaftlichen Fachkonferenzen und Workshops.

Ihr Profil:

Wir suchen eine hochmotivierte PostdoktorandIn mit ausgeprägter Expertise und Interesse an zuverlässigen verteilten Systemen, um die Effizienz von Netzwerken zu verbessern.

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) und Promotion in Informatik, Technischer Informatik oder einem verwandten Fachgebiet wird vorausgesetzt.
• Nachgewiesene Forschungserfahrung in den Bereichen verteilte Systeme und Kommunikationsnetzwerke sowie maschinelles Lernen wird vorausgesetzt.
• Forschungserfahrung auf Postdoc-Ebene mit der Fähigkeit, eigenständig wissenschaftlich zu arbeiten wird vorausgesetzt..
• Kenntnisse zur Einwerbung von Drittmitteln sind erwünscht.
• Erfahrung in der Betreuung von Abschlussarbeiten (Bachelor/Master/Promotion) ist wünschenswert.
• Lehrerfahrung an einer Hochschule/Universität mit positiver Evaluation wird vorausgesetzt.
• Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben.

Hinweise zur Bewerbung:

Ihre Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Bewerbungsunterlagen wie Ihrem Lebenslauf, Ihren Abschlussurkunden inklusive der Notenspiegel per Email an Prof. Stefan Schmid unter .

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.

Wir zeigen einen Auszug und einen Link je Anzeige, und den vollen Text, wenn die Quelle es erlaubt. Genannte Marken und Logos gehören ihren Inhabern.

Quelle: Statistisches Bundesamt (Destatis), Tabelle; dl-de/by-2-0; eigene Berechnung

Veröffentlicht am 01. Nov. 2026

Veröffentlicht am 01. Nov. 2026