Wiss. Mitarbeiter:in (d/m/w)

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Wiss. Mit­ar­bei­ter:in (d/m/w) - Ent­gelt­gruppe 13 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len

Aufgabenbeschreibung:

Die TU-For­schungs­gruppe „Daten, algo­rith­mi­sche Sys­teme und Ethik" am Wei­zen­baum-Insti­tut (www.weizenbaum-institut.de, www.tu.berlin/ias) sucht eine*n wis­sen­schaft­li­che*n Mit­ar­bei­ter*in zur selb­stän­di­gen For­schung und Mit­ar­beit in den ande­ren Auf­ga­ben des Insti­tuts. Der*die Stel­len­in­ha­ber*in wird unsere For­schung und Trans­fer über Design­ent­schei­dun­gen in algo­rith­mi­schen Sys­te­men in ihrer Wech­sel­wir­kung mit mensch­li­chen Wer­ten, Ein­stel­lun­gen, Ver­hal­ten und Regeln unter­stüt­zen. Der Fokus liegt auf algo­rith­mi­schen Sys­te­men mit sicht­bar direk­ten Aus­wir­kun­gen auf Bür­ger*innen und Nut­zer*innen, wie z.B. auto­ma­ti­sierte Ent­schei­dungs­sys­teme, Online-Platt­for­men oder Soft­ware, die sen­si­ble Geschäfts­funk­tio­nen wie interne Bericht­ers­tat­tung und Com­pli­ance unter­stützt. Diese Sys­teme basie­ren i.d.R. auf der Ver­ar­bei­tung gro­ßer Daten­men­gen und beinhal­ten maschi­nel­les Ler­nen oder andere KI. Wir ver­ste­hen algo­rith­mi­sche Sys­teme als Teil grö­ße­rer sozio-tech­ni­scher Sys­teme und suchen nach Prin­zi­pien, Archi­tek­tu­ren und Para­me­tern, die nach­weis­lich zu gewünsch­ten Zie­len füh­ren, sowie nach Metho­den zur Bestim­mung die­ser Ziele selbst. Hierzu ver­wen­den wir Mixed-Methods-Designs und -Metho­den (Ana­lyse und Design von Algo­rith­men, inter­dis­zi­pli­näre Prin­zi­pi­en­ex­trak­tion, Wis­sens­re­prä­sen­ta­tion, Data-Sci­ence-Metho­den und Human Sub­jects-Stu­dien, quan­ti­ta­tive und qua­li­ta­tive Metho­den).

Wir bie­ten die Chance zur Mit­ar­beit in einem dyna­mi­schen, for­schungs­star­ken, inter­dis­zi­pli­nä­ren und inter­na­tio­na­len Team, ein Büro im Zen­trum der Welt­stadt Ber­lin, und eine 100% finan­zierte Pro­mo­ti­ons­stelle im Ange­stell­ten­ver­hält­nis an der TU Ber­lin (eine Über­sicht zur Tarif­gruppe E13 fin­den Sie hier: https: //oef­fent­li­cher-dienst.info/tv-l/allg/) mit - vor­be­halt­lich der wei­te­ren Finan­zie­rung - der Mög­lich­keit der Ver­län­ge­rung auf ins­ge­samt bis zu fünf Jah­ren.

Zu den Auf­ga­ben gehö­ren ins­be­son­dere:

  • Mit­ar­beit in For­schung und ande­ren Auf­ga­ben des Wei­zen­baum-Insti­tuts
  • Eigen­stän­dige For­schung zu The­men­be­rei­chen von Inter­net und Gesell­schaft, ins­be­son­dere zu Anfor­de­run­gen, Ges­tal­tung, Ein­satz und Eva­lua­tion von Algo­rith­men und algo­rith­mi­schen Sys­te­men mit Bezug auf Daten­schutz, Pri­vat­sphäre und sozia­ler Gerech­tig­keit
  • Bei­träge zu wis­sen­schaft­li­chen Kon­fe­ren­zen und Work­shops
  • Prä­sen­ta­tion der Ergeb­nisse auf Kon­fe­ren­zen und Infor­ma­ti­ons­ver­an­stal­tun­gen
  • Durch­füh­rung von wis­sen­schaft­li­chen und Trans­fer-Work­shops
  • Zusam­men­ar­beit mit ande­ren Wis­sen­schaft­ler*innen des Wei­zen­baum-Insti­tuts, des Fach­ge­biets „Inter­net und Gesell­schaft" der TU Ber­lin und ihrer Netz­werke, Betei­li­gung an Pro­jek­ten
  • Auf­bau und Durch­füh­rung von Koope­ra­tio­nen mit natio­na­len und inter­na­tio­na­len Part­nern (Wis­sen­schaft­ler*innen und andere gesell­schaft­li­che Akteure)

Erwartete Qualifikationen:

  • erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) der Infor­ma­tik oder ver­gleich­ba­rer Fach­rich­tung
  • Fun­dierte Kennt­nisse zu den The­men Künst­li­che Intel­li­genz / Machine Lear­ning, u.a. Auto­ma­ted Decision-Making, Fair­ness und Trans­pa­renz in Algo­rith­men und algo­rith­mi­schen Sys­te­men
  • Kennt­nisse zu und Inter­esse an den The­men Pri­vat­heit und Daten­schutz
  • Basis­kennt­nisse des recht­li­chen und gesell­schaft­li­chen Kon­tex­tes von Pri­vat­heit, Daten­schutz und sozia­ler Gerech­tig­keit
  • Inter­esse am Ent­wi­ckeln und Ers­tel­len anwen­dungs­ori­en­tier­ter Lösun­gen unter Ein­be­zie­hung ver­schie­de­ner Sta­ke­hol­der
  • Fun­dierte Kennt­nisse und Fähig­kei­ten in der Pro­gram­mie­rung
  • Gute Kennt­nisse in quan­ti­ta­ti­ven For­schungs­me­tho­den
  • Kennt­nisse in und Inter­esse an qua­li­ta­ti­ven For­schungs­me­tho­den
  • Kennt­nisse der Aus­wer­tung quan­ti­ta­tiv erho­be­ner Daten mit Python, R oder ähn­li­chem
  • Freude an der Arbeit mit Stu­die­ren­den
  • Sehr gute Eng­lisch­kennt­nisse (flie­ßend in Wort und Schrift)
  • Inter­esse an ethi­schen Fra­gen und gesell­schaft­li­chen Impli­ka­tio­nen/Bedingt­hei­ten von Infor­ma­ti­ons­tech­no­lo­gie
  • Fähig­keit zur eigen­ver­ant­wort­li­chen Zusam­men­ar­beit im Team und eine gute Selbst­or­ga­ni­sa­tion
  • Enthu­si­as­mus für die Arbeit in einem inter­na­tio­na­len und inter­dis­zi­pli­nä­ren Umfeld


Gewünschte Qua­li­fi­ka­tio­nen:

  • Inter­esse an Human-Fac­tors-For­schung und ihren Metho­den
  • Erfah­run­gen in inter­dis­zi­pli­nä­rer Zusam­men­ar­beit
  • Erfah­rung als Tutor*in oder Übungs­grup­pen­lei­ter*in vor­teil­haft
  • Erfah­run­gen in Unter­neh­men oder ande­ren Orga­ni­sa­tio­nen vor­teil­haft
  • Deutsch­kennt­nisse

Hinweise zur Bewerbung:

Bitte rich­ten Sie aus­sa­ge­kräf­tige Bewer­bun­gen (Moti­va­ti­ons­schrei­ben, die beschreibt, wie Sie sich in die­ser Posi­tion sehen wür­den und warum; Lebens­lauf; Zeug­nisse; ggf. Publi­ka­ti­ons­ver­zeich­nis u.a. rele­vante Unter­la­gen) an Prof. Bet­tina Berendt unter berendt[at]tu-berlin.de und mit Angabe der Kennziffer: IV-537/22

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/ oder Direkt­zu­gang: 214041.

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.

Bewerbungsfrist: 30.09.2022

Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Ber­lin - Die Prä­si­den­tin - Fakul­tät IV, Insti­tut für Tele­kom­mu­ni­ka­ti­ons­sys­teme, FG Inter­net und Gesell­schaft, Frau Prof. Dr. Berendt, Sekr. DII-WI (HBS), Har­den­berg­str. 16-18, 10623 Ber­lin

15.09.2022

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