Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im DFG-Projekt easyTEM
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Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im DFG-Projekt easyTEM
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im DFG-Projekt easyTEM
Humboldt-Universität zu Berlin
Fach- und Hochschulen
Berlin
- Art der Beschäftigung: Vollzeit
- 49.000 € – 61.500 € (von XING geschätzt)
- Hybrid
- Zu den Ersten gehören
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im DFG-Projekt easyTEM
Über diesen Job
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im DFG-Projekt easyTEM
vorauss. Vollzeit - E 13 TV-L HU (Drittmittelfinanzierung befristet bis 31.03.2029)
Auf einen Blick
Johann von Neumann-Haus, Institutsgebäude,
Rudower Chaussee 25, 12489 Berlin
Kennziffer
DR/030/26
Befristung
31.03.2029
Entgeltgruppe
E13
Umfang
Vollzeit
Bewerbungsfrist
06.03.2026
Ihre Aufgaben
- wiss. Dienstleistungen in der Forschung im Projekt "easyTem" mit dem Ziel der Entwicklung einer Softwareplattform, die den Betrieb komplexer Transmissionselektronenmikroskope (TEMs) ressourceneffizienter macht und insbesondere Nicht-Expert:innen durch intelligente Assistenz, sichere Bedienkonzepte und Remote-Zugriff bei anspruchsvollen Experimenten unterstützt
- Konzeption, prototypische Umsetzung und Evaluation interaktiver Systeme für TEM-Bedienoberflächen (HCI/Human-AI Interaction)
- Entwicklung und Evaluation KI-gestützter Assistenzfunktionen (u. a. Anleitung, Fehlervermeidung, sichere Bedienabläufe)
- Modellierung und Analyse von Interaktions-/Bedienhandlungen an GUIs (z. B. Erkennung wiederkehrender Muster)
- Planung, Durchführung und Auswertung von Nutzerstudien/Usability-Tests
- Beitrag zu Open-Source-Artefakten und wissenschaftlichen Publikationen
- Möglichkeit der eigenen wiss. Qualifizierung (Promotion)
Das bringen Sie mit
Das erwarten wir von Ihnen
- abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium mit sehr gutem Abschluss in Informatik, Human-Computer Interaction, Data Science oder vergleichbar
- Erfahrung in Prototyping/Softwareentwicklung und/oder empirischer Evaluationsmethodik
- sehr gute Englischkenntnisse (mind. B2)
- eigenständige, strukturierte und teamorientierte Arbeitsweise
- Erfahrung mit LLM-Integration/-Evaluation (z. B. Prompting, toolgestützte Workflows, RAG, Fine-Tuning)
- Kenntnisse in Machine Learning für Interaktionsdaten und/oder Computer Vision (z. B. GUI-Parsing)
Das wäre wünschenswert
- Kenntnisse in Physik, Bioinformatik und/oder praktische Erfahrung mit TEMs
- Interesse an wissenschaftlichen Anwendungskontexten und interdisziplinärer Zusammenarbeit
Ihr Weg an die HU
Bewerbungen (mit Anschreiben, Lebenslauf, relevanten Zeugnissen, Publikationen und ggf. Links zu Projekten, z.B. Github) richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Institut für Informatik, Prof. Dr. Thomas Kosch (Sitz: Rudower Chaussee 25, Berlin-Adlershof), Unter den Linden 6, 10099 Berlin oder bevorzugt per E-Mail in einer PDF-Datei an Thomas.Kosch ☞ Bitte fügen Sie an dieser Stelle ein @ ein ☜ hu-berlin ☞ Bitte fügen Sie an dieser Stelle einen Punkt ein ☜ de .
Zur Sicherung der Gleichstellung sind Bewerbungen qualifizierter Frauen besonders willkommen. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Bewerbungen von Menschen mit Migrationsgeschichte sind ausdrücklich erwünscht. Da wir Ihre Unterlagen nicht zurücksenden, bitten wir Sie, Ihrer Bewerbung nur Kopien beizulegen.
Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten im Rahmen des Ausschreibungs- und Auswahlverfahrens finden Sie auf der Homepage der Humboldt-Universität zu Berlin: https://hu.berlin/DSGVO .
Tel.:
+49 30 2093-41298
Johann von Neumann-Haus, Institutsgebäude, Rudower Chaussee 25, 12489 Berlin
Allgemeiner Kontakt
Tel.:
+49 30 2093-41140
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