Als Teil des DFG-finanzierten Transregios TRR 384 “IN-CODE” untersuchen wir den Beitrag verschiedener inhibitorischer Interneurone zur neuronalen Informationsverarbeitung im Gehirn. In diesem Zusammenhang suchen wir eine motivierte studentische Hilfskraft, die uns bei der Forschungsarbeit unterstützt. Die hiermit verbundenen Aufgaben umfassen:
Die Vorverarbeitung großer Mengen hochdimensionaler neuronaler Daten (25%)
Unterstützung bei der Implementierung neuronaler Analysemethoden mithilfe der Programmiersprache Python (50%)
Unterstützung bei der graphischen Darstellung der Projektergebnisse (25%)
Ihr Profil
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Muss-Kriterien:
Sehr gute Programmierkenntnisse mit Python
Gute Kenntnisse in grundlegenden Methoden des maschinellen Lernens (Dimensionsreduktion sowie Dekodierungs- und Regressionsmethoden)
Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Erste Erfahrungen mit neurobiologischen Fragestellungen
Kann-Kriterien:
Gute Kenntnisse in Computational Neuroscience
Erfahrung in der Verarbeitung neuronaler Daten
Gute Kenntnisse des Versionsverwaltungssystems git
Erfahrung in der Verarbeitung großer Datenmengen
Erfahrung in Open Source Software Development
Teamfähigkeit
Hinweise zur Bewerbung
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Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung:
Prof. Henning Sprekeler - cognition@tu-berlin.de
Besetzungszeitraum:
ab sofort bis zum 31.12.2027
Bewerbung an:
cognition@tu-berlin.de
Ihre schriftliche Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersicht richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die o.g. Beschäftigungsstelle.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.
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Fakten
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Veröffentlicht
27.10.2025
Kategorie
Studentische Hilfskraft
Kategorie TU Berlin
studentische Beschäftigung ohne Unterrichtsaufgaben, Beschäftigungsangebote für Studierende