Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w)
Technische Universität Berlin —Berlin
- Teilzeit
- Englisch
- Präsentationserfahrung
- Künstliche Intelligenz
- Homeoffice-Möglichkeit
1 Tag
Web GIS Entwickler (w/m/d)
con terra GmbH —Berlin
- Teilzeit
- Informatik
- Englisch
- Java
- Weiterbildungsprogramme
- Flexible Arbeitszeiten
Studenten (m/w/d) im Application Management
IVU Traffic Technologies AG —Berlin
- Teilzeit
- Oracle
- Informatik
- Englisch
- Flexible Arbeitszeiten
(Senior) Consultant RELEX Supply Chain Planning (m/w/d)
Capgemini —Berlin
- Online-Bewerbung
- Doktorat
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- Master
Werkstudent:in Sales & BD | Nachhaltigkeit & Energiemärkte (f/m/d)
GO2-markets GmbH —Berlin
- 15 € pro Stunde
- Teilzeit
- CRM-Software
- Vertrieb
- Englisch
- Homeoffice-Möglichkeit
Full Stack Development Engineer (m/w/d)
EMPIT —Berlin
- Teilzeit
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- Englisch
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Direkt bewerben
(Junior) Data Engineer (m/w/d) DWH
Verti Versicherung AG —Berlin
- Teilzeit
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- Aufstiegsmöglichkeiten
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Studentischer Mitarbeiter (m/w/d) Vertrieb
PMG Presse-Monitor GmbH & Co. KG —Berlin
- Per E-Mail
- Hybrides Arbeiten
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- Kundenberatung
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- Weiterbildungsprogramme
(Associate) Consultant Consumer Products, Retail, Transportation & Distribution (w/m/d)
Capgemini —Berlin
- Online-Bewerbung
- Informatik
- Ingenieurwissenschaft
- Englisch
IT Business Consultant / Architekt (w|m|d) | findic
zeb.rolfes.schierenbeck.associates GmbH —Berlin
- Per E-Mail
- Doktorat
- Englisch
- Master
- Homeoffice-Möglichkeit
Software Engineer – Data Processing & Backend (m/w/d)
EMPIT —Berlin
- Teilzeit
- Informatik
- Englisch
- Ohne Hochschulabschluss
- Gleitzeit
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AI Research Engineer
Nulegal GmbH —Berlin
- Hybrides Arbeiten
- Doktorat
- Informatik
- Master
- Homeoffice-Möglichkeit
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10 Tage
(Senior) Developer - Fokus Tax Technology (m/w/d)
RSM Ebner Stolz Wirtschaftsprüfer Steuerberater Rechtsanwälte Partnerschaft mbB —Berlin
- SQL
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- Künstliche Intelligenz
Werkstudent Verrechnungspreise / Transfer Pricing (all genders)
Forvis Mazars GmbH & Co. KG —Berlin
- Teilzeit
- Microsoft Powerpoint
- Englisch
- Flexible Arbeitszeiten
Sales Analytics Lead (x/f/m)
Doctolib —Berlin
- Vollzeit
- CRM-Software
- Informatik
- Vertrieb
- Homeoffice-Möglichkeit
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Product Manager - Game Engine Development (all genders welcome) - hybrid work model
Gamomat Development GmbH —Berlin
- Vollzeit
- Informatik
- Englisch
- Künstliche Intelligenz
Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines
HMS Analytical Software GmbH —Berlin
- Teilzeit
- Hybrides Arbeiten
- Azure
- Informatik
- Englisch
- Erfolgsbeteiligung
- Weiterbildungsprogramme
Teamleiter (m/w/d)
IVU Traffic Technologies AG —Berlin
- Informatik
- Englisch
- Flexible Arbeitszeiten
(Senior) Experte HR Data Analytics (m/w/d)
Deloitte GmbH —Berlin
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- Master
- Hochschulreife
- SQL
- Weiterbildungsprogramme
- Aufstiegsmöglichkeiten
Senior Data Scientist (m/w/d)
INFODAS —Berlin
- Vollzeit
- Informatik
- Englisch
- SQL
- Homeoffice-Möglichkeit
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Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w)

Technische Universität Berlin -
Berlin

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Details zur Stelle

Teilzeit | Vollzeit
vor 1 Tag

Leistungen

Homeoffice-Möglichkeit

Qualifikationen

Angewandte Mathematik
Mathematik
Git
Englisch
Präsentationserfahrung
Diplom
Künstliche Intelligenz
Kommunikationsfähigkeit
Python
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

Fakultät V - Verkehrs- und Maschinensysteme, Institut für Maschinenkonstruktion und Systemtechnik / FG Cyber-Physical Systems in Mechanical Engineering

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

Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich
unter Vorbehalt der Mittelbewilligung

Ihre Aufgaben

Forschung zu Machine-Learning-basierter vorausschauender Wartung für Axialverdichterstufen in enger Abstimmung mit experimentellen und signalverarbeitenden Projektpartnern
Konzeption unüberwachter und selbstüberwachter Anomalie-Detektoren sowie überwachter Schaden-Klassifikationsmodelle für multimodale Sensordaten
Anwendung von Methoden der erklärbaren KI zur Identifikation diagnostischer Signaturen und zur Sensorauswahl
Implementierung von wissenschaftlichem open-source Programmcode mit hohem Qualitätsanspruch
Publikation der wissenschaftlichen Ergebnisse in internationalen Fachzeitschriften und auf Fachkonferenzen
Zusammenarbeit mit Projektpartnern (Prof. Peitsch, Prof. Sarradj) an der TU Berlin
Betreuung studentischer Abschlussarbeiten mit Projektbezug
Wissenschaftskommunikation für außeruniversitäre Zielgruppen

Ihr Profil

Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Ingenieurwissenschaften, Angewandte Mathematik oder Maschinelles Lernen
Vertiefte Kenntnisse in der Aerodynamik von Turbomaschinen oder in der Strukturdynamik rotierender Maschinen
Theoretische Kenntnisse und nachgewiesene praktische Erfahrung mit CNN-, LSTM-, Transformer- und Autoencoder-Architekturen für Zeitreihendaten
Praktische Erfahrung mit Werkzeugen der erklärbaren KI
Nachgewiesene, sehr gute Programmiererfahrung in Python mit PyTorch oder JAX sowie mit Git-basierter Versionskontrolle
Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
Erfahrung im wissenschaftlichen Publizieren und Präsentieren erwünscht
Selbstständige Arbeitsweise, Kommunikationsfähigkeit, Teamfähigkeit, Interkulturelle Kompetenzen wünschenswert

Wir bieten

Eine inklusive und wertschätzende Arbeitsatmosphäre in einem engagierten und diversen Team
Arbeitszeit und mobile Arbeit bietet Vereinbarkeit von Familie und Beruf sowie Möglichkeit auf Homeoffice

Hinweise zur Bewerbung

Ihre Bewerbung senden Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen (zusammengefasst in einem PDF-Dokument, max. 5 MB) per E-Mail an Prof. Dr. Merten Stender über [email protected].

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.

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Fakten

Veröffentlicht

09.07.2026

Anzahl Angestellte

rund 7000

Kategorie

Wissenschaftliche Mitarbeiter*in

Kategorie TU Berlin

Wiss. Mitarbeiter*in ohne Lehraufgaben

Aufgabengebiet

Forschung

Beginn

01.09.2026

Dauer

befristet bis 31.08.2028

Umfang

100 % Arbeitszeit; Teilzeitbeschäftigung ggf. möglich

Vergütung

Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen

Anforderungen

Abschluss

Master, Diplom oder Äquivalent

Studiengang

Ingenieurwissenschaften, Angewandte Mathematik, Maschinelles Lernen

Kontakt

Kennziffer

V-268/26

Kontakt-Person

Prof. Dr. Merten Stender

Kontakt-E-Mail

[email protected]

Bewerben

Bewerbungsfrist

24.07.2026

Kennziffer

V-268/26

per E-Mail

[email protected]

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