Technische Universität Berlintu.berlin
Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w)
- Standort
- Berlin
- Remote
- Vor Ort
- Anstellungsart
- Vollzeit, Teilzeit
- Erfahrung
- Mid-Level
- Bereich
- Software, Daten & IT
- Bewerbungsfrist
- 23.10.2026
Heute
Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik, BIFOLD / FG Datenbanksysteme und Informationsmanagement (DIMA)
Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w)
Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich
Über uns
Das Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) der TU Berlin sucht für ein Agilitäts-Teilprojekt einen wissenschaftlichen Mitarbeiterin mit Kenntnissen in den Bereichen verteilte Datenstromverarbeitung und Edge-Cloud-Systeme an der Schnittstelle zwischen Sensorik, maschinellem Lernen und Systemintegration. Potenzielle Bewerberinnen sollten vor allem über praktische Erfahrung mit Datenstromverarbeitungssystemen verfügen. Das Projekt ist beim NebulaStream-Team von Prof. Volker Markl, Dr. Steffen Zeuch und Dr. Thanasis Georgiadis im Fachgebiet Datenbanksysteme und Informationsmanagement (DIMA) angesiedelt.
Im Projekt „Efficient, Automated and Real-Time Sensor-Edge-Cloud Stream Processing for Smart-Manufacturing (SEC-SM)” soll eine Smart-Manufacturing-Streaming-Architektur auf Basis des ACA-Loops (Analyze – Condition – Act) in NebulaStream entwickelt werden, die kontinuierlich multimodale Sensor- und Kameradaten unterschiedlicher Modalitäten analysiert, kritische Befunde wie Fehler und Abweichungen in Fertigungsabläufen mit geringer Latenz zuverlässig erkennt, Teile der Verarbeitung durch adaptive Entscheidungsfindung automatisiert und Ergebnisse an Mitarbeitende und Schichtleitungen kommuniziert. Das Projekt baut auf simulierten Fertigungsszenarien auf spezialisierter Ausrüstung wie der Fischertechnik Learning Factory, fahrerlosen Transportsystemen (AGVs), unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs) sowie diversen Sensor- und Kamerasystemen auf.
Ihre Aufgaben
- Eigenständige und verantwortungsvolle Forschung an der Schnittstelle zwischen Datenstromverarbeitungssystemen, verteilten Systemen und Edge-Cloud-Architekturen für Smart-Manufacturing-Anwendungen.
- Erweiterung des NebulaStream-Frameworks um die Verarbeitung heterogener, multimodaler Sensor- und Kameradatenströme (strukturierte Daten, Bilder, Audio, Geodaten).
- Entwicklung zustandsbehafteter Operatoren zur ressourceneffizienten Erkennung komplexer Ereignismuster über mehrere Datenströme hinweg.
Gehalt für diese Stelle
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Anonym: niemand sieht, wie Du abstimmst.
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