Technische Universität Berlintu.berlin
Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 75 % Arbeitszeit
- Location
- Berlin
- Remote
- On-site
- Employment type
- Full-time, Temporary Work
- Experience
- Junior
- Field
- Research & Science
- Application deadline
- Oct 23, 2026
Requirements at a glance
- Hochschulabschluss (Required)
- EEG (Required)
- Statistik (Required)
- Python, R oder MATLAB (Required)
- Englisch (Required)
- Machine Learning (Preferred)
- Neurourbanistik (Preferred)
- Mobile psychophysiologische Messungen (Preferred)
RequiredPreferred
Today
Fakultät V - Verkehrs- und Maschinensysteme, Insitute of Psychology and Ergonomicst / Chair of Biological Psychology and Neuroergonomics
Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 75 % Arbeitszeit
Ihre Aufgaben
Sie arbeiten eigenständig wissenschaftlich im ERC-Projekt URBRAIN im Bereich Neurourbanistik und setzen dabei multimodale psychophysiologische Messverfahren (EEG, EKG, EDA, Eyetracking) in Kombination mit Szenen- und Audioaufzeichnungen in realweltlichen und laborbasierten Untersuchungsprotokollen ein. Im Einzelnen umfasst dies:
- Planung, Durchführung und Auswertung mehrerer mobiler und stationärer EEG-Experimente, darunter ein realweltliches multimodales Experiment mit großen Stichproben über die gesamte dreijährige Projektlaufzeit
- Auswertung komplexer multimodaler physiologischer Daten in Verbindung mit Umgebungsdaten
- Publikation der Ergebnisse in internationalen, peer-reviewten Fachzeitschriften sowie deren Präsentation auf Konferenzen und Workshops
Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben.
Ihr Profil
- Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Neurowissenschaften, Umweltneurowissenschaften, Informatik, Data Science, Psychologie oder einem vergleichbaren Fach; Bewerbungen von Personen, deren Studienabschluss bis zum Zeitpunkt der Einstellung voraussichtlich vorliegt, sind ebenfalls willkommen (bis spätestens zur Vertragsunterzeichnung muss der Nachweis über den Studienabschluss vorliegen)
- Sehr gute praktische und analytische Kenntnisse im Bereich EEG sowie Vertrautheit mit weiteren physiologischen Messverfahren (EKG, EDA, Eyetracking)
- Sehr gute Kenntnisse im Bereich Statistik
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python, R oder MATLAB
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Erfahrung mit Machine-Learning- oder multivariaten Verfahren zur Analyse multimodaler Daten erwünscht
- Erfahrung im Bereich der Neurourbanistik wünschenswert
- Erfahrung mit mobilen bzw. realweltlichen psychophysiologischen Messungen von Vorteil
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