English Version
This position is currently open for application!
Please find the official job posting here.
The “reference number” is: Bifold 3435T09/23
Working Student with 40-80h/month
no teaching tasks
Area of responsibility:
The newly founded Intelligent Biomedical Sensing (IBS) Lab at TU Berlin’s BIFOLD / Machine Learning Department develops miniaturized wearable neurotechnology and body-worn sensors for unobtrusive monitoring of the embodied brain in the everyday world. It uses machine learning on multimodal sensor data, together with environmental context information toward intelligent monitoring and individualized comprehensive understanding of physical and mental states and risk factors. To learn more visit www.ibs-lab.com/mission-statement.
We are looking for a student research assistant in the domain of Biomedical Electrical Engineering
- Approx. 50% design and testing of prototype circuits and 3D prints for biomedical sensing (analog and digital electronics)
- Approx. 20% support in setting up and maintaining the lab infrastructure for electronics prototyping
- Approx. 20% identification and assessment of components and equipment for engineering projects
- Approx. 10% support with documentation in the form of reports and scientific papers
Desired Expertise and Skills:
Required:
- Advanced knowledge of the foundations of either electrical electrical engineering, computer engineering or biomedical engineering
- Knowledge and hands-on experience with electronics hardware design (analog or digital) and soldering, knowledge of e.g. Eagle, KiCad, Altium or similar. You have already created your own sophisticated electronics projects.
- Competent programming knowledge (especially in C or Python) preferably for microcontroller firmware
- highly proficient in written and spoken English
- team player and good communicator
- pronounced analytical and conceptual skills
- a high level of initiative, self-motivation and results orientation
It’s a plus:
- Experience in scientific work
- Experience with mixed-signal designs, optoelectronics (photodetector design, lasers, leds) or biopotential measurements (instrumentation amplifiers)
- Experience in mechanical engineering, materials, and 3D printing
- Experience in dealing with version control tools, e.g. Git
- Interdisciplinary and cooperative project experience
Supervisor / Technically responsible:
Dr.-Ing. Alexander von Lühmann
Hiring Period:
starting now, up to 2 years
Please send your written application including CV, enrollment certificate, and if applicable, a current transcript of records, to the following address (via email). Important: Please state the reference number above.
Fak IV- Institute for Electrical Engineering and Computer Science
Department of Machine Learning
Prof. Dr. Klaus-Robert Müller
MAR 4-1, Marchstr. 23, 10587
Email: sekr@ml.tu-berlin.de
Tel.: 314-78621
In order to promote equal opportunities for men and women, applications from women with the relevant qualifications are explicitly desired. In case of equal qualifications, disabled persons will be given priority.
Deutsche Version
Diese Stelle ist derzeit ausgeschrieben!
Die offizielle Stellenausschreibung finden Sie hier.
Die „Ausschreibungskennziffer” lautet: Bifold 3435T09/23
Studentische Hilfskraft mit 40-80h/Monat
ohne Unterrichtsaufgaben
Aufgabengebiet:
Das neu gegründete Labor für Intelligente Biomedizinische Sensorik (IBS) am BIFOLD / Fachgebiet Maschinelles Lernen der TU Berlin entwickelt miniaturisierte unauffällige und körpergetragene Sensoren zur Vermessung von Gehirn, Körper und Kontext in natürlichen Alltagsumgebungen. Es nutzt maschinelles Lernen auf den multimodalen Sensordaten und Kontextinformationen, um zu einem individualisierten ganzheitlichen Verständnis von körperlicher und geistiger Gesundheit beizutragen: Für eine intelligenten Beurteilung und Behandlung von körperlichen und mentalen Zuständen und Risikofaktoren. Besuchen Sie www.ibs-lab.com/mission-statement, um mehr zu erfahren.
Wir suchen eine studentische Hilfskraft im Bereich Biomedizinische Elektrotechnik.
- ca. 50% Entwurf und Test von Schaltkreisen und 3D-Drucken für die biomedizinische Sensortechnik (analoge und digitale Elektronik)
- ca. 20% Unterstützung bei der Einrichtung und dem Betrieb des Labors für Elektronik-und Prototyping
- ca. 20% Identifizierung und Bewertung (testen) von Komponenten und Ausrüstung für Entwicklungs-Projekte
- ca. 10% Unterstützung bei der Dokumentation in Form von Berichten und wissenschaftlichen Publikationen
Erwünschte Kenntnisse und Fähigkeiten:
Erforderlich:
- Fortgeschrittene Kenntnisse der Grundlagen der Elektrotechnik, Informatik oder Biomedizintechnik
- Kenntnisse und praktische Erfahrungen im Bereich der Elektronik-Hardware-Entwicklung (analog oder digital) inklusive Löten, Kenntnisse von z.B. Eagle, KiCad, Altium oder vergleichbar. Sie haben bereits eigene anspruchsvolle Elektronikprojekte erstellt.
- Kompetente Programmierkenntnisse (insbesondere in C oder Python) vorzugsweise für Mikrocontroller-Firmware
- Sehr gute Kenntnisse in Englisch in Wort und Schrift
- Teamplayer und gute Kommunikator
- Ausgeprägte analytische und konzeptionelle Fähigkeiten
- Hohes Maß an Eigeninitiative, Selbstmotivation und Ergebnisorientierung
Es ist von Vorteil:
- Erfahrung im wissenschaftlichem Arbeiten
- Erfahrung mit Mixed-Signal-Designs, Optoelektronik (Photodetektor-Design, Laser, LEDs) oder Biopotentialmessungen (zB. mit Instrumentationsverstärkern)
- Erfahrung in den Bereichen Maschinenbau, Werkstoffe und 3D-Druck
- Erfahrung im Umgang mit Versionskontrollwerkzeugen, z.B. Git
- Interdisziplinäre und kooperative Projekterfahrung
Fachlich verantwortlich:
Dr.-Ing. Alexander von Lühmann
Einstellungsdauer:
ab sofort, bis zu 2 Jahre
Ihre schriftliche Bewerbung mit Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersicht richten Sie bitte unter Angabe der Ausschreibungskennziffer (gerne per Email) an
Fak IV.-Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik
Fachgebiet Maschinelles Lernen
Prof. Dr. Klaus-Robert Müller
MAR 4-1, Marchstr. 23, 10587
E-Mail: sekr@ml.tu-berlin.de
Tel.: 314-78621
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.