Stellenangebote
Wissenschaftliches Personal und Promotionsstipendien
Derzeit sind keine Stellen vakant. Wenn Sie sich für selbst- oder fremdfinanzierte Stellen bewerben möchten, wenden Sie sich bitte an uns über apply(at)lmf.lrg.tum.de.
Studentische und Wissenschaftliche Hilfskräfte
Sollten Sie Interesse an einer studentischen Mitarbeit in einem unserer Forschungsprojekte haben, wenden Sie sich bitte direkt an die involvierten Mitarbeiter.
Der Lehrstuhl für Methodik der Fernerkundung ist eine gemeinsame Berufung der TUM und des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR). Wir erforschen Ansätze des maschinellen Lernens und der Computer Vision zur Lösung von Problemen in der satellitengestützten Fernerkundung und der Erdbeobachtung. Ein besondere Fokus liegt hierbei auf der Verarbeitung von Geodaten unter Beachtung und Ausnutzung derer besonderen Eigenschaften.
Für das kommende Sommersemester 2024 suchen wir mehrere studentische Hilfskräfte, die uns in der Vorbereitung und Durchführung unserer Lehrveranstaltungen und Tutorien unterstützen. Diese richten sich hauptsächlich an Studierende der Geodäsie und Geoinformatik sowie Luft- und Raumfahrttechnik und umfassen unter anderem Lehrveranstaltungen zu den Themen
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Computer Vision
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Maschinelles Lernen
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Aktuelle Forschungsansätze des maschinellen Lernens
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Praktische studentische Projekte
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Signalverarbeitung und Systemtheorie
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Schätztheorie
Einbringen können Sie sich je nach Ihren persönlichen Interessen und Fähigkeiten in der Ausarbeitung von Lehr- und Lernmaterialien, die Pflege der verwendeten Lernplattformen (Moodle, Perusall, gitlab), der Durchführung von Tutorien und Übungen oder der Betreuung studentischer Arbeiten. Die Verträge können flexibel im Umfang von 8 bis 20 Stunden pro Woche vergeben werden. Die neuen studentischen Hilfskräfte sollen im Team zusammenarbeiten und sich gegenseitig unterstützen.
Anforderungen
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abgeschlossenes Bachelorstudium in einem technischen Studiengang (Informatik, Elektrotechnik, Mathematik, ...)
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erfolgreicher Besuch von Lehrveranstaltungen zu den genannten Themen
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praktische Erfahrung in der Programmierung in Python in JupyterLab Notebooks und der Erstellung von Dokumenten in LaTeX
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Interesse an der Vermittlung fachlicher und technischer Inhalte an Studierende in unseren Masterprogrammen
Wir möchten hiermit ausdrücklich Studierende aller Schools und Studiengänge ansprechen, besondere Vorerfahrung in der Verarbeitung von Geodaten ist nicht erforderlich. Bei Interesse und Fragen wenden Sie sich an Prof. Dr. Marco Körner (marco.koerner(at)tum.de). Bewerbungen fügen Sie bitte einen kurzen Lebenslauf und eine Übersicht Ihrer besuchten Lehrveranstaltungen bei.