Bei der Technischen Universität Berlin ist/sind folgende Stelle/n zu besetzen:

Beschäftigte*r (d/m/w) – Entgeltgruppe 11 TV-L Berliner Hochschulen – Referent*in für Mediendesign und wissenschaftliche Grafik

Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich

Das Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) ist 2019 aus dem Zusammenschluss zweier nationaler Kompetenzzentren für Künstliche Intelligenz hervorgegangen: Dem Berlin Big Data Center (BBDC) und dem Berliner Zentrum für Maschinelles Lernen (BZML). Es betreibt Grundlagenforschung in den Bereichen Big Data Management und maschinelles Lernen sowie deren Überschneidungen. Eingebettet in die pulsierende Metropolregion Berlin bietet das BIFOLD ein hervorragendes wissenschaftliches Umfeld und zahlreiche Kooperationsmöglichkeiten für nationale und internationale Forscher*innen. Es bietet nicht nur ein breites Spektrum an Forschungsthemen, sondern auch eine Plattform für interdisziplinäre Forschung und Wissensaustausch mit den Natur- und Geisteswissenschaften, der Industrie, Start-ups und der Gesellschaft.

Fakultät IV – The Berlin Institute for the Foundations of Data and Learning (BIFOLD)
Kennziffer: IV-32/23 (besetzbar ab sofort / unbefristet / Bewerbungsfristende 31.03.2023)

Aufgabenbeschreibung: BIFOLD sucht eine*n Referent*in für Mediendesign und wissenschaftliche Grafik. Der*die Stelleninhaber*in ist dem Team Communications & PR zugeordnet und damit Mitglied in der Geschäftsstelle BIFOLD. Der*die Stelleninhaber*in muss mit den Grundsätzen des wissenschaftlichen Arbeitens vertraut sein. Er*sie sollte eigenständig naturwissenschaftliche Publikationen erfassen und auswerten können sowie die relevanten Ergebnisse eigenständig und in enger Kooperation mit den BIFOLD Forscher*innen in wissenschaftliche Grafiken, Illustrationen und Animationen umsetzen. Entsprechende Erfahrungen werden vorausgesetzt. Die Ergebnisse sollen sowohl in der Wissenschaft als auch in der Wissenschaftskommunikation eingesetzt werden.

Er oder sie führt Projekte im Bereich visueller Wissenschaftskommunikation eigenverantwortlich durch und entwirft grafische Elemente (Mediendesign, Layout, Fotobearbeitung) für Online- und Printprodukte von BIFOLD. Sie*er berät zum Einsatz des Corporate Designs sowie der Logoverwendung und ist unterstützend tätig an der Schnittstelle zu externen Dienstleister*innen.

Für die Umsetzung der Aufgaben bedarf es einer engen Kooperation der*des Stelleninhaber*in mit Forscher*innen der beteiligten Institutionen wie TU Berlin und Charité Universitätsmedizin Berlin, der/m Referent*in für Wissenschaftskommunikation/Communications & Social Media sowie mit den Referent*innen der Stabsstelle Strategie.

Die Stelle umfasst folgende inhaltlichen Schwerpunkte:

  • Eigenständiges Erarbeiten eines tiefen Verständnisses für den Inhalt von wissenschaftlichen Fachpublikationen aus den Bereichen Informatik, Maschinelles Lernen und Big Data Management
  • Umsetzen der Forschungsergebnisse der BIFOLD Wissenschaftler*innen in ansprechende Visualisierungen, Grafiken und Animationen, die für wissenschaftliche Publikationen und Präsentationen sowie im Rahmen der Wissenschaftskommunikation eingesetzt werden
  • Koordinierung und Absprache der Grafiken und Animationen sowie Überprüfung der wissen­schaftlichen Korrektheit der Darstellung in Englisch und Deutsch mit den beteiligten Wissen­schaftler*innen sowie den Kolleg*innen aus der Wissenschaftskommunikation
  • Eigenständige Ausarbeitung von Designkonzepten und Erstellung von Designvorschlägen
  • Beratung zum Corporate Design und der Verwendung von Fotos und Illustrationen
  • Qualitätskontrolle von Mediendesign (print und online)

Erwartete Qualifikationen:

  • Mind. FH-Abschluss oder Bachelor im Bereich Informatik, Physik, Elektrotechnik, MINT-Studien­fächer oder vergleichbarer adäquater Abschluss zusätzlich zu einer Ausbildung im Bereich Mediendesign/-gestaltung, Grafik, einem vergleichbaren adäquaten Abschluss oder einer gleichwertigen Qualifikation. Die Stelle erfordert umfassende Kenntnisse im Bereich des wissenschaftlichen Arbeitens
  • Einschlägige, nachweisbare, mehrjährige Berufserfahrung
  • verhandlungssicheres Englisch in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse
  • Sehr gute kommunikative Fähigkeiten
  • Ausgezeichnete Kenntnisse in Adobe CS6 (Photoshop, Illustrator, InDesign, Premiere)
  • Sehr gute Kenntnisse in Medienrecht
  • Gute Kenntnisse in PHP, Kenntnisse in HTML5, CSS, JavaScript,
  • Sehr gute Kenntnisse des Themenbereichs Datenschutz (Rechte und Pflichten)

Ihr Profil:

  • Hohes Interesse und Verständnis für naturwissenschaftliche Zusammenhänge
  • Belastbare, engagierte und selbständige Persönlichkeit
  • Sehr gute kommunikative Fähigkeiten, hohe Sozialkompetenz und Teamfähigkeit
  • Ausgeprägtes analytisches, konzeptionelles und strategisches Denken, teamorientiertes und eigenverantwortliches Arbeiten

Weitere Informationen zur Stelle erteilt Ihnen Katharina Jung (Tel. +49 151-29275268).

Ihre Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit Anschreiben, Lebenslauf, relevanten Arbeitszeugnissen und Arbeitsproben (zusammengefasst in einem PDF-Dokument, nicht größer als 3 MB) ausschließlich per E‑Mail an: [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.tu.berlin/abt2-t/​services/​rechtliches/​datenschutzerklaerung-bei-bewerbungen
oder Direktzugang: 214041

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.

Technische Universität Berlin – Die Präsidentin – Fakultät IV, Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data – BIFOLD, Ernst-Reuter-Platz 7, Sekr.: TEL 9-2, 10587 Berlin

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