Informatiker / wissenschaftliche Mitarbeit (w/m/d)

Organisation
Museum für Naturkunde Berlin
Ort
Berlin
Profil
Unsere Mission: Wir erforschen das Leben und die Erde im Dialog mit den Menschen.

Das Museum für Naturkunde Berlin (MfN) ist ein exzellentes und integriertes Forschungsmuseum der Leibniz-Gemeinschaft mit internationaler Ausstrahlung und global vernetzter Forschungsinfrastruktur. Es ist auf drei eng miteinander verzahnten Feldern tätig: der sammlungsgestützten Forschung, der Sammlungsentwicklung und -erschließung und der forschungsbasierten Öffentlichkeits- und Bildungsarbeit.
Website der Organisation
https://www.museumfuernaturkunde.berlin/de
Besetzung ab
zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Bewerbungsfrist
20.12.2019
Stellenprofil
Im vom BMBF geförderten Kooperations-Projekt AMMOD (Automated Multisensor Station for Monitoring of Species Diversity) werden wir eine automatisierte Tonaufzeichnungseinheit entwickeln, die nahezu in Echtzeit Informationen über Veränderungen in der Vielfalt der vokalisierenden Tiere liefert und einzelne Arten identifiziert. Die automatisierte Datenverarbeitung basiert auf Spektralanalysen von Umweltgeräuschen (Soundscapes) mit verbesserten und neu entwickelten Algorithmen zur Mustererkennung. Mit Mikrofon-Arrays und einem Ansatz zur Trennung der Schallquellen soll auch die Anzahl der Individuen einer bestimmten Art im Umkreis der Station ermittelt und die Bestandsdichte geschätzt werden. Während der Projektlaufzeit werden wir uns auf Insekten, Vögel und Fledermäuse als Zieltiergruppen konzentrieren.

Unser vorrangiges Ziel ist die Entwicklung von Datenerfassungsprotokollen und Softwarewerkzeugen für ein prototypisches bioakustisches Überwachungssystem, das eine schnelle Erkennung von Veränderungen im Status der Biodiversität ermöglicht, indem gängige vokalisierende Arten erkannt, bestimmte Zielarten verfolgt und die Populationsdichten grob geschätzt werden.


Aufgabengebiet:

- Mitarbeit im Kooperationsprojekt „AMMOD (Automated Multisensor Station for Monitoring of Species Diversity) - Teilprojekt Bioakustisches Monitoring
- Recherche bzgl. bestehender Algorithmen zur akustischen Mustererkennung und Schallquellentrennung
- Implementierung, Weiterentwicklung und Analyse akustischer Mustererkennungsalgorithmen zur Arterkennung (Vögel, Insekten, Fledermäuse)
- Portierung bestehender Deep Learning Modelle zur Arterkennung auf Einplatinenrechner
- Mitarbeit an Algorithmen zur Schallquellentrennung
- Konzeption und Konfiguration akustischer Aufzeichnungsgeräte zur automatischen Erfassung des Artenspektrums und Populationsdichten (Datenübertragung, Softwareimplementierung, Analyse und Visualisierung der Ergebnisse)
- Erstellung von Protokollen zur Daten- und Ergebnisübertragung
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit (Biologie / Akustik / Informatik)
- Abgleich von Ergebnissen der automatischen Erfassung mit Ergebnissen traditioneller Erfassungsmethoden von Vögeln und Heuschrecken
- Enge Zusammenarbeit mit Projektpartnern insbesondere in Bezug auf hardwarenahe Programmierung, Datentransfer, Abgleich mit optischer Mustererkennung
- Veröffentlichung der Ergebnisse und Projektdokumentation


Anforderungen:

- Abgeschlossenes Hochschulstudium der Informatik oder abgeschlossenes Hochschulstudium anderer Fächer mit Berufserfahrung im Bereich Informatik und Mitwirkung in entsprechenden Referenzprojekten
- Sehr gute Kenntnisse und nachweisliche Erfahrungen in der Erstellung, Verwendung und Optimierung von Algorithmen der akustischen Mustererkennung
- Solide Grundkenntnisse auf dem Gebiet der Akustik (insbesondere Schallausbreitung)
- Erfahrungen in der Analyse und Verarbeitung von akustischen Signalen
- Erfahrungen in hardwarenaher Softwareentwicklung und Programmierung eingebetteter Systeme
- Erfahrungen mit Deep Learning Frameworks (z.B. PyTorch, Tensorflow)
- Gute Kenntnisse in mindestens einer höheren Programmiersprache
- Erfahrungen im Umgang mit Linux, MySQL, Docker, Python, R, Raspberry Pi
- Kenntnisse und praktische Erfahrungen in der Architektur komplexer Softwaresysteme
- Kenntnisse im Umgang mit Source Code Repositorien (z.B. git, SVN)
- Erfahrungen im Verfassen von Software-Dokumentationen
- Eigene wissenschaftliche Publikationstätigkeit (Tagungsbeiträge/Fachzeitschriften)
- Hohe Teamfähigkeit
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Fachbereich
Digitale Welt und Informationswissenschaft
Abteilung
Biodiversitätsinformatik
Anstellungsart
Befristung (36 Monate), Vollzeit
Vergütung
E13 TV-L

Bewerbungsanschrift

Museum für Naturkunde Berlin

Invalidenstr. 43
10115 Berlin

online oder per E-Mail

Ansprechpartner

Grunwald
+49 30 889140 9028
recruiting@mfn.berlin
02.12.2019