Studentische Hilfskraft zur Unterstützung der Koordinationsstelle FOR 2812 Computational Neuroscience

Job Description

Die Arbeitsgruppe Computational Neuroscience von Prof. Dr. Sen Cheng am Institut für Neuroinformatik sucht eine hochmotivierte studentische Hilfskraft (7-10 Wochenstunden) zur Unterstützung der Arbeit im Zusammenhang mit der Forschungsgruppe 2812 „Constructing Scenarios of the Past: A New Framework for Episodic Memory“. Die ausgwählte SHK soll in die Organisation von wissenschaftlichen Veranstaltungen, in die Pflege der Webseite und in Übersetzungsarbeiten eingebunden sein.


How to Apply

Ihre aussagekräftige Bewerbung mit den üblichen Unterlagen senden Sie bitte per E-Mail im Pdf-Format als eine Datei an samarasinghe@ini.rub.de


Requirements

Sie sind die richtige Bewerberin/der richtige Bewerber für diesen Job, wenn Sie:

  • wissbegierig sind und kritisch denken können
  • teamfähig sind
  • gut organisiert sind und systematisch arbeiten können
  • zwischen Deutsch und Englisch überzetzen können

Erforderliche Fähigkeiten:

  • Fortgeschrittene Kenntnisse in Textverarbeitung und Tabellenkalkulation
  • Erfahrung in der Programmierung haben
  • Sehr gute Deutschkenntnisse


Ruhr University Bochum is committed to equal opportunity in employment and gender equality in its working environment. To increase gender distribution in all job categories and at all levels, we strongly encourage applications from qualified women. Female applicants will be given preferential consideration when their level of qualification, competence and professional achievements equals that of male candidates, unless arguments based on the personal background of a male co-applicant prevail. Applications from appropriately qualified handicapped persons are also encouraged.

The Institut für Neuroinformatik (INI) is a central research unit of the Ruhr-Universität Bochum. We aim to understand the fundamental principles through which organisms generate behavior and cognition while linked to their environments through sensory systems and while acting in those environments through effector systems. Inspired by our insights into such natural cognitive systems, we seek new solutions to problems of information processing in artificial cognitive systems. We draw from a variety of disciplines that include experimental approaches from psychology and neurophysiology as well as theoretical approaches from physics, mathematics, electrical engineering and applied computer science, in particular machine learning, artificial intelligence, and computer vision.

Universitätsstr. 150, Building NB, Room 3/32
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