Ihre Aufgaben
1. Forschungstätigkeiten (95 %): mathematische Modellierung von XAI Technologien für KI-Systeme algorithmische Umsetzung der Machine Learning-Ansätze Evaluation der Ansätze (Crowd-Sourcing Platform) Auswertung, Publikation und Präsentation wissenschaftlicher Ergebnisse
2. Kooperation mit Verbundpartner*innen und Teilnahme an den Aktivitäten des TRR (5 %)
Die Beschäftigung ist der wissenschaftlichen Qualifizierung förderlich. Unser Angebot
3. Vergütung nach E13 TV-L
4. befristet bis zum (Projektende) (§ 2 Abs. 1 Satz 1 WissZeitVG; entsprechend den Vorgaben des WissZeitVG und des Vertrages über gute Beschäftigungsbedingungen kann sich im Einzelfall eine abweichende Vertragslaufzeit ergeben)
5. Vollzeit
6. interne und externe Fortbildungsmöglichkeiten
7. Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten
8. Vereinbarkeit von Familie und Beruf
9. flexible Arbeitszeiten
10. gute Verkehrsanbindung
11. betriebliche Zusatzversorgung (VBL)
12. kollegiale Zusammenarbeit
13. offene und angenehme Arbeitsatmosphäre
14. spannende und abwechslungsreiche Tätigkeiten
15. modernes Arbeitsumfeld mit digitalen Prozessen
16. vielfältige Angebote (Mensa, Cafeteria, Restaurants, Uni-Shop, Geldautomaten, etc.)
Ihr Profil Das erwarten wir
17. abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (z. B. Master oder vergleichbar) in Informatik, Mathematik oder in verwandten Gebieten
18. ausgeprägte Kenntnisse im Maschinellen Lernen (Theorie und Praxis)
19. sehr gute Mathematikkenntnisse (Modellierung, Optimierung, Statistik)
20. Interesse und Leidenschaft für interdisziplinäre Forschung an der Schnittstelle von Maschinellem Lernen und Kognitionswissenschaften
21. sehr gute Programmierkenntnisse (Python)
22. gute Kenntnisse der deutschen und englischen Sprache (mündlich und schriftlich)
23. analytische Fähigkeiten und wissenschaftliche Denkweise
24. selbständige, eigenverantwortliche und engagierte Arbeitsweise
Das wünschen wir uns
25. praktische Erfahrungen in der Forschung zu großen Sprachmodellen, insb. open weight LLMs
26. Kenntnisse zu XAI