Was Sie bei uns tun
* Erforschung und Implementierung spezieller Natural Language Processing (NLP) Ansätzen, wie z.B.:
o Merkmalsextraktion (LLM-gestützt, Embedding-basiert sowie "klassisches" Feature Engineering)
o Stilbrucherkennungsalgorithmen (Style Change Detection)
o Erkennung KI-generierter Textinhalte sowie Zuordnung welches LLM welchen Text generiert haxt
o Optimierung bestehender Autorschaftsanalyse-Verfahren (Attribution und Verifikation)
* Erforschung, Implementierung und Anwendung verschiedener Machine-Learning-Verfahren/Konzepte, wie z.B.:
o One/Binary-Class-Classification: LLM-basiert (z.B. Zero/Few Shot Learning, Finetuning von Foundation-Modellen), Deep-Learning-Ansätze (CNNs, Transformer, Siamesische NNs), Klassische Ansätze (SVM, Random Forest, Isolation Forest, kNN, uvm.)
o Ensemble-Verfahren (Stacking, Voting, Weighting, Calibration)
o Evaluierung von ML-Modellen anhand standardisierter Metriken (ROC, AUC, Konfusionsmatrizen, uvm.)
* Mitarbeit in öffentlich geförderten und/oder direkt durch Industriepartner beauftragten Projekten
* Anfertigen von Projektberichten und wissenschaftlichen Veröffentlichungen
* Präsentation von Forschungsergebnissen im Rahmen von Publikationen und Vorträgen auf nationalen und internationalen Fachkonferenzen
Was Sie mitbringen
* Abgeschlossenes Masterstudium der Informatik, Mathematik oder eines verwandten Fachgebiets mit Fokus auf Maschinelles Lernen und idealerweise Computer Vision
* Fundierte Kenntnisse in Machine/Deep Learning
o Vertraut mit verschiedenen Architekturen von Neuronalen Netze
o (insbesondere CNNs und Transformer)
o Vertraut mit grundlegenden Begriffen und Konzepte wie: Klassifikation, Hyperparameter-Optimierung, Fine-Tuning, Evaluierung von Modellen
* Fundierte Kenntnisse in Python sind zwingend erforderlich
* Wissen und Erfahrung im Bereich Cybersicherheit vorteilhaft
* Bereitschaft, sich neuen Herausforderungen zu stellen
* Ausgeprägtes analytisches Denken
Was Sie erwarten können
* Mitarbeit an einem renommierten, international führenden Institut im Bereich Cybersicherheit
* Freundliches, offenes und kollegiales Arbeitsumfeld mit dynamischer und kreativer Arbeitsatmosphäre
* Familienfreundliche Arbeitskultur mit flexiblen Arbeitsbedingungen (verschiedene Arbeitszeitmodelle, orts- und zeitflexibles Arbeiten, mobiles Arbeiten, Zuschuss zum Jobticket, Unterstützungsangebote durch den pme-Familienservice etc.)
* Betriebliche Altersvorsorge, vermögenswirksame Leistungen, Entgeltumwandlung
* Verkehrsgünstig gelegen (Darmstädter Hauptbahnhof fußläufig in ca. 10min zu erreichen), kostenfreie Parkplätze und leistungsfähige Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeige mit Vorzugskonditionen für Mitarbeitende
* Die Stelle ist zunächst auf 2 Jahre befristet - eine langfristige Beschäftigung wird angestrebt.
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen basieren auf dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD). Zusätzlich kann Fraunhofer leistungs- und erfolgsabhängige variable Vergütungsbestandteile gewähren.
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.