* for english version, see below -
Die Technische Universität Nürnberg (UTN) bietet eine inspirierende und interdisziplinäre Forschungsumgebung mit Zugang zu modernsten Ressourcen. Sie ist der ideale Ort, um zukunftsträchtige Entdeckungen zu machen und einen bedeutenden Beitrag zu spannenden Forschungsfeldern zu leisten.
Promotion an der UTN im Bereich Advancing Mathematical Capabilities in LLMs (m/f/d) - CSAI-FunAI-25-05
Das Fundamental AI (FunAI) Lab von Prof. Dr. Yuki M. Asano bietet derzeit eine Möglichkeit zur Promotion (3 Jahre, 100 %, TVL-13) im Rahmen des interdisziplinären Projekts "Collaborative Foundation Models for Mathematics" an. Wir suchen hochmotivierte und talentierte Persönlichkeiten, die unserem dynamischen und internationalen Forschungsteam beitreten möchten.
Sie werden kollaborative Foundation Models für mathematisches Denken entwickeln. Dabei arbeiten Sie an der Erstellung von Forschungs-Benchmarks, an der Anpassung multimodaler Sprachmodelle durch spezialisierte Trainingsmethoden sowie am Aufbau von KI-Systemen, die effektiv mit Mathematikerinnen und Mathematikern zusammenarbeiten können. Die ideale Kandidatin bzw. der ideale Kandidat hat Erfahrung mit großen Sprachmodellen, Computer Vision und/oder Reinforcement Learning und ist begeistert davon, die Grenzen der KI-Schlussfolgerungsfähigkeiten zu erweitern.
Die Hauptbetreuung erfolgt durch Prof. Yuki Asano (Fundamental AI Lab), mit einer Co-Betreuung durch Prof. Christoph Hertrich (Angewandte Diskrete Mathematik) und Prof. Steffen Eger (Natural Language Learning), was eine enge interdisziplinäre Zusammenarbeit sicherstellt. Diese Position bietet eine einzigartige Gelegenheit, zu offenen Mathematischen Foundation Models beizutragen und gleichzeitig an der Schnittstelle von KI und mathematischer Forschung zu arbeiten.
Eine Bewerbung ist auch über den zentralen ELLIS-Call für PhD-Studierende möglich.
Ihre Aufgaben:
* Eigenständige Forschung im Rahmen Ihres Promotionsprojekts unter Anleitung der Betreuung, eingebettet in das interdisziplinäre Projekt "Collaborative Foundation Models for Mathematics"
* Implementierung und Training großskaliger Modelle, einschließlich Reasoning- und/oder multimodaler LLMs
* Zusammenarbeit mit Forschenden an der UTN, insbesondere mit dem Arbeitsbereich Angewandte Diskrete Mathematik (Prof. Christoph Hertrich) sowie dem Arbeitsbereich Natural Language Learning and Generation (Prof. Steffen Eger)
* Präsentation von Forschungsergebnissen auf internationalen wissenschaftlichen Konferenzen und Veröffentlichung in renommierten Fachzeitschriften
* Mitwirkung in der Lehre im Bereich Informatik und Künstliche Intelligenz
* Aktive Teilnahme am akademischen Leben der beteiligten Forschungsgruppen und der gesamten Universität
* Unterstützung bei Outreach-Aktivitäten sowie Engagement in der Wissenschaftskommunikation
Ihr Profil:
Wir erwarten:
* Einen exzellenten Masterabschluss in Informatik / KI / Mathematik oder einem eng verwandten Fachgebiet
* Starkes Interesse und/oder Erfahrung im Bereich KI Forschung
* Erfahrung in der Programmierung mit Deep-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch/Jax)
* Sehr gute mündliche und schriftliche Englischkenntnisse
Von Vorteil sind außerdem:
* Erfahrung in der Mitarbeit an wissenschaftlichen Projekten innerhalb der Informatik
* Erfahrung im Bereich formale Mathematik
* Erfahrung in der Generierung und Kuratierung von Datensätzen
Interessiert?
Wenn Ihr Profil den Anforderungen entspricht, laden Sie bitte folgende Dokumente mit ihrer Bewerbung hoch:
* Ein Persönliches Motivationsschreiben, in dem Sie die Gründe für Ihren Promotionswunsch an der UTN darlegen und weshalb Sie sich für dieses Forschungsfeld und das Department interessieren.
* Ein vollständiger chronologischer, tabellarischer Lebenslauf in englischer Sprache.
* Nachweise über Ihre Studienabschlüsse (M.Sc. sowie B.Sc.) oder gleichwertige Qualifikationen.
* Transcript of Records, Diploma Supplements oder Kursübersichten ihrer Studienabschlüsse (M.Sc. sowie B.Sc. oder gleichwertige Abschlüsse).
Bitte beachten: Falls Sie Ihre Abschlüsse (M.Sc. sowie B.Sc. oder gleichwertige Abschlüsse) im Ausland erhalten haben, müssen Sie stets die Originalversion zusammen mit einer Übersetzung ins Englische oder Deutsche einreichen. Die Übersetzung muss von einem staatlich geprüften Übersetzer/einer staatlich geprüften Übersetzerin angefertigt worden sein und über ein offizielles Siegel verfügen.
Dokumente, deren Originalsprache Englisch ist, müssen nicht übersetzt werden.
Bewerbungen werden fortlaufend bearbeitet. Für eine volle Berücksichtigung wird um eine Bewerbung bis zum gebeten. Später eingehende Bewerbungen können ggf. ebenfalls berücksichtigt werden.
Sollten Sie in die engere Auswahl kommen, erhalten Sie eine Einladung zu einem Interview, bei dem Sie Ihre Forschungsarbeit vorstellen können. Bei einer Zusage erfolgt die Einstellung zum nächstmöglichen Zeitpunkt.
Weitere Informationen zum Bewerbungsprozess und den Aufnahmebedingungen finden Sie unter
Weitere Informationen zur Entgeltgruppe TV-L E13 finden Sie unter https://oeffentlicher-
. Bitte beachten: Reisekosten und sonstige im Rahmen der Bewerbung anfallende Aufwände können nicht von uns erstattet werden.
Sie haben Fragen?
Bitte richten Sie alle inhaltlichen Anfragen an Prof. Yuki Asano (
). Bei allgemeinen Fragen wenden Sie sich bitte an
.
The University of Technology Nuremberg (UTN) offers a stimulating and interdisciplinary research environment with access to cutting-edge resources. It is the ideal place to make groundbreaking discoveries and contribute to exciting fields of research.
Doctoral researcher (Ph.D.) positions at UTN with the topic of Advancing Mathematical Capabilities in LLMs (m/f/d) - CSAI-FunAI-25-05
The Fundamental AI (FunAI) Lab of Prof. Dr. Yuki M. Asano is currently offering an opening for a doctoral research opportunity (3 years, 100%, TVL-13), as part of the interdisciplinary project "Collaborative Foundation Models for Mathematics". We seek highly motivated and talented individuals to join our dynamic, high-GPU, and international research team.
You will develop collaborative Foundation Models for mathematical reasoning, working on creating research-level benchmarks, adapting multimodal language models through specialized training methods, and building AI systems that can effectively partner with mathematicians. The ideal candidate has experience with large language models, computer vision, and/or reinforcement learning, and is excited about pushing the boundaries of AI reasoning capabilities.
You will be primarily supervised by Prof. Yuki Asano (Fundamental AI Lab) with co-supervision from Prof. Christoph Hertrich (Applied Discrete Mathematics) and Prof. Steffen Eger (Natural Language Learning), ensuring deep interdisciplinary collaboration. This position offers a unique opportunity to contribute to building open-source Mathematical Foundation Models while working at the intersection of AI and mathematical research.
You can also join this position via ELLIS' central call for PhD students.
Your tasks:
* Conduct independent research guided by the advisor, as part of your doctoral project within the framework of the interdisciplinary project "Collaborative Foundation Models for Mathematics"
* Code and train large-scale models, including reasoning and/or multimodal LLMs
* Collaborate with researchers at UTN, specifically with the Applied Discrete Mathematics Lab (Prof. Christoph Hertrich) and the Natural Language Learning and Generation Lab (Prof. Steffen Eger)
* Present research findings at international academic conferences and publish in high-impact journals
* Contribute to teaching activities in computer science and AI
* Participate in the academic life of the involved research groups and the whole university
* Support outreach activities and engage in science communication
Your profile:
We expect:
* An excellent master's degree in Computer Science / AI / Mathematics, or a closely related discipline.
* Strong interest and or experience in AI research
* Experience in programming with deep learning frameworks (e.g. PyTorch/Jax)
* Proficiency in oral and written English
Furthermore, the following is an advantage:
* Experience in working on scientific projects within computer science
* Experience with formal mathematics
* Experience in dataset generation / curation
Interested?
If your profile matches the requirements, please upload the following documents:
* A personal statement that explains why you want to pursue a doctorate at UTN as well as why this research area and department interests you.
* A complete, chronological, tabular curriculum vitae (CV) in English.
* Certificates of your university degrees (e.g., M.Sc. degree and B.Sc. degree) or other equivalent qualification.
* Transcript of records, diploma supplements, or overview of courses from your university degrees (M.Sc. degree and B.Sc. degree).
Please note: If your degrees (Master's and Bachelor's degree or equivalent) were obtained abroad, you must always submit the original version along with a translation into English or German by a certified translator, bearing an official seal, as a single combined document. Documents originally issued in English do not require a translation.
Applications will be reviewed on a rolling basis. To receive full consideration, please apply until Applications received after that date might still be considered.
If you are shortlisted, you will be invited for an interview. In case of an offer, employment will commence at the earliest possible date.
For more information on the application process and admission requirements see
.
For more information on the TV-L E13 payscale see https://oeffentlicher-
. Please note: Travel expenses and any other costs related to the application process cannot be reimbursed.
Questions?
For any scientific inquiries, please contact Prof. Yuki Asano (
). For general questions, please reach out to
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