Früher wollte ich die Sonne fangen. Heute bin ich Forscherin beim DLR
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Wissenschaftliche Tätigkeit / Projektarbeit

Forschung und Entwicklung von Verfahren und Methoden zur Sicherstellung der Informationsqualität in KI-Systemen

Beginn

ab sofort

Dauer

3 Jahre

Vergütung

Entgeltgruppe 13 TVöD

Beschäftigungsgrad

Vollzeit

"Spitzenforschung braucht auf allen Ebenen exzellente Köpfe - besonders noch mehr weibliche! Starten Sie bei uns, wir freuen uns auf Ihre Bewerbung" Ihre Prof. Dr. Pascale Ehrenfreund - Vorsitzende des Vorstands

Der Schwerpunkt des DLR-Instituts für Datenwissenschaften in Jena liegt darin, Lösungen für die neuen Herausforderungen der Digitalisierungsära zu finden. Die Forschung konzentriert sich dabei auf die Bereiche Datenmanagement, IT-Sicherheit, Smart Systems (Industrie 4.0) und Bürgerwissenschaften.

Für das neue DLR Institut für Datenwissenschaften in Jena wird eine Arbeitsgruppe zum Thema maschinelles Lernen aufgebaut. Sie entwickeln Methoden und Verfahren des maschinellen Lernens, insbesondere auch im Bereich des Deep Learning mit neuronalen Netzen (DNN), möglichst unabhängig von der spezifischen Anwendung weiter.

Zu Ihren Aufgaben gehören:

  • Literaturrecherchen mit dem Ziel, neue experimentelle und theoretische Methoden kritisch zu bewerten und für die eigenen Arbeiten nutzbar zu machen bzw. die dabei auftretenden Probleme, Schwierigkeiten und Nachteile zu bewerten und neue Ansätze bzw. Lösungsansätze für die eigene Arbeit abzuleiten
  • Überprüfung und Weiterentwicklung bestehender Methoden zur Robustheitsanalyse und Unsicherheitsmodellierung von Machine Learning-Modellen
  • Neu- und Weiterentwicklung von Ansätzen zur (visuellen Analyse) von Modellkomponenten oder für selbsterklärende Modelle
  • Erschließung und Weiterentwicklung von Verfahren zur Verifizierung und Stabilisierung von Machine Learning-Modellen, z.B. durch Vorwissen oder durch Kombination mehrerer Datenquellen
  • Durchführung von Experimenten zur Validierung der entwickelten Methoden
  • Auswertung und Interpretation der Experimentalergebnisse zum Vergleich verschiedener Verfahren
  • Umsetzung und Implementierung der Verfahren in prototypische Algorithmen
  • Ausführliche Aufbereitung und Darstellung der neuen Ansätze für wissenschaftliche Anwender mit einem besonderen Fokus auf Forscher aus anderen Gebieten
  • Präsentation und Diskussion der Forschungsergebnisse auf Konferenzen, Tagungen, o.ä. auf nationaler und internationaler Ebene
  • Publikation der Forschungsergebnisse in geeigneten Publikationsorganen
  • Mitwirkung in themenbezogenen wissenschaftlichen Gremien, Arbeits- und Interessengruppen
  • Vertretung und Präsentation der wissenschaftlichen Ergebnisse nach innen und außen
  • Fachliche Betreuung von Praktikanten, Hilfskräften sowie Bachelor- und Masterstudenten

Bei Eignung können die Aufgaben auch im Rahmen einer Promotion durchgeführt werden.

Ihre Qualifikation:

  • abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Uni-Diplom/Master) in Informatik, Mathematik, Statistik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
  • sehr gute Programmierkenntnisse (bevorzugt in Python)
  • Erfahrung in den Bereichen maschinelles Lernen oder Data Science
  • sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Erfahrungen in den Bereichen Unsicherheitsschätzung, Interpretierbarkeit, Nachvollziehbarkeit u.ä. von Neuronalen Netzen sind von Vorteil

Ihr Start:

Freuen Sie sich auf einen Arbeitgeber, der Ihr Engagement zu schätzen weiß und Ihre Entwicklung durch vielfältige Qualifizierungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten fördert. Unser einzigartiges Arbeitsumfeld bietet Ihnen Gestaltungsfreiräume und eine unvergleichbare Infrastruktur, in der Sie Ihre Mission verwirklichen können. Vereinbarkeit von Privatleben, Familie und Beruf sowie Chancengleichheit von Personen aller Geschlechter (m/w/d) sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

  • Jetzt online bewerben
  • Sie können sich diese Stellenanzeige per E-Mail zusenden und Ihre Bewerbung am stationären Computer oder Laptop erstellen.

    Wir benötigen Ihre digitalen Bewerbungsunterlagen (PDF). Die Übermittlung wird von einigen Mobilgeräten nicht standardmäßig unterstützt. Bitte erstellen Sie Ihre Bewerbung an einem PC/Laptop.

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Fachliche/r Ansprechpartner/in

Dr. Anna Kruspe
Institut für Datenwissenschaften

Tel.: +49 3641 30960-127

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