Was Sie bei uns tun
* Vorantreiben innovativer KI-Forschung durch die Entwicklung und Implementierung, praktische Anwendung, theoretische Analyse und Evaluation von KI-Algorithmen
* Nutzung von XAI-Werkzeugen zur Erklärung von maschinellen Lernmodellen
* Implementierung von Deep Learning
* Verbesserung von Modellen z.B. in Bezug auf Effizienz, Trainingsleistung oder Inferenzverhalten
Wir versprechen Ihnen exzellente Kontakte in das relevante industrielle und wissenschaftliche Umfeld. Wir suchen Leute, die etwas bewegen wollen. Machen Sie etwas daraus!
In unserem finden sich ein paar Eindrücke von unseren Werkstudent*innen und deren Arbeit.
Was Sie mitbringen
* Eingeschriebene*r Bachelor/ Master Student*in im Vollzeitstudium der Fachgebiete Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik oder verwandten Studiengängen mit guten bis sehr guten Noten
* Programmiererfahrung, insbesondere gute bis sehr gute Python-Kenntnisse
* Erfahrung mit maschinellem Lernen, insbesondere mit neuronalen Netzen und ihrer Implementierung (Pytorch, Tensorflow o.ä.)
* Motivation und Eigeninitiative
* Interesse an erklärbarer künstlicher Intelligenz (XAI) und/oder angewandtem maschinellem Lernen (AML) und/oder effizientem Deep Learning (EDL)
Bei der Bewerbung ist die Angabe einer Präferenz der folgenden verfügbaren Arbeits- und Themengebiete (d.h. AML, EDL oder XAI ) zwingend anzugeben und zu begründen:
* Angewandtes Maschinelles Lernen (AML):
o Multimodales Maschinelles Lernen
o Graph Neural Networks
o Zeitreihenanalyse
o Diffusion-Modelle
o Large Language Models
o Anwendungen in Gesundheits- und Medizinrelevanten Themen, wie z.B. medizinische Text-, Tabellen- und Bildverarbeitung, Infektionsvorhersage, Qualitätskontrolle.
o Anwendungen in klimarelevanten Themen, wie z.B. Nowcasting, Downscaling, Vorhersage von Extremwetterereignissen
* Effizientes Maschinelles Lernen (EDL):
o Effizientes verteiltes Lernen
o KI Modell-Kodierung und -Kompression
o Optimierung neuronaler Netze für Energieeffizienz und zur Hardwareanpassung
* Erklärbare Künstliche Intelligenz (XAI):
o Grundlagenforschung und Methodenentwicklung in Bereichen der Local Feature Attribution, der Data Attribution, sowie der globalen und mechanistischen Interpretierbarkeit
o XAI-basierte KI-Modellverbesserungen
o Evaluation von XAI und XAI-basierte KI-Modellevaluation
o XAI in Physik-Informierten Neuronalen Netzen
o Anwendungen in einem breiten Spektrum von Machine Learning Modellen, -Architekturen, -Inferenzzielen und Datenmodalitäten.
o Schnittmengenanwendungen mit Bereichen der AML und EDL sind möglich.
Die Stelle kann nur in Berlin vor Ort ausgeführt werden.
Was Sie erwarten können
* Attraktives Gehalt
* Moderner und gut ausgestatteter Arbeitsplatz in zentraler Lage
* Gute und kooperative Arbeitsatmosphäre in einem internationalen Team
* Flexible Arbeitszeiten
* Möglichkeiten zum Anfertigen einer Master- oder Bachelorarbeit, oft werden die Arbeiten in enger Zusammenarbeit mit industriellen Partnern durchgeführt
* Möglichkeiten zum Homeoffice
Die Stelle ist zunächst 1 Jahr befristet. Eine Verlängerung ist explizit erwünscht.
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 monatliche Arbeitszeit beträgt 80 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden.
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.