Ihre Aufgaben
:
* Sie erforschen und implementieren Methoden für eine digitale Qualitätsinfrastruktur im Bereich der Materialwissenschaften bzw. analytischen Forschung
* Entwicklung und Implementierung von Machine Learning-Modellen zur Digitalisierung und Automatisierung von Dokumentenmanagementprozessen durch den Einsatz von Large Language Modellen (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG)
* Entwicklung von Ontology-Learning-Methoden unter Verwendung von Large Language Models (LLMs), um Wissen aus unstrukturierten Daten automatisch zu extrahieren und zu strukturieren
* Sie entwickeln, warten und optimieren Proof-of-Concept-Infrastrukturen, unter Anwendung von DevOps-Praktiken (z. B. Docker, CI/CD-Pipelines), um die Bereitstellung und den Betrieb zu verbessern
* Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams zur Integration dieser Beiträge in bestehende und neue Qualitätsinfrastrukturen
* Entwicklung und Bewertung von Prototypen, die innovative Lösungen für die Herausforderungen der digitalen Transformation bieten
Ihre Qualifikationen:
* Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master) in einem für die Tätigkeit relevanten Fach (Wirtschaftsinformatik, Informatik, technische Softwareentwicklung, Mathematik, Physik, Data Engineering) oder vergleichbaren Fachrichtung
* Praktische Erfahrung mit Machine Learning, insbesondere in der Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen
* Sehr gute Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python und Erfahrung mit ML-Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch), sowie fundierte Erfahrungen mit verschiedenen Arten von neuronalen Netzwerken, einschließlich Large Language Models (LLMs) und Graph Neural Networks (GNNs)
* Erfahrung mit DevOps-Praktiken (z. B. Docker, CI/CD) und der Wartung von Proof-of-Concept-Infrastrukturen ist wünschenswert
* Erfahrung mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Reinforcement Learning (RL) zur Optimierung von domänenspezifischen Anwendungen sind wünschenswert
* Kenntnisse in der Erstellung und Nutzung von Wissensgraphen sowie Erfahrung im Ontologie-Lernen sind wünschenswert
* Gute Kenntnisse im Umgang mit Datenbanken und gängigen Datenanalysetools
* Sehr gute mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch
* Gutes Kommunikations- und Informationsverhalten, zielorientierte und strukturierte Arbeitsweise, Initiative/Einsatzbereitschaft, Teamfähigkeit und Kooperationsbereitschaft sowie konzeptionelle, strategische und innovative Denkfähigkeit
Unsere Leistungen:
* Interdisziplinäre Forschung an der Schnittstelle zu Politik, Wirtschaft und Gesellschaft
* Arbeit in nationalen und internationalen Netzwerken mit Universitäten, Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen
* Attraktives und modernes Arbeitsumfeld mit hervorragender Infrastruktur und Ausstattung auf wissenschaftlich neuestem Stand
* Gute Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben, Möglichkeit des mobilen Arbeitens [bis zu 60 %], flexible Arbeitszeitgestaltung, 30 Tage Urlaub sowie Inanspruchnahme bis zu 12 Zeitausgleichstagen im Jahr