Im Rahmen der Strategie Künstliche Intelligenz (KI) der Bundesregierung wird das erfolgreiche sächsische Kompetenzzentrum ScaDS.AI Dresden/Leipzig (Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence) am Dresdner Standort an der Technischen Universität Dresden (TUD) zu einem führenden deutschen KI-Kompetenzzentrum für Big Data und Künstliche Intelligenz (KI) ausgebaut.
Die TUD begreift Diversität als kulturelle Selbstverständlichkeit und Qualitätskriterium einer Exzellenzuniversität. Entsprechend begrüßen wir alle Bewerber:innen, die sich mit ihrer Leistung und Persönlichkeit bei uns und mit uns für den Erfolg aller engagieren möchten.
Am Center for Interdisciplinary Digital Sciences (CIDS) und am Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence (ScaDS.AI Dresden) ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als
wiss. Mitarbeiter:in / Doktorand:in (m/w/d)
(bei Vorliegen der persönlichen Voraussetzungen E 13 TV-L)
für drei Jahre (Beschäftigungsdauer gem. WissZeitVG) und mit dem Ziel der eigenen wiss. Weiterqualifikation (i. d. R. Promotion) zu besetzen.
Fachliche Zuordnung: Professur für Wissensbasierte Künstliche Intelligenz (Prof. Dr. Simon Razniewski)
Forschungsgebiet: Natural Language Processing (Large Language Models), Machine Learning, Knowledge Graphs
Grundlagen- oder angewandte Forschung in mindestens einem der folgenden Bereiche: LLMs, KGs, Wissensextraktion, Wissensintegration, KG-Vollständigkeit, Commonsense-Reasoning oder ähnliches
Vorbereitung von Veröffentlichungen zur Einreichung bei hochrangigen NLP- oder KI-Konferenzen
Mitwirkung in der Lehre und/oder Betreuung lokaler BSc.-/MSc.-Abschlussarbeiten
Mitarbeit an nationalen oder internationalen Forschungsprojekten (optional)
Die Stelle ist mit dem Zugriff auf High Performance Computing-Ressourcen und der Inanspruchnahme von Weiterbildungsmöglichkeiten im Rahmen von ScaDS.AI verbunden.
wiss. Hochschulabschluss (typischerweise M.Sc.) der Fachrichtung Informatik, Computerlinguistik, Mathematik oder einem verwandten Bereich
solide Kenntnisse in einem der relevanten Forschungsgebiete
ausgeprägtes Interesse an Grundlagenforschung
sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
starke Programmierkenntnisse sind erwünscht