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Offre 155 sur 201 du 27/03/2024, 15:27

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Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Fakul­tät IV - Insti­tut für Soft­ware­tech­nik und Theo­re­ti­sche Infor­ma­tik/ FG Qua­lity and Usa­bi­lity Lab

Bei der Technischen Universität Berlin ist/sind folgende Stelle/n zu besetzen:

Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (d/m/w) - Ent­gelt­gruppe 13 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len

Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Aufgabenbeschreibung:

Das Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) der TU Berlin (Prof.
Volker Markl) sucht für ein Agility-Teilprojekt eine*n wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in im Bereich Large Language Models (LLMs) und eXplainable Al für Desinformationserkennung.

Das AG von Prof. Möller entwickelt u.a. Methoden zu Generierung von natürlichsprachlichen Erklärungen von LLMs zur intelligenten Entscheidungsunterstützung im Fact-Checking Kontext. Das Ziel des Projekts „FakeXplain - Entwicklung von transparenten und sinnvollen Erklärungen im Desinformationserkennungskontext" ist die Entwicklung unterschiedlicher Ansätze zu Integration von Erklärbarkeit wie Chain-of-Thought-Prompting und Mechanistic Interpretability, die sowohl verständlich als auch bedeutsam für menschliche Nutzer*innen von LLM-basierten System zur intelligente Entscheidungsunterstützung sind.

Wir erwarten in diesem Projekt selbstständige und verantwortliche Forschung in den beschriebenen Bereichen aber auch die Evaluation alternativer Ansätze.

Es werden Lehraufgaben wahrgenommen.

Erwartete Qualifikationen:

  • Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in (Technische) Informatik, Medieninformatik oder Computerlinguistik (oder ähnlicher technischer Hintergrund)
  • Hohe Eigenmotivation, Fähigkeit zu der eigenverantwortlichen Zusammenarbeit im Team und eine gute Selbstorganisation
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python (Huggingface/PyTorch/ Tensorflow)
  • Gute Machine Learning/NLP Kenntnisse
  • Vorerfahrung im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), Vorerfahrung zu unterschiedlichen Ansätzen von XAl im NLP-Bereich von Vorteil
  • Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben
  • Lust auf die Arbeit in einem agilen und lebendigen internationalen und interdisziplinären Umfeld

Hinweise zur Bewerbung:

Ihre schriftliche Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen (aussagekräftiges Anschreiben, Lebenslauf und Zeugnisse) an Prof. Dr. Möller per E-Mail (in einem zusammengefassten pdf-Dokument, max. 5 MB) an bewerbung@qu.tu-berlin.de oder postalisch an Technische Universität Berlin, Fakultät IV, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik, FG Quality and Usability Lab, Prof. Dr. Möller, TEL 18, Ernst-Reuter- Platz 7, 10587 Berlin.

Mit der Abgabe einer Online­be­wer­bung geben Sie als Bewer­ber*in Ihr Ein­ver­ständ­nis, dass Ihre Daten elek­tro­nisch ver­ar­bei­tet und gespei­chert wer­den. Wir wei­sen dar­auf hin, dass bei unge­schütz­ter Über­sen­dung Ihrer Bewer­bung auf elek­tro­ni­schem Wege keine Gewähr für die Sicher­heit über­mit­tel­ter per­sön­li­cher Daten über­nom­men wer­den kann. Daten­schutz­recht­li­che Hin­weise zur Ver­ar­bei­tung Ihrer Daten gem. DSGVO fin­den Sie auf der Web­seite der Per­so­nal­ab­tei­lung:
https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/ oder Direkt­zu­gang: 214041.

Zur Wah­rung der Chan­cen­gleich­heit zwi­schen Frauen und Män­nern sind Bewer­bun­gen von Frauen mit der jewei­li­gen Qua­li­fi­ka­tion aus­drück­lich erwünscht. Schwer­be­hin­derte wer­den bei glei­cher Eig­nung bevor­zugt berück­sich­tigt. Die TU Ber­lin schätzt die Viel­falt ihrer Mit­glie­der und ver­folgt die Ziele der Chan­cen­gleich­heit.

Aus Kos­ten­grün­den wer­den die pos­ta­lisch zuge­sand­ten Bewer­bungs­un­ter­la­gen nicht zurück­ge­sandt. Bitte rei­chen Sie nur Kopien ein.