Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) für den SFB TRR 318 im Bereich Maschinelles Lernen

Im CITEC (Center for Cognitive Interaction Technology) - im SFB TRR 318 [Teilprojekt C03] - ist die folgende Position zu besetzen:

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) für den SFB TRR 318 im Bereich Maschinelles Lernen

Kennziffer: Wiss25321; Start: 01.01.2026; Vollzeit; Vergütung nach E13 TV-L; befristet

Der Transregio-Sonderforschungsbereich (TRR 318) „Constructing Explainability“, der gemeinsam von den Universitäten Paderborn und Bielefeld durchgeführt wird, untersucht, wie algorithmische Transparenz gefördert werden kann, insbesondere im Kontext von Black-Box-Modellen, wie sie in modernen Systemen der Künstlichen Intelligenz verwendet werden. Die zentrale Hypothese des Forschungszentrums ist, dass Erklärungen von algorithmischen Entscheidungen dann am effektivsten sind, wenn sie gemeinsam (ko-konstruiert) von der Erklärenden und der Erklärten Person erstellt werden. Die Mechanismen dieser Ko-Konstruktion sollen von einem interdisziplinären Konsortium untersucht werden, um die Grundlagen für eine souveräne und informierte Entscheidungsfindung des Menschen in der Interaktion mit intelligenten Systemen zu schaffen. In der ersten Förderphase lag der Schwerpunkt auf der Schaffung der theoretischen, empirischen, methodischen und computergestützten Grundlagen für die Entwicklung ko-konstruktiver XAI-Systeme. In der 2. Förderphase geht es um die Entwicklung flexiblerer, personalisierter, proaktiver Erklärungssysteme, die bei der Anpassung ihres Erklärungsverhaltens den situativen Kontext berücksichtigen. Im Rahmen des Teilprojekts C03 "Explaining Change" stehen ex-ante Erklärungen für die Adaptation von komplexen, zusammengesetzten KI-Systemen für einen neuen Kontext oder eine neue Aufgabe. Prominente Beispiele sind Feintuning, Transferlernen oder Prompting von komplexen KI-Systemen, die sich um ein Grundlagenmodell gruppieren, aber auch die Anpassung von eher klassischen hybriden Systemen. Eine spezielle Herausforderung im Projekt ist die geeignete Repräsentation der unterschiedlichen Parametrisierungen von Kontext, System und gegebenenfalls multikriterieller Zielfunktion sowie der Umgang mit Unsicherheit in den zu entwickelnden XAI-Technologien. Neben der mathematischen Modellierung und algorithmischen Umsetzung ist auch die Evaluation Teil der Aufgabe. Die Stellenbesetzung erfolgt vorbehaltlich der Projektbewilligung.

Ihre Aufgaben

• Forschungstätigkeiten (95 %):
  • mathematische Modellierung von XAI Technologien für KI-Systeme
  • algorithmische Umsetzung der Machine Learning-Ansätze
  • Evaluation der Ansätze (Crowd-Sourcing Platform)
  • Auswertung, Publikation und Präsentation wissenschaftlicher Ergebnisse
• Kooperation mit Verbundpartner*innen und Teilnahme an den Aktivitäten des TRR (5 %)

Die Beschäftigung ist der wissenschaftlichen Qualifizierung förderlich.

Ihr Profil

Das erwarten wir:

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (z. B. Master oder vergleichbar) in Informatik, Mathematik oder in verwandten Gebieten
• ausgeprägte Kenntnisse im Maschinellen Lernen (Theorie und Praxis)
• sehr gute Mathematikkenntnisse (Modellierung, Optimierung, Statistik)
• Interesse und Leidenschaft für interdisziplinäre Forschung an der Schnittstelle von Maschinellem Lernen und Kognitionswissenschaften
• sehr gute Programmierkenntnisse (Python)
• gute Kenntnisse der deutschen und englischen Sprache (mündlich und schriftlich)
• analytische Fähigkeiten und wissenschaftliche Denkweise
• selbständige, eigenverantwortliche und engagierte Arbeitsweise

Das wünschen wir uns:

• praktische Erfahrungen in der Forschung zu großen Sprachmodellen, insb. open weight LLMs
• Kenntnisse zu XAI

Unser Angebot

• Vergütung nach E13 TV-L
• befristet bis zum 30.06.2029 (Projektende) (§ 2 Abs. 1 Satz 1 WissZeitVG; entsprechend den Vorgaben des WissZeitVG und des Vertrages über gute Beschäftigungsbedingungen kann sich im Einzelfall eine abweichende Vertragslaufzeit ergeben)
• Vollzeit
• interne und externe Fortbildungsmöglichkeiten
• Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten
• Vereinbarkeit von Familie und Beruf
• flexible Arbeitszeiten
• gute Verkehrsanbindung
• betriebliche Zusatzversorgung (VBL)
• kollegiale Zusammenarbeit
• offene und angenehme Arbeitsatmosphäre
• spannende und abwechslungsreiche Tätigkeiten
• modernes Arbeitsumfeld mit digitalen Prozessen
• vielfältige Angebote (Mensa, Cafeteria, Restaurants, Uni-Shop, Geldautomaten, etc.)

Interessiert?

Dann freuen wir uns über Ihre aussagekräftige Bewerbung. Bitte nutzen Sie hierzu vorzugsweise unser Online-Formular, welches Sie über den folgenden Link erreichen: https://jobs.uni-bielefeld.de/job/apply/4451/wissenschaftliche-r-mitarbeiter-in-m-w-d-fuer-den-sfb-trr-318-im-bereich-maschinelles-lernen?page_lang=de

Kontakt

Prof. Dr. Barbara Hammer
+49 521 106-12115
bhammer@techfak.uni-bielefeld.de

Anschrift

Universität Bielefeld
Technische Fakultät
Prof. Dr. Barbara Hammer
Postfach 10 01 31
33501 Bielefeld

Die Universität Bielefeld ist für ihre Erfolge in der Gleichstellung mehrfach ausgezeichnet und als familienfreundliche Hochschule zertifiziert. Sie freut sich über Bewerbungen von Frauen. Dies gilt im besonderen Maße im wissenschaftlichen Bereich sowie in Technik, IT und Handwerk. Bewerbungen von geeigneten schwerbehinderten oder ihnen gleichgestellten behinderten Menschen sind ausdrücklich erwünscht. An der Universität Bielefeld werden Stellenbesetzungen auf Wunsch grundsätzlich auch mit reduzierter Arbeitszeit vorgenommen, soweit nicht im Einzelfall zwingende dienstliche Gründe entgegenstehen.