Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) (Postdoc) für maschinelles Lernen, Deep Learning, effiziente künstliche Intelligenz

Im CITEC (Center for Cognitive Interaction Technology) ist die folgende Position zu besetzen:

Kennziffer: Wiss25032

Start: nächstmöglich
Teilzeit 75 %
Vergütung nach E13 TV-L
befristet

Die Forschungsgruppe „Nachhaltige KI“ unter der Leitung von Jun.-Prof. Dr. David Kappel identifiziert die Mechanismen, die die bemerkenswerte Energieeffizienz biologischer Gehirne ermöglichen, und erforscht neue Ansätze, um den Energieverbrauch des maschinellen Lernens mithilfe hybrider ML/bioinspirierter Modelle deutlich zu reduzieren.

Gesucht wird ein*e motivierte*r und talentierte*r Kandidat*in, der*die sich einem dynamischen Forschungsteam für die Erforschung effizienter und skalierbarer großer Sprachmodelle anschließen möchte. Die Arbeit bietet eine einzigartige Gelegenheit, eine Grundlage für nachhaltige künstliche Intelligenz im Rahmen des Forschungsprojekts ESCADE (Energieeffiziente groß angelegte künstliche Intelligenz für nachhaltige Rechenzentren) zu schaffen.

Das Projekt startete im Mai 2023 und wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert. Ziel des Projekts ist die Entwicklung moderner großer, verteilter und energieeffizienter Modelle für maschinelles Lernen für komplexe Anwendungen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache. Weitere Informationen finden Sie auf der ESCADE-Projektwebsite escade-project.de.

Forschungsaufgaben (100 %)
- wissenschaftliche Forschung, insbesondere Erforschung und Entwicklung effizienter, großer Sprachmodelle
- Implementierung und Entwicklung von großen und effizienten Sprachmodellen (OPT, BERT, etc.) in Python und/oder C++
- Durchführung von Simulationen, Hyperparametersuche und Ablationsstudien für die entwickelten Modelle auf verteilten Hochleistungsrechnern (HPC Cluster)
- Auswertung der experimentellen Ergebnisse mittels statistischer Methoden (F1-Score, etc.)
- mathematische Analyse der entwickelten Algorithmen (Fixpunktanalyse, Konvergenzbeweise, etc.)

Die Beschäftigung ist der wissenschaftlichen Qualifizierung förderlich.

Vergütung nach E13 TV-L
befristet bis zum 30.04.2026 (§ 2 Abs. 1 Satz 2 WissZeitVG; entsprechend den Vorgaben des WissZeitVG und des Vertrages über gute Beschäftigungsbedingungen kann sich im Einzelfall eine abweichende Vertragslaufzeit ergeben)
Teilzeit 75 %

interne und externe Fortbildungsmöglichkeiten
Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten
Vereinbarkeit von Familie und Beruf
fester Dienstort (Bielefeld) ohne Reisetätigkeit
flexible Arbeitszeiten
Möglichkeit eines Job-Tickets für den ÖPNV (regionaler Verkehrsverbund), 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.)

Ihr Profil

Das erwarten wir

abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich Informatik oder in einem verwandten Studienbereich
abgeschlossene Promotion in Informatik, Physik, Mathematik oder gleichwertige Promotion
fortgeschrittene Kenntnisse in Python
Erfahrung in der Arbeit mit ML Bibliotheken, wie Pytorch, Tensorflow, etc.
selbstständiges, eigenverantwortliches und engagiertes Arbeiten
ausgeprägte Organisations- und Koordinationsfähigkeit
kooperativer und teamorientierter Arbeitsstil

Das wünschen wir uns

Publikationstätigkeit im Bereich Machine Learning, maschinelle Sprachverarbeitung und AI
Forschungstätigkeit im Bereich effizientes maschinelles Lernen, Sprachmodelle oder Brain-inspired Machine Learning
Besuch von internationalen Konferenzen aus dem Bereich KI und maschinelles Lernen
Erfahrung in der Simulation großer Sprachmodelle
Erfahrung mit High Performance Computing
Interesse am Lösen komplexer mathematischer Aufgaben aus dem Bereich KI

Dann freuen wir uns über Ihre aussagekräftige Bewerbung. Bitte nutzen Sie hierzu vorzugsweise unser Online-Formular, welches Sie über den unten stehenden Button "JETZT BEWERBEN" erreichen.

Bewerbungsfrist: 10.04.2025

Kontakt
Max Gehle
0521 106-86303
max.gehle@uni-bielefeld.de

Anschrift
Universität Bielefeld
Technische Fakultät, CITEC
Jun.-Prof. Dr. David Kappel
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.

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