Hier sorgen Sie für Veränderung

• Zunächst befassen Sie sich durch Recherchen umfassend mit dem Stand der Wissenschaft und erarbeiten die theoretischen Grundlagen des Reasonings bei generativen KI-Methoden.
• Entwerfen und implementieren Sie fortschrittliche Trainings- und Feinabstimmungsmethoden (Reinforcement Learning from Human Feedback, Reinforcement Finetuning, Mixture-of-Experts usw.), um die Reasoning-Fähigkeiten von LLMs zu verbessern.
• Basierend auf existierenden Bibliotheken und Frameworks (Multimodal: Flamingo / MERLOT / ALPRO / Pipelines zum Reasoning in HuggingFace Transformers) etablieren Sie eine Test- und Evaluierungsumgebung für gängige Reasoning-Verfahren.
• Anhand konkreter Szenarien in der Haushaltsrobotik entwickeln, implementieren und evaluieren Sie neue Methoden im Bereich des Reasonings für Robotik-Anwendungen (Chain-of-Thought (CoT) & Reasoning-Guided-Generation).
• Die Ergebnisse Ihrer experimentellen Arbeiten veröffentlichen Sie als wissenschaftliche Publikationen und präsentieren sie auf internationalen Konferenzen sowie in den Projektmeetings mit den externen Partnern.
• In enger Kooperation mit unseren Expert*innen setzen Sie die Methoden in einem generativen KI-Framework um, welches bei Industriekunden eingesetzt werden kann.
• Darüber hinaus betreuen Sie studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte sowie Bachelor- und Masterarbeiten.

Hiermit bringen Sie sich ein

Mindestqualifikation:

• Sehr gut abgeschlossenes Studium (M.Sc. oder Uni-Diplom) in Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik oder einem vergleichbaren technischen/naturwissenschaftlichen Studiengang
• Kenntnisse in der Programmiersprache Python und/oder C++ und mit einschlägigen Tools/Frameworks wie ROS, PyTorch, Tensorflow, Scikit-Learn o.ä.
• Eine systematische und eigenständige Arbeitsweise, gepaart mit Kreativität, Hands-on-Mentalität und Kommunikationssicherheit
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse für die Zusammenarbeit mit unseren Projekt-Partner*innen und in einem internationalen Umfeld
• Erste praktische Erfahrungen mit Multimodalen Large Language Models (MLLMs)

Wünschenswerte Qualifikation:

• Master- bzw. Diplomarbeit im Bereich von Multimodalen Large Language Models (MLLMs) und/oder reasoning-Modellen.

Was wir für Sie bereithalten

• Sie arbeiten in einem neuausgerichteten Team mit interdisziplinären Wissenschaftler*innen im Bereich Maschinelles Lernen und generative KI an zukunftsweisenden Themen  
• Promovieren Sie innerhalb von 3 Jahren in einem anwendungsorientierten Thema. Sie können für Ihre praktischen Arbeiten auf sämtliche institutseigene Reinräume und Labore zugreifen. Lehrverpflichtungen werden Ihnen nicht übertragen. Der Doktorgrad wird von der Universität Duisburg-Essen verliehen.
• Während der Promotionszeit werden Sie durch begleitende Angebote unterstützt. So profitieren Sie u. a. von regelmäßigen Promovenden-Coachings, zusätzlicher Betreuung durch Ihre institutsinterne Betreuungsperson sowie dem halbjährlich stattfindenden Doktorandenvortrag vor unserem Doktormütter/-vätergremium mit direkter Feedbackrunde. Zudem lernen Sie bereits während Ihrer Promotion, professionelle Methoden des Projektmanagements sicher anzuwenden und bei der Projektakquise zu unterstützen.
• Bei fristgerechter Einreichung der Dissertation gibt es die Option im Rahmen eines Anschlussvertrags die Forschungsarbeiten weiter zu vertiefen bzw. in andere Bereiche zu wechseln.
• Die Vollzeitstelle als Doktorandin mit halber Vergütung bietet 50% der Zeit für Ihre Promotion sowie 50% für die Mitarbeit in Forschungsprojekten als wissenschaftlicher Mitarbeiter*in.
• Flexible Arbeitszeiten (Gleitzeit mit integrierter Kernarbeitszeit von grundsätzlich 9:30 - 15:00 Uhr, Freitag von 9:30 - 13:00 Uhr) und mobiles Arbeiten an bis zu zwei Tagen für eine bessere Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben
• Betriebliche Altersvorsorge (VBL) und Zuschuss zum Deutschland-Ticket Job
• Sehr gute Verkehrsanbindung mit ÖPNV/Auto sowie kostenlose Tiefgarage und abschließbare Fahrradstellplätze für Mitarbeitende
• Kostenlose Vorsorgeangebote des Betriebsärztlichen Dienstes (BAD), etwa jährliche Grippeimpfung oder Sehtests
• Kostenloser Familienservice, beispielsweise Kindernotbetreuung und Elder-Care
• Corporate Benefits: vergünstigte Angebote namhafter Hersteller und Marken

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.

Die Stelle ist auf 3 Jahre befristet. Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen basieren auf dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD). Zusätzlich kann Fraunhofer leistungs- und erfolgsabhängige variable Vergütungsbestandteile gewähren.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft. 

Bereit für Veränderung? Dann bewerben Sie sich jetzt, und machen Sie einen Unterschied! Nach Eingang Ihrer Online-Bewerbung erhalten Sie eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Ihnen, wie es weitergeht. 
 

Herr Adam Smieja
Telefon: +49 203 3783-276
E-Mail: [email protected]

Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS 

www.ims.fraunhofer.de 

Kennziffer: 82852                Bewerbungsfrist: