Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in für KI-basierte Textanalyse und Anonymisierung

Fraunhofer Institute for Secure Information Technology SIT; Darmstadt; Presencial; EUR 52.000 - 72.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Flexible Arbeitszeiten

Jobticket-Zuschuss

Betriebliche Altersvorsorge

Parkmöglichkeiten

Descripción de la vacante

Fraunhofer-Institut SIT sucht eine/n Wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in im AIS-Bereich. Sie arbeiten an KI-basierten Verfahren zur Erkennung, Anonymisierung und zum Schutz personenbezogener Daten in Textdaten.

Sie entwickeln NLP-Methoden, evaluieren Modelle, passen Sprachmodelle an und arbeiten eng mit interdisziplinären Teams zusammen. Sie verfügen über ein Master/Promotion in Informatik, Mathematik oder Computerlinguistik mit NLP/ML-Fokus, beherrschen PyTorch, Hugging Face Transformers und

Formación

• Master oder Promotion in Informatik, Mathematik oder Computerlinguistik mit NLP/ML-Fokus.
• Fundierte theoretische und praktische Kenntnisse in NLP, Verarbeitung, Analyse und Modellierung natürlicher Sprache.
• Sehr gute Kenntnisse in ML und DL, insbesondere Training und Evaluation neuronaler Netze.
• Kenntnisse moderner Sprachmodelle und Transformer-Architekturen, LLMs, Anpassung und Anwendung.
• Gute Kenntnisse ML-Konzepte: Klassifikation, Regression, Repräsentationslernen, Hyperparameteroptimierung, Fine-Tuning, Modellvalidierung.
• Praxis mit NLP/DL-Frameworks: PyTorch, Hugging Face Transformers, scikit-learn.
• Sehr gute Python-Kenntnisse; sehr gute Deutschkenntnisse, gutes Englisch für wissenschaftliche Kommunikation.

Responsabilidades

• Forschung und Entwicklung KI-basierter Verfahren zur Erkennung, Anonymisierung und zum Schutz personenbezogener Daten in Textdaten.
• Konzeption, Implementierung und Evaluation moderner NLP-Methoden mit Fokus auf ML/DL/LLMs.
• Entwicklung und Optimierung von Verfahren zur Identifikation sensibler Informationen und kontextueller Anonymisierung.
• Untersuchung und Anpassung vorhandener Sprachmodelle, u.a. durch Fine-Tuning und PEFT-Techniken.
• Evaluation von KI-Systemen hinsichtlich Sicherheit, Datenschutz und Vertrauenswürdigkeit.
• Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams und Darstellung von Ergebnissen auf Konferenzen.

Conocimientos

NLP

ML

DL

LLMs

Python

German

English

Educación

Master/Promotion in Informatik/Mathematik/Computerlinguistik

Herramientas

PyTorch

Hugging Face Transformers

scikit-learn

Descripción del empleo

Das Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT gehört zu den führenden Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen für Cyber-Sicherheit in Deutschland und Europa und ist Teil von ATHENE, dem nationalen Forschungszentrum für angewandte Cybersicherheit. ATHENE ist eine Kooperation der Fraunhofer-Gesellschaft mit der TU Darmstadt, der Hochschule Darmstadt und der Goethe-Universität Frankfurt. Unser gemeinsames Ziel: die Welt von morgen sicherer zu machen.
Zur Verstärkung unserer neuen Abteilung "Artificial Intelligence and Security (AIS)" suchen wir ab sofort eine*n Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in.
Hier sorgen Sie für Veränderung

• Forschung und Entwicklung innovativer KI-basierter Verfahren zur automatisierten Erkennung, Anonymisierung und zum Schutz personenbezogener Informationen in Textdaten
• Konzeption, Implementierung und wissenschaftliche Evaluation moderner Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) mit besonderem Schwerpunkt auf Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) und Large Language Models (LLMs)
• Entwicklung und Optimierung von Verfahren zur Identifikation sensibler Informationen sowie zur kontextsensitiven Anonymisierung und sprachlichen Transformation von Texten
• Untersuchung und Anpassung bestehender Sprachmodelle, insb. durch Fine-Tuning und andere moderne Methoden zur gezielten Steuerung und Optimierung von LLMs
• Systematische Evaluation entwickelter Verfahren hinsichtlich Anonymisierungsqualität, Informationsverlust, Robustheit und Datenschutz
• Analyse und Bewertung von KI-Systemen im Hinblick auf Sicherheit, Vertrauenswürdigkeit und den verantwortungsvollen Umgang mit personenbezogenen Daten
• Enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Forschungsteams sowie Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft und öffentlicher Verwaltung
• Veröffentlichung und Präsentation wissenschaftlicher Forschungsergebnisse auf nationalen und internationalen Fachkonferenzen sowie Mitwirkung an Projektberichten und wissenschaftlichen Dokumentationen
  

Hiermit bringen Sie sich ein

• Sehr gut abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Promotion) in Informatik, Mathematik oder Computerlinguistik mit Schwerpunkt auf NLP und ML
• Fundierte theoretische und praktische Kenntnisse im Bereich NLP, insb. in der Verarbeitung, Analyse und Modellierung natürlicher Sprache
• Sehr gute Kenntnisse in ML und DL, insb. hinsichtlich der Funktionsweise, des Trainings und der Evaluation neuronaler Netze
• Fundierte Kenntnisse moderner Sprachmodelle und Transformer-basierter Architekturen, insb. LLMs, einschließlich ihrer Anpassung und Anwendung auf spezifische Aufgabenstellungen
  
• Sicherer Umgang mit grundlegenden Konzepten und Methoden des ML, beispielsweise Klassifikation, Regression, Repräsentationslernen, Hyperparameteroptimierung, Fine-Tuning und Modellvalidierung
• Praktische Erfahrung mit gängigen NLP- und DL-Frameworks und -Bibliotheken, insb. PyTorch, Hugging Face Transformers und scikit-learn
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python sind zwingend erforderlich und werden im Rahmen des Auswahlverfahrens anhand praktischer Aufgaben überprüft
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sind aufgrund der Projektanforderungen zwingend erforderlich; gute Englischkenntnisse zur wissenschaftlichen Kommunikation werden vorausgesetzt
  
• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, wissenschaftliche Neugier sowie eine selbstständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
• Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit und Bereitschaft, sich eigenständig in neue wissenschaftliche Fragestellungen einzuarbeiten
  

Darüber hinaus sind folgende Qualifikationen von Vorteil:

• Praktische Erfahrung mit Verfahren zur Erkennung und Anonymisierung personenbezogener Informationen, z. B. Named Entity Recognition, Pseudonymisierung oder textbasierte De-Identifikation
• Kenntnisse im Bereich Datenschutz, insb. der DSGVO, sowie im Umgang mit sensiblen Daten
• Erfahrung mit Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT), z. B. LoRA, sowie mit der effizienten Anpassung und Deployment von LLMs
• Erfahrung mit generativen Sprachmodellen, insb. zur kontrollierten Textgenerierung und Paraphrasierung unter Erhalt relevanter semantischer Informationen
• Erste wissenschaftliche Veröffentlichungen auf einschlägigen (inter-)nationalen Konferenzen bzw. in Fachzeitschriften (vorzugsweise im Bereich NLP
• Kenntnisse und praktische Erfahrungen im Bereich KI-Sicherheit, Cybersicherheit oder vertrauenswürdiger KI
  

Was wir für Sie bereithalten

• Mitarbeit an einem renommierten, international führenden Institut im Bereich Cybersicherheit
• Freundliches, offenes und kollegiales Arbeitsumfeld mit dynamischer und kreativer Arbeitsatmosphäre
• Familienfreundliche Arbeitskultur mit flexiblen Arbeitsbedingungen (verschiedene Arbeitszeitmodelle, orts- und zeitflexibles Arbeiten, flexible Arbeitsmodelle – inklusive der Möglichkeit, im Rahmen der betrieblichen Regelungen punktuell mobil innerhalb der EU zu arbeiten , Zuschuss zum Jobticket, Unterstützungsangebote durch den pme-Familienservice etc.)
• Betriebliche Altersvorsorge, vermögenswirksame Leistungen, Entgeltumwandlung
• Verkehrsgünstig gelegen (Darmstädter Hauptbahnhof fußläufig in ca. 10min zu erreichen), kostenfreie Parkplätze und leistungsfähige Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeige mit Vorzugskonditionen für Mitarbeitende
  

Hinweis: Die Stelle ist zunächst auf zwei Jahre befristet. Eine langfristige Zusammenarbeit wird angestrebt.
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 wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. 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.
Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT
www.sit.fraunhofer.de
Kennziffer: 86177 Bewerbungsfrist: