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

Universität Bielefeld; Bielefeld; Vor Ort; EUR 50.000 - 60.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Eine Universität in Nordrhein-Westfalen sucht eine/n Wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in im Bereich erklärbarer Künstlicher Intelligenz. Die Position umfasst Forschungstätigkeiten zur Entwicklung von Machine-Learning-Methoden, die Unzuverlässigkeit von Sprachmodellen erklären. Bewerbung ist bis zum 01.01.2026 möglich. Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur Qualifizierung sind gegeben.

Leistungen

Interne und externe Fortbildungsmöglichkeiten

Vielfalt an Gesundheits- und Beratungsangeboten

Vereinbarkeit von Familie und Beruf

Flexible Arbeitszeiten

Moderne Arbeitsumgebung

Qualifikationen

• Erfahrung in der Gestaltung von Machine-Learning-Ansätzen.
• Fähigkeit zur wissenschaftlichen Auswertung und Publikation.
• Bereitschaft zur Durchführung von Nutzendenstudien.

Aufgaben

• Gestaltung von Machine-Learning-Ansätzen zur automatischen Erzeugung von Erklärungen.
• Entwicklung einer digitalen Schreibumgebung für die Evaluation der Erklärungen.
• Unterstützung bei der Durchführung von Nutzendenstudien.

Kenntnisse

Machine Learning

Forschungskompetenz

Wissenschaftliche Publikation

Präsentationsfähigkeiten

Ausbildung

Master oder vergleichbarer Abschluss

Jobbeschreibung

Overview

Im CITEC (Center for Cognitive Interaction Technology) - im SFB TRR 318 [Teilprojekt C01] - ist die folgende Position zu besetzen: Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) für den SFB TRR 318 Kennziffer: Wiss25366

• Start: 01.01.2026
• Vollzeit
• Vergütung nach E13 TV-L
• befristet

Der von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) an den Universitäten Paderborn und Bielefeld geförderte transregionale Sonderforschungsbereich (TRR) „Constructing Explainability“ beschäftigt sich mit erklärbarer und erklärender künstlicher Intelligenz. Die zentrale Hypothese des TRRs ist, dass Erklärungen von Dialogpartner*innen gemeinsam ko-konstruiert werden sollen, damit Menschen zu souveränen und informierten Entscheidungen in Interaktion mit intelligenten Systemen finden können.

Dafür wollen beide Universitäten Grundlagenforschung in den Bereichen der ko-konstruktiven Erklärprozesse und ihrer Mechanismen, des Erklärens als soziotechnisches Phänomen sowie computationaler Repräsentationen der Dynamik des ko-konstruktiven Erklärens beitragen. Sie bringen unterschiedliche disziplinäre Perspektiven sowohl auf der Ebene der einzelnen Projekte als auch des gesamten TRRs zusammen. Das Ziel der zweiten Förderphase ist die Entwicklung flexiblerer, personalisierter, proaktiver Erklärungssysteme (sXAI), die bei der Anpassung ihres Erklärungsverhaltens den sozialen und situativen Kontext berücksichtigen.

Aufgaben

Im Rahmen des Teilprojekts C01 "Healthy Distrust" soll das gesunde Misstrauen von Studierenden gegenüber großen Sprachmodellen (LLMs) im Kontext des akademischen Schreibens untersucht und gestärkt werden. Im Rahmen der Stelle sollen insbesondere neue Methoden des maschinellen Lernens entwickelt werden, die automatisch Erklärungen zur Unzuverlässigkeit von LLMs erzeugen können. Diese Erklärungen sollen für Studierende verständlich aufbereitet und im Rahmen von realistischen Studien evaluiert werden.

Ihre Aufgaben

• Forschungstätigkeiten (90 %):
  • Gestaltung von Machine-Learning-Ansätzen zur automatischen Erzeugung von Erklärungen
  • Entwicklung einer digitalen Schreibumgebung für die Evaluation der Erklärungen in Studien
  • Unterstützung bei der Durchführung von Nutzendenstudien
  • Auswertung, Publikation und Präsentation wissenschaftlicher Ergebnisse
• Lehre im Umfang von 1 LVS (5 %)
• Mitarbeit in der Verwaltung (5 %)

Unser Angebot

Die Beschäftigung ist der wissenschaftlichen Qualifizierung förderlich. 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.)