Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) für den SFB TRR 318 im Bereich Human-Machine Coopera[...]

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

Zusammenfassung

Eine Universität in Deutschland sucht eine*n Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in im Bereich Human-Machine Cooperative Decision Making in der Medizin. Die Position erfordert ein abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik oder verwandten Bereichen. Zu den Aufgaben gehören Forschung, Systemarchitektur und Evaluation. Die Stelle ist bis zum 30.06.2029 befristet, bietet gute Weiterbildungsmöglichkeiten und ein modernes Arbeitsumfeld in Bielefeld.

Leistungen

Interne und externe Fortbildungsmöglichkeiten

Vereinbarkeit von Familie und Beruf

Gute Verkehrsanbindung

Betriebliche Zusatzversorgung

Qualifikationen

• Interesse und Leidenschaft für interdisziplinäre Forschung.
• Starke Präsentations- und Schreibkompetenzen.
• Selbstständige und engagierte Arbeitsweise.

Aufgaben

• Forschungstätigkeiten im Bereich dialogbasierte XAI.
• Konzeption und Umsetzung von Systemarchitekturen.
• Evaluation der Systeme mit Nutzer*innen.

Kenntnisse

Analytische Fähigkeiten

Wissenschaftliches Arbeiten

Präsentationskompetenz

Schreibkompetenz

Interdisziplinäre Forschung

Englischkenntnisse

Ausbildung

Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Data Science

Jobbeschreibung

Overview

Im CITEC (Center for Cognitive Interaction Technology) - im SFB TRR 318 [Teilprojekt C05] - ist die folgende Position zu besetzen: Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) für den SFB TRR 318 im Bereich Human-Machine Cooperative Decision Making in der Medizin. Kennziffer: Wiss25336

• 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.

Das Projekt C05 realisiert einen neuen Ansatz im Bereich der eXplainable Artificial Intelligence (XAI), der die kooperative Entscheidungsfindung zwischen Menschen und Maschinen unterstützt. Mensch und Maschine sollen den Entscheidungsraum und die Entscheidungsoptionen gemeinsam systematisch explorieren und dabei alle Optionen durch die Erzeugung von Argumenten bewerten. Für diesen neuen kooperativen Ansatz sollen neue Systeme entwickelt und mit Mediziner*innen evaluiert werden.

Die Stellenbesetzung erfolgt vorbehaltlich der Projektbewilligung.

Aufgaben

• Forschungstätigkeiten (100 %):
  • Erforschung neuer Ansätze im Bereich der dialogbasierten XAI
  • Konzeption und Umsetzung von Systemarchitekturen
  • Evaluation der Systeme mit Nutzer*innen
  • Publikation und Präsentation der Ergebnisse auf internationalen Konferenzen

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
• fester Dienstort (Bielefeld) ohne Reisetätigkeit
• 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.)

Ihr Profil

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Data Science
• Interesse und Leidenschaft für interdisziplinäre Forschung
• Fähigkeit zum wissenschaftlichen Arbeiten und Publizieren
• starke Präsentations- und Schreibkompetenzen
• exzellente Kenntnisse der englischen Sprache (mündlich und schriftlich)
• analytische Fähigkeiten und eine wissenschaftliche Denkweise
• selbstständige, eigenverantwortliche und engagierte Arbeitsweise

Das wünschen wir uns

• praktische Erfahrungen und theoretische Kenntnisse in den Bereichen Human Computer Interaction, XAI oder Wissensrepräsentation

Bewerbung

Interessiert? 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: 13.10.2025

Kontakt
Prof. Dr. Philipp Cimiano
[phone]
[e-mail]

Anschrift
Universität Bielefeld
Technische Fakultät
Prof. Dr. Philipp Cimiano
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.