Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*innen - FwN (m/w/d) - TV-L E 13, 100%

IT-Systemhaus der Bundesagentur für Arbeit; Hildesheim; Vor Ort; EUR 50.000 - 60.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Eine Forschungsinstitution in Hildesheim sucht Wissenschaftliche Mitarbeiter*innen zur Entwicklung von multimodalen KI-Systemen. Aufgaben umfassen Forschung und Lehre im Bereich Deep Learning und die Förderung wissenschaftlicher Publikationen. Die Position erfordert ein abgeschlossenes Studium in einem MINT-Fach sowie fundierte Kenntnisse in maschinellem Lernen. Flexible Arbeitszeiten und ein unterstützendes Team erwarten Sie.

Leistungen

Flexible Arbeitszeiten

Regelmäßige Fort- und Weiterbildungen

Dynamisches Team

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium mit Lehrveranstaltungen in Maschinellem Lernen und Deep Learning.
• Vertiefte Erfahrung in Parameter-efficient Transfer Learning Themen.
• Kenntnisse in modernen Deep-Learning-Frameworks.

Aufgaben

• Forschung im Bereich multimodaler Foundation Models zur menschzentrierten Assistenz.
• Mitwirkung beim Aufbau des Assistive AI Labs.
• Eigenständige wissenschaftliche Weiterqualifikation.

Kenntnisse

Maschinelles Lernen

Deep Learning

Teamfähigkeit

Eigenständigkeit

Ausbildung

Sehr gut abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in einem MINT-Studiengang

Tools

PyTorch

Python

Jobbeschreibung

Stellendetails

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*innen - FwN (m/w/d) - TV-L E 13, 100%

Arbeitsort

Universität Hildesheim

Anstellungsart

Vollzeit

Befristung

befristet für 36 Monate

Berufsbezeichnung

• Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in

Stellenbeschreibung

Universität Hildesheim
Stiftung des öffentlichen Rechts

Stellenausschreibung
Kennziffer 2026/20-21

Im Institut für Informatik des Fachbereichs 4 sind zum 01.01.2026 zwei Stellen als Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*innen - FwN (m/w/d) für den Zeitraum von 3 Jahren zu besetzen.

Aufgaben

• Forschung im Bereich multimodaler Foundation Models zur menschzentrierten Assistenz, insbesondere mit Fokus auf Parameter-efficient Transfer Learning (z. B. LoRA, Adapters, Prompt Tuning) für Erfassung des Menschen sowie Deep Learning für Biosignale und deren multimodale Integration
• Aktive Mitwirkung beim Aufbau des “Assistive AI Lab“, insbesondere bei der Konzeption und Implementierung von KI-Systemen zur Erfassung, Modellierung und Unterstützung menschlicher Aktivitäten
• Eigenständige wissenschaftliche Weiterqualifikation mit dem Ziel der Promotion
• Mitwirkung an wissenschaftlichen Publikationen und Forschungsanträgen im Themenfeld der Assistive AI
• Mitwirkung in der Lehre in den der Arbeitsgruppe zugeordneten Modulen (4 LVS), insbesondere im Bereich Foundation Models, Deep Learning oder Datenbanken
• Bereitschaft zur hochschuldidaktischen Weiterbildung wird erwartet

Voraussetzungen

• Sehr gut abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in einem MINT-Studiengang mit nachgewiesenen Lehrveranstaltungen im Bereich Maschinelles Lernen und Deep Learning sowie ein sehr gutes mathematisches Verständnis, insbesondere in für Deep Learning relevanten Bereichen (lineare Algebra, Optimierung)
• Vertiefte Erfahrung in mindestens einem der folgenden Forschungsfelder: Parameter-efficient Transfer Learning (z. B. LoRA, adapters, prompt tuning), Deep Learning für Biosignale (z. B. EEG, EMG, multimodale Sensordaten)
• Kenntnisse in modernen Deep-Learning-Frameworks (bevorzugt PyTorch) sowie sicherer Umgang mit Python und datengetriebenen Experimenten
• Wissenschaftliche Schreibkompetenz, dokumentiert durch Abschlussarbeiten, Forschungsberichte oder Publikationen
• Hohes Maß an Eigenständigkeit, wissenschaftlicher Kreativität und Teamfähigkeit, Team- und Kommunikationsfähigkeit, strukturierte und selbständige Arbeitsweise

Erwünscht

• Erfahrung beim Aufbau wissenschaftlicher Strukturen (z. B. Labororganisation, Datensammlungen)
• Lehrerfahrung, besonders im Bereich Deep Learning und Foundation Models

Bewerbungsunterlagen

Bitte reichen Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen ein, bestehend aus:

• Lebenslauf und Anschreiben, Kopien der Hochschulzeugnisse
• Research Statement (1–2 Seiten), das bisherige Arbeiten, Forschungsinteressen und künftige wissenschaftliche Ziele im Kontext der Ausschreibung beschreibt
• 2 Beispielarbeiten, die Ihre bisherigen wissenschaftlichen oder technischen Tätigkeiten veranschaulichen (z. B. Abschlussarbeit, Seminararbeit, wissenschaftliche Publikation oder Projektbericht)
• Code Snippet, das repräsentativ für Ihre Python-Programmierkompetenz sind, oder alternativ ein Link zu einem GitHub-Repository im Lebenslauf

Zusätzliche Hinweise

Als familiengerechte Hochschule bieten wir ein abwechslungsreiches, interdisziplinäres Aufgabenspektrum, flexible Arbeitszeiten, regelmäßige Fort- und Weiterbildungen und eine Jahressonderzahlung im Rahmen des TV-L. Es erwartet Sie ein dynamisches, engagiertes und aufgeschlossenes Team. Die Stellen sind grundsätzlich teilzeitgeeignet, sind aber vollständig zu besetzen.

Die Universität Hildesheim legt Wert auf Gender- und Diversitykompetenz.

Die Universität Hildesheim will die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern besonders fördern. Daher strebt sie eine Erhöhung des im jeweiligen Bereich unterrepräsentierten Geschlechts an.

Bewerbungen von Bewerber*innen mit Schwerbehinderung werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Für im Ausland erworbene Hochschulabschlüsse wird vor der Einstellung eine Zeugnisbewertung durch die Zentralstelle für ausländisches Bildungswesen (ZAB) als Nachweis über die Gleichwertigkeit benötigt. Bitte beantragen Sie diese ggf. rechtzeitig. Nähere Informationen finden Sie unter https://zab.kmk.org/de/zeugnisbewertung.

Unternehmensdarstellung

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