Doktorand*in Generative Ansätze für automatisierte Datenannotation (Machine Learning)

Am Fraunhofer IMS entwickeln wir innovative Algorithmen für maschinelles Lernen in den Bereichen Medizintechnik und Predictive Maintenance. Eine solide Grundlage dafür sind aussagekräftige, von Expert*innen annotierte Daten. Leider sind diese Annotationen oft unzureichend oder fehlen ganz. Die ausgeschriebene Promotionsstelle wird sich intensiv mit dem Thema Autolabeling (automatische oder halbautomatische Annotation von Daten) auseinandersetzen. Offene Forschungsfragen bestehen beispielsweise hinsichtlich der domänenspezifischen Anpassung, der Integration von Expert*innenwissen sowie der Datenqualität und -verfügbarkeit.

Die Promotionsstelle bietet die Möglichkeit, eine Basis für neue Anwendungen zu schaffen und die Leistungsfähigkeit bestehender maschineller Lernverfahren signifikant zu verbessern.

Was Sie bei uns tun

• Durch eine umfassende Recherche verschaffen Sie sich einen Überblick über den aktuellen Stand der Wissenschaft.
• Dabei fokussieren Sie sich auf die Anforderungen an Datenannotation/Autolabeling und deren Chancen sowie Grenzen und entwickeln verschiedene Ideen sowie Konzepte.
• Diese Konzepte setzen Sie anschließend in ausgewählten Domänen ein. Daraufhin führen Sie eine Analyse und Bewertung der Konzpte durch. Dafür implementieren Sie systematisch geeignete Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens.
• Die Ergebnisse Ihrer Arbeiten veröffentlichen Sie als wissenschaftliche Publikationen und präsentieren sie auf internationalen Konferenzen sowie in den Projektmeetings mit den externen Partnern.
• Darüber hinaus betreuen Sie studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte sowie Bachelor- und Masterarbeiten.
  
  
  

Was Sie mitbringen

Mindestqualifikationen :

• Sehr gut abgeschlossenes Studium (M. Sc. oder Uni-Diplom) in Informatik, Elektrotechnik oder einer verwandten Fachrichtung mit Schwerpunkt auf KI, Machine Learning oder Data Science
• Fundierte Kenntnisse in der Entwicklung und Implementierung von KI-Algorithmen (z.B. CNNs, Autoencoder, generative KI) und -Techniken
• Praktische Erfahrung mit Deep Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Keras
• Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in sehr gutem Deutsch und Englisch, um effektiv mit Kollegen aus verschiedenen Fachbereichen zusammenzuarbeiten
  
  
  

Zusätzliche, ideale Qualifikationen:

• Programmierkenntnisse in folgenden Sprachen: Python, C/C++
• Arbeiten mit Hugging Face Platform
• Kreativität, Problemlösungskompetenz und die Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten
  
  
  

Was Sie erwarten können

• Arbeiten Sie in einem Team aus Wissenschaftler*innen an KI-Lösungen der nächsten Generation
• 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.
• Neben der Betreuung durch eine institutsinterne Fachperson findet ein regelmäßiger organisierter Austausch über den wissenschaftlichen Stand Ihrer Arbeit im Rahmen eines Doktormütter/-vätergremiums statt.
• Während der Promotionszeit werden Sie durch begleitende Angebote unterstützt. So profitieren Sie u. a. von regelmäßigen Promovenden-Coachings und lernen 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 Doktorand*in mit halber Vergütung bietet 50 % der Zeit für Ihre Promotion sowie 50 % für die Mitarbeit in Forschungsprojekten als wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in.
• Flexible Arbeitszeiten (Gleitzeit mit integrierter Kernarbeitszeit von 9:30 - 15:00 Uhr, Freitag von 9:30 - 13:00 Uhr) und mobiles Arbeiten an bis zu zwei Tagen pro Woche 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 Parkplätze und Fahrradstellplätze für Mitarbeitende
• Unterstützungsangebote zur Vereinbarkeit von Familie und Beruf: Mit-Kind-Büro, Kindernotbetreuung und Beratungsleistungen zu Homecare-Eldercare etc. in Kooperation mit dem pme Familienservice
• 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.

Die Stelle ist auf 3 Jahre befristet. 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.

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position beantwortet Ihnen gerne:

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: 80204 Bewerbungsfrist: