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In der Technischen Fakultät ist die folgende Position zu besetzen:

Wissenschaftlicher Mitarbeiterin (m/w/d) - Maschinelles Lernen

Die Arbeitsgruppe Maschinelles Lernen am CITEC der Technischen Fakultät der Universität Bielefeld forscht zu Grundlagen und Anwendungen von Methoden der KI, die in realen Szenarien etwa im Kontext von Drift, physikalischen Beschränkungen und wenigen Daten zuverlässig funktionieren. Einige der konkreten Projekte drehen sich um zuverlässige KI-Verfahren für kritische Infrastruktur, Methoden für die Biosignalverarbeitung, oder Erklärbarkeit und Zuverlässigkeit komplexer KI-Systeme. DieDer Stelleninhaberin soll insbesondere zu Forschungsfragen an der Schnittstelle zu den Projekten der Gruppe im Rahmen der Vertrauenswürdigkeit, Erklärbarkeit und Sicherheit von KI-Systemen forschen.

Ihre Aufgaben

• Forschungstätigkeiten, insbesondere die Entwicklung neuer Methoden für vertrauenswürdige KI-Systeme in realen Umgebungen, deren Implementation und Test (70 %)
• Unterstützung in Aufgaben der Lehre (4 LVS) im Bereich der Grundlagen der Informatik und KI, sowie Unterstützung bei der Betreuung von Abschlussarbeiten und Projekten mit Studierenden (25 %)
• Kommunikation in der Wissenschaft und für allgemeineres Publikum (5 %)

Die Beschäftigung ist der wissenschaftlichen Qualifizierung förderlich, die Gelegenheit zur wissenschaftlichen (Weiter-)Qualifikation wird gegeben.

Ihr Profil
Das erwarten wir

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich Informatik, Mathematik, Cognitive Science, Data Science oder in fachlich äquivalenten Forschungsgebieten
• alternativ: abgeschlossenes Hochschulstudium (z. B. Bachelor) sowie weit vorangeschrittenes wissenschaftliches Hochschulstudium (z. B. Master) im Bereich Informatik, Mathematik, Cognitive Science, Data Science oder in fachlich äquivalenten Forschungsgebieten
• sehr gut Kenntnisse von Theorie und Anwendungen im Maschinellen Lernen
• sehr gute Kenntnisse zu erklärbarer KI
• sehr gute Kenntnisse zum Umgang mit realen Daten und Einbindung von Domänenwissen
• sehr gute Kenntnisse zu unüberwachtem Lernen
• sehr gute Programmierkenntnisse
• sehr gute Kenntnisse in Deep Learning Frameworks sowie klassischen MLFrameworks
• sehr gute Deutschkenntnisse
• sehr gute Englischkenntnisse
• sehr gute analytische und konzeptuelle Fähigkeiten
• kommunikative und teamorientierte Arbeitsweise
• ausgeprägte Organisations- und Koordinationsfähigkeit
• selbständige, eigenverantwortlich und engagierte Arbeitsweise

Das wünschen wir uns:

• statistische Modellierung
• Kenntnisse im Bereich des Wissenschaftskommunikation
• Interesse an interdisziplinärer Arbeit

Unser Angebot

• Vergütung je nach persönlicher Qualifikation bis zu E13 TV-L
• befristet auf 3 Jahre (§ 2 Abs. 1 S. 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
• gute Verkehrsanbindung
• betriebliche Zusatzversorgung (VBL)
• kollegiale Zusammenarbeit
• offene und angenehme Arbeitsatmosphäre
• vielfältige Angebote (Mensa, Cafeteria, Restaurants, Uni-Shop, Geldautomaten, etc.)

Interessiert?
Dann freuen wir uns über Ihre aussagekräftige Bewerbung. Bitte nutzen Sie hierzu vorzugsweise unser Online-Formular, welches Sie über den folgenden Link erreichen: https://jobs.uni-bielefeld.de/job/apply/5030/wissenschaftliche-r-mitarbeiter-in-m-w-d-maschinelles-lernen?page_langde.

Bewerbungsfrist: 09.07.2026

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.