Wiss. Mitarbeiter*in (m/w/d) auf dem Gebiet des Maschinellen Lernens

Humboldt-Universität zu Berlin

Kreisfreie Stadt Berlin, Berlin, Deutschland

Veröffentlicht: vor 1 Woche

Vollzeit

Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät – Institut für Informatik

Wiss. Mitarbeiter*in (m/w/d) auf dem Gebiet des Maschinellen Lernens mit vorauss. Vollzeit – E 13 TV-L HU (Drittmittelfinanzierung befristet bis 31.10.2027)

Aufgabengebiet:

wiss. Dienstleistungen in der Forschung im Projekt „KIK“, einem kollaborativen Projekt mit dem Industriepartner OMQ GmbH
Entwicklung und Veröffentlichung von optimierten, großen Sprachmodellen (Large Language Modeling, LLMs) für die deutsche Sprache
Durchführung von Forschung im Bereich des Natural Language Processing (NLP), insbesondere Forschung im Bereich LLMs
Anleitung von Doktoranden und studentischen Beschäftigten
Koordination von Arbeitspaketen, Abstimmung mit Industriepartnern

Anforderungen:

abgeschlossenes wiss. Hochschulstudium und/oder Promotion im Bereich Informatik mit Schwerpunkt Maschinelles Lernen und Large Language Models (LLMs) oder äquivalenter Abschluss
einschlägige Vorarbeiten im Bereich Natural Language Processing (NLP), nachgewiesen durch Publikationen auf CORE A und CORE A* Konferenzen des Feldes (ACL, EMNLP, NAACL, EACL)
nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung und Veröffentlichung von Sprachmodellen
fundierte Kenntnisse im Bereich Softwareentwicklung mit Erfahrung im Aufbau von Produktionssystemen und Open-Source-Softwarepaketen
sehr gute Sprachkenntnisse in Englisch und Deutsch (mind. B2)

Hinweis: Bitte geben Sie Ihre GitHub ID in der Bewerbung an, sofern vorhanden.

Bewerbungen (mit Anschreiben, Lebenslauf und relevanten Zeugnissen) richten Sie bitte bis zum 18.03.2026 unter Angabe der Kennziffer DR/032/26 an die Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Institut für Informatik, Prof. Dr. Alan Akbik (Sitz: Rudower Chaussee 25, 12489 Berlin), Unter den Linden 6, 10099 Berlin oder bevorzugt per E-Mail in einer PDF-Datei an alan.akbik@hu-berlin.de (mailto:alan.akbik@hu-berlin.de) .

Zur Sicherung der Gleichstellung sind Bewerbungen qualifizierter Frauen besonders willkommen. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Bewerbungen von Menschen mit Migrationsgeschichte sind ausdrücklich erwünscht. Da wir Ihre Unterlagen nicht zurücksenden, bitten wir Sie, Ihrer Bewerbung nur Kopien beizulegen.

Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten im Rahmen des Ausschreibungs- und Auswahlverfahrens finden Sie auf der Homepage der Humboldt-Universität zu Berlin: https://hu.berlin/DSGVO (https://hu.berlin/DSGVO) .