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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Machine Learning Modelle im Bereich Reinforcement Learning und optimiere Algorithmen.
- Arbeitgeber: Fraunhofer IAIS ist ein führendes Institut für KI und maschinelles Lernen in Deutschland.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Teilzeitmodelle und maßgeschneiderte Weiterbildungsmöglichkeiten warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit innovativen Technologien und arbeite in einem wertschätzenden Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in Informatik oder verwandten Bereichen; Programmierkenntnisse in Python sind erforderlich.
- Andere Informationen: Die Stelle bietet die Möglichkeit zur Promotion und ist zunächst auf 2 Jahre befristet.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Ort: Sankt Augustin
Datum: 31.05.2025
Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.
Als Teil der größten Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa ist das Fraunhofer IAIS mit Sitz in Sankt Augustin bei Bonn eines der führenden Wissenschaftsinstitute auf den Gebieten Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Big Data in Deutschland und Europa. Mit unseren mehr als 350 Mitarbeitenden entwickeln wir für unsere Fördergeber und Kunden aus der Wirtschaft intelligente Lösungen zur Optimierung von Produkten, Dienstleistungen, Prozessen und Strukturen sowie zur Entwicklung neuer digitaler Geschäftsmodelle.
In der Abteilung Hybrid Intelligence (HI) bündeln wir die Expertise eines engagierten Teams von Wissenschaftler*innen und arbeiten in Forschungsprojekten mit Partnern aus Wissenschaft und Industrie an innovativen Ansätzen und Lösungen für die aktuellen Herausforderungen in der Anwendung. Wir bieten innovative Lösungen im Bereich Machine Learning, darunter ein leistungsstarkes Multiagentensystem für die effiziente Verwaltung von Wissen, Recommender-Systeme zur präzisen Datenüberprüfung, den LLM Explore Hub, der sowohl NLP-Anwendungen optimiert als auch verschiedener Anwendungsfälle abbildet, einen Anonymizer zur sicheren Textanonymisierung und praxisorientierte KI-Workshops, die bei der Implementierung von Use Cases unterstützen, sowie Finetuning-Toolsets, um große Sprachmodelle an spezifische Domänen anzupassen.
Was Sie bei uns tun
- Sie entwickeln Machine Learning Modelle, insbesondere im Bereich des Reinforcement Learning mit Bezug auf Training und Fine-Tuning großer Sprachmodelle zur Lösung domänenspezifischer Probleme.
- Sie erforschen und entwickeln innovative neuronale Netzarchitekturen, die speziell für Herausforderungen im Bereich Reinforcement Learning ausgelegt sind und implementieren sowie optimieren Machine Learning Algorithmen, beispielsweise in Python, um einen Beitrag zur Prozessoptimierung zu leisten.
- Sie sind verantwortlich für die Akquise von Drittmitteln zur Finanzierung von Forschungsprojekten im Bereich Machine Learning und arbeiten aktiv an der Erstellung von Anträgen mit.
- Sie arbeiten im Team an Forschungs- und Entwicklungsprojekten und dokumentieren Ihre Ergebnisse sorgfältig und publizieren Ihre Forschungsergebnisse in renommierten Fachzeitschriften und präsentieren sie bei internationalen Konferenzen.
- Sie erstellen Lehrinhalte und bereichern mit Ihrer fachlichen Expertise das Lehrangebot im Bereich Machine Learning an der Universität Bonn und betreuen Studierende aus verwandten Fachbereichen.
Was Sie mitbringen
- Mindestens ein gut oder sehr gut abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Mathematik, Computerlinguistik, Statistik oder einem verwandten Bereich; eine Promotion wird bevorzugt.
- Ausgezeichnete Programmierkenntnisse, insbesondere in Python.
- Erfahrung im Umgang mit modernen neuronalen Netzen und LLMs, sowie Vertrautheit mit gängigen Deep-Learning-Bibliotheken und -Plattformen wie PyTorch, NumPy, SciPy und Hugging Face.
- Fundierte Kenntnisse und praktische Erfahrungen in mathematischer Modellierung, Optimierung und Algorithmenentwicklung im Bereich Data Mining und Machine Learning, besonders Reinforcement Learning.
- Nachweisbare wissenschaftliche Veröffentlichungen im Bereich Machine Learning oder verwandter Fachbereiche werden vorausgesetzt.
- Erfahrung in der Einwerbung von Drittmitteln zur Finanzierung von Forschungsprojekten ist wünschenswert.
- Sprachkenntnisse: fließend in Deutsch (mindestens C1) und Englisch.
Was Sie erwarten können
- Die Möglichkeit zur Erlangung eines Doktortitels (Promotion).
- Genießen Sie eine einzigartige Arbeitsumgebung, die aktuelle Forschungsarbeiten mit wirtschaftlicher Relevanz auf innovative Weise verbindet.
- Sie tragen aktiv zur Gestaltung der Zukunft bei, indem Sie intelligente Anwendungen konzipieren und umsetzen, die die Grundlage für innovative kognitive Technologien schaffen.
- Setzen Sie Ihre eigenen Forschungsideen in die Tat um und gestalten Sie so Ihren Arbeitsbereich aktiv mit.
- Bei uns finden Sie eine positive Arbeitsatmosphäre, da wir bewusst Menschen einstellen, die wertschätzend und engagiert miteinander umgehen.
- Profitieren Sie von maßgeschneiderten Soft-Skill-Trainings und fachlichen Weiterbildungsmöglichkeiten, die Ihre berufliche Entwicklung unterstützen.
- In unserem Institut ist Diversity ein wichtiges strategisches Ziel: Wir setzen uns aktiv für Chancengleichheit und Vielfalt ein, beginnend mit einem verpflichtenden Diversity-Training für alle Mitarbeitenden.
- Wir unterstützen eine gute Work-Life-Balance durch flexible Arbeitszeiten und Teilzeitmodelle.
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 und Qualifikation bevorzugt eingestellt.
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.
Die Stelle ist zunächst auf 2 Jahre befristet, kann jedoch bei erfolgreicher Übernahme entsprechender Verantwortung verlängert werden.
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.
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung in unserem Online-Portal!
Bei Fragen zu dieser Ausschreibung wenden Sie sich gerne an: Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS 79616
Data Scientist*in Reinforcement Learning Arbeitgeber: Fraunhofer-Alumni e.V.
Kontaktperson:
Fraunhofer-Alumni e.V. HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist*in Reinforcement Learning
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten aus dem Bereich Reinforcement Learning zu vernetzen. Nimm an relevanten Gruppen und Diskussionen teil, um deine Sichtbarkeit zu erhöhen und wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Tipp Nummer 2
Bleibe auf dem neuesten Stand der Forschung! Lies aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen und Artikel über Reinforcement Learning und Machine Learning. Dies wird dir helfen, relevante Themen in Gesprächen anzusprechen und dein Wissen zu demonstrieren.
✨Tipp Nummer 3
Präsentiere deine Projekte! Erstelle ein Portfolio oder GitHub-Repository, in dem du deine bisherigen Arbeiten im Bereich Machine Learning und Reinforcement Learning zeigst. Dies gibt potenziellen Arbeitgebern einen Einblick in deine Fähigkeiten und Erfahrungen.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe häufige Fragen und Probleme, die in Interviews für Data Scientists gestellt werden, insbesondere im Bereich Reinforcement Learning. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Programmierfähigkeiten zu schärfen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist*in Reinforcement Learning
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenanzeige sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als Data Scientist*in im Bereich Reinforcement Learning gefordert werden. Notiere dir wichtige Punkte, die du in deiner Bewerbung ansprechen möchtest.
Individualisiere dein Anschreiben: Gestalte dein Anschreiben so, dass es auf die spezifischen Aufgaben und Anforderungen der Stelle eingeht. Hebe deine relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten hervor, insbesondere im Bereich Machine Learning und Python-Programmierung.
Betone deine Forschungserfahrung: Da die Stelle auch wissenschaftliche Veröffentlichungen und Forschungsprojekte umfasst, solltest du deine bisherigen Erfahrungen in der Forschung klar darstellen. Erwähne relevante Projekte, an denen du gearbeitet hast, und welche Ergebnisse du erzielt hast.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält. Eine fehlerfreie Bewerbung hinterlässt einen positiven Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Fraunhofer-Alumni e.V. vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position einen starken Fokus auf Reinforcement Learning und Machine Learning hat, solltest du dich auf technische Fragen zu diesen Themen vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die deine Fähigkeiten in der Programmierung mit Python und im Umgang mit neuronalen Netzen demonstrieren.
✨Präsentiere deine Forschungsergebnisse
Wenn du bereits wissenschaftliche Veröffentlichungen hast, sei bereit, diese während des Interviews zu diskutieren. Erkläre, wie deine Forschung zur Lösung spezifischer Probleme beigetragen hat und welche Methoden du verwendet hast. Dies zeigt dein Engagement und deine Expertise im Bereich Machine Learning.
✨Zeige Teamfähigkeit und Kommunikationsskills
Die Stelle erfordert die Zusammenarbeit im Team und die Betreuung von Studierenden. Bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeit zur Teamarbeit und deine Kommunikationsfähigkeiten unter Beweis stellen. Zeige, wie du komplexe Konzepte verständlich erklären kannst.
✨Informiere dich über das Unternehmen
Recherchiere die Fraunhofer-Gesellschaft und insbesondere das IAIS. Verstehe ihre aktuellen Projekte und Herausforderungen im Bereich Künstliche Intelligenz und Machine Learning. Dies wird dir helfen, relevante Fragen zu stellen und dein Interesse an der Organisation zu zeigen.
