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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe innovative Forschung im Bereich KI und ML durch, um unstrukturierte Daten in interaktive Wissensgraphen zu verwandeln.
- Arbeitgeber: Constructor University und Constructor Knowledge Labs bieten eine dynamische Forschungsumgebung.
- Mitarbeitervorteile: Monatliches Stipendium von 1.650 €, Forschungszulage und Gesundheitsversicherung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Wissensdarstellung und arbeite an spannenden, realen Herausforderungen.
- Gewünschte Qualifikationen: MSc in Informatik oder verwandten Bereichen; starke mathematische Fähigkeiten und Erfahrung mit LLMs.
- Andere Informationen: Erstklassige Karrierechancen in einem unterstützenden und kollaborativen Umfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 1650 - 1650 € pro Monat.
Die Forschungsgruppe unter der Leitung von Prof. Dr. Andrey Ustyuzhanin an der Constructor University, in Zusammenarbeit mit Constructor Knowledge Labs (CKL) und Constructor Technology (Industriepartner), lädt Bewerbungen für Ph.D. Studentenpositionen im Bereich Informatik ein, mit einem Fokus auf Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Diese PhD-Position ist Teil einer Initiative zur Förderung der Wissensdarstellung und adaptiven Schließsysteme. Die Forschung wird sich auf die Entwicklung flexibler Rahmenbedingungen für umsetzbare Wissensdarstellungen konzentrieren, die die Speicherung, den Abruf und die dynamische Anpassung von Informationen über verschiedene Aufgaben hinweg unterstützen.
Hauptziele:
- Umwandlung unstrukturierter Daten in interaktive Wissensgraphen und personalisierte kognitive Karten.
- Entwicklung von Modellen, die interpretierbare, persistente und navigierbare Wissensstrukturen bereitstellen.
- Bewältigung von Herausforderungen wie Hierarchie, Kombinierbarkeit und Grobgliederung für robustes, aufgabenbezogenes Schließen.
- Erforschung der Wissensmodellierung auf individueller und Gemeinschaftsebene, einschließlich personalisierter Domänenkarten, Profilauszug aus Artefakten (z.B. Arbeiten, Kurse) und domänenübergreifender Abstraktion.
Das übergeordnete Ziel ist die Schaffung von Systemen, die transparente, adaptive und räumlich intuitive Darstellungen von Wissen ermöglichen, die sowohl individuelle Nutzer als auch kollaborative Gemeinschaften unterstützen.
Bewerberprofil:
- Erforderliche Voraussetzungen: Ein anerkanntes MSc-Diplom (oder gleichwertig) in Informatik, KI, ML oder einem verwandten Fachgebiet.
- Studierende mit einem BSc-Abschluss und herausragenden Leistungen sowie außergewöhnlichem Potenzial können sich für eine Schnellbahn-PHD bewerben.
- Starke mathematische Kenntnisse, unterstützt durch Erfahrung in der Definition und Entwicklung von Wissensgraphen oder Informationsabrufsystemen.
- Praktische Erfahrung mit großen Sprachmodellen (LLMs) und deren Anwendungen.
- Eine nachweisbare Publikationshistorie in KI/ML oder verwandten Bereichen.
- Dokumentierte Erfahrung in praktischer Forschungsarbeit.
- Starke Fähigkeiten im akademischen Englisch (wissenschaftliche Arbeiten, Berichte oder gleichwertig).
Finanzierung & Anstellungsbedingungen:
- Monatliches Stipendium von 1.650 €
- Monatliche Forschungsaufwandsentschädigung von 100 € (Forschungskostenpauschale)
- Krankenversicherungszuschuss von 100 € pro Monat
- Zusätzliche 550 € Mini-Job-Zulage zur Unterstützung einer parallelen Teilzeitanstellung (optional)
Bewerbungsdetails:
- Erwartetes Startdatum: Januar 2026
- Das Bewerbungsunterlagenpaket muss Folgendes enthalten: Lebenslauf (CV), akademische Zeugnisse, ein detailliertes Motivationsschreiben, das Forschungsinteressen und Karriereziele umreißt, 2 Empfehlungsschreiben.
Bewerbungen werden fortlaufend geprüft. Kurzfristig ausgewählte Kandidaten werden zu Interviews eingeladen.
Zusätzliche Informationen:
- Senioritätsgrad: Mid-Senior Level
- Beschäftigungsart: Vollzeit
- Berufsbereich: Forschung und Ingenieurwesen
- Branchen: Bauwesen, Softwareentwicklung, IT-Dienstleistungen und IT-Beratung
Standort: Oldenburg, Niedersachsen, Deutschland
Ph.D. Researcher. Knowledge Discovery: From Unstructured Data to Shared Cognitive Maps Arbeitgeber: Constructor Knowledge Labs
Kontaktperson:
Constructor Knowledge Labs HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Ph.D. Researcher. Knowledge Discovery: From Unstructured Data to Shared Cognitive Maps
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus deinem Bereich in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Veranstaltungen oder Konferenzen suchen, bei denen du dich präsentieren kannst.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und deine Antworten übst. Wir können dir helfen, deine Antworten zu strukturieren und sicherzustellen, dass du deine Forschungserfahrungen klar kommunizierst.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für das Thema! Wenn du über deine Projekte sprichst, lass die Begeisterung durchscheinen. Wir wissen, dass Authentizität oft den Unterschied macht.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und gibt dir die Möglichkeit, dich von anderen Bewerbern abzuheben. Lass uns gemeinsam an deiner Bewerbung arbeiten!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Ph.D. Researcher. Knowledge Discovery: From Unstructured Data to Shared Cognitive Maps
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deinen Lebenslauf einzigartig: Dein Lebenslauf sollte nicht nur deine Erfahrungen auflisten, sondern auch zeigen, wie du zu den Zielen der Forschung passt. Hebe relevante Projekte und Fähigkeiten hervor, die mit KI und ML zu tun haben, um uns zu überzeugen!
Motivationsschreiben ist der Schlüssel: In deinem Motivationsschreiben solltest du klar darlegen, warum du dich für diese Position interessierst und welche spezifischen Forschungsfragen dich ansprechen. Zeig uns deine Leidenschaft für das Thema und wie du zur Vision des Projekts beitragen kannst.
Empfehlungsschreiben strategisch wählen: Wähle Personen aus, die deine akademischen Fähigkeiten und deine Forschungserfahrung gut kennen. Idealerweise sollten sie in der Lage sein, konkrete Beispiele für deine Leistungen zu geben, die für die Ph.D.-Position relevant sind.
Bewerbung über unsere Website: Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen! Das macht es uns einfacher, alles zu verwalten und sicherzustellen, dass deine Unterlagen schnell bearbeitet werden. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Constructor Knowledge Labs vorbereitest
✨Verstehe die Forschungsziele
Mach dich mit den spezifischen Forschungszielen der Gruppe von Prof. Dr. Andrey Ustyuzhanin vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen in Computer Science, AI und ML zu diesen Zielen passen. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Anforderungen verstehst, sondern auch, wie du aktiv zur Forschung beitragen kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Arbeiten, die du in der Vergangenheit gemacht hast, insbesondere solche, die mit Wissensgraphen oder Informationsretrieval zu tun haben. Sei bereit, diese Beispiele im Interview zu erläutern und zu zeigen, wie sie deine Eignung für die Position unterstreichen.
✨Stelle kluge Fragen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du während des Interviews stellen kannst. Das zeigt dein Interesse und Engagement. Frage zum Beispiel nach den Herausforderungen, die das Team bei der Entwicklung von adaptiven Wissenssystemen sieht, oder nach den Möglichkeiten zur Zusammenarbeit mit anderen Forschern.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Da starke Fähigkeiten im akademischen Englisch gefordert sind, übe, deine Ideen klar und präzise zu formulieren. Du könntest auch einen kurzen Vortrag über ein relevantes Thema vorbereiten, um deine Fähigkeit zur Präsentation komplexer Konzepte zu demonstrieren. Dies kann dir helfen, einen bleibenden Eindruck zu hinterlassen.