Deep Learning Scientist (m/f/d)

Sind Sie auf der Suche nach einem innovativen DeepTech-Startup, das sich auf fortschrittliche KI-Systeme, agentenbasierte Architekturen und wissensbasierte Intelligenz spezialisiert hat? Unsere Mission ist es, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Daten im Bereich der Cybersicherheit analysiert, verbunden und interpretiert werden, indem wir modernste Deep Learning-, KI-Agenten- und Wissensgraph-Technologien kombinieren. Als Pionier in diesem Bereich suchen wir hochqualifizierte und leidenschaftliche Deep Learning / KI-Wissenschaftler, die unser Team verstärken und zu unseren laufenden Forschungs- und Entwicklungsbemühungen beitragen.

Als Deep Learning Scientist mit Schwerpunkt auf KI-Agenten und wissensbasierten Systemen spielen Sie eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung und Implementierung intelligenter Architekturen, die große Sprachmodelle, autonome Agenten und strukturierte Wissensdarstellungen kombinieren. Sie arbeiten eng mit einem Team talentierter Forscher, Ingenieure und Experten für Cybersicherheit zusammen, um KI-Systeme zu entwerfen, zu trainieren und zu optimieren, die in der Lage sind, über große Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten zu schlussfolgern. Diese Rolle bietet eine spannende Gelegenheit, zu bahnbrechender Forschung beizutragen, reale Anwendungen zu beeinflussen und die Zukunft der KI-gesteuerten Cybersicherheitsintelligenz zu gestalten.

Aufgaben

• Forschung und Entwicklung: Durchführung von Spitzenforschung in den Bereichen Deep Learning, agentenbasierte Systeme und wissensverstärkte KI.
• Agenten- und Systemdesign: Entwurf und Implementierung von KI-Agenten, die über komplexe Problembereiche zusammenarbeiten, planen und schlussfolgern.
• Wissensgraphen und Repräsentationslernen: Entwicklung und Anwendung von Techniken zum Aufbau, zur Pflege und zur Nutzung von Wissensgraphen, Ontologien und semantischen Darstellungen.
• Datenvorverarbeitung und Merkmalsengineering: Entwicklung fortschrittlicher Techniken zur Vorverarbeitung und Darstellung sowohl unstrukturierter Texte als auch strukturierter Daten.
• Modelltraining und -bewertung: Training und Feinabstimmung von Deep Learning-Modellen unter Verwendung geeigneter Techniken.
• Kollaborative Forschung: Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um reale Anforderungen zu verstehen und Forschungsprojekte in produktionsreife Systeme zu übersetzen.
• Dokumentation und Berichterstattung: Dokumentation von Forschungsergebnissen, Systemarchitekturen und experimentellen Ergebnissen klar und prägnant.

Anforderungen

• Ph.D. in Informatik, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen, Deep Learning, KI-Systemen oder NLP.
• Starke theoretische und praktische Kenntnisse von Deep Learning-Modellen und -Architekturen, insbesondere von Transformer-basierten Modellen.
• Erfahrung mit KI-Agenten, multi-agenten Systemen oder autonomen Denksystemen ist sehr wünschenswert.
• Erfahrung mit Wissensgraphen, Ontologien, Entitäts-/Relationsextraktion oder hybriden neuro-symbolischen Ansätzen.
• Solide mathematische Grundlagen: Verständnis von linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik und Optimierungsmethoden.
• Programmierkenntnisse: Beherrschung von Python und gängigen Deep Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow.

Vorteile

• Wettbewerbsfähiges Gehalt
• Exzellente Arbeitsbedingungen und flexible Arbeitszeiten
• Flexibles Mix aus Homeoffice und Büroarbeit (Leipzig Zentrum)
• Workation ist möglich
• Nutzung modernster Technologien mit kreativer Freiheit