Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere neurosymbolische KI-Systeme zur Unterstützung wissenschaftlicher Arbeitsabläufe.
- Unternehmen: Forschungsprojekt mit Fokus auf innovative KI-Technologien.
- Vorteile: Möglichkeit zur Veröffentlichung in internationalen Fachzeitschriften und Konferenzen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Forschung mit fortschrittlicher KI und verbessere wissenschaftliche Prozesse.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Data Science oder verwandten Bereichen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Die Position ist im Kontext eines Forschungsprojekts zur Entwicklung, Evaluierung und Integration von neurosymbolischen KI-Systemen zur Unterstützung wissenschaftlicher Workflows angesiedelt. Das Ziel ist die Entwicklung einer datengestützten, adaptiven, menschzentrierten und semi-autonomen Pipeline, die Forschungsprozesse effizienter, transparenter und reproduzierbar macht.
Verantwortlichkeiten
- Entwurf, Entwicklung und Implementierung von neurosymbolischer KI und integrierten LLM-Architekturen
- Integration von großen Sprachmodellen (LLMs) und agentischen Systemen in wissenschaftliche Arbeitsprozesse
- Entwurf und Evaluierung von Multi-Agenten-Architekturen zur Verbesserung von Forschungsworkflows
- Entwicklung datengestützter Modelle und Analyse heterogener Datenquellen zur Entscheidungsunterstützung
- Konzeption und Durchführung von Experimenten zur systematischen Evaluierung und wissenschaftlichen Methodik
- Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in internationalen Fachzeitschriften und auf erstklassigen wissenschaftlichen Konferenzen
Qualifikationen
- Eine Voraussetzung für die Anstellung ist ein abgeschlossenes akademisches Hochschulstudium (Master oder gleichwertig) in Informatik, Datenwissenschaft, Künstlicher Intelligenz, Mathematik oder einem verwandten Bereich.
- Zusätzlich vorteilhaft sind:
- Sehr gute Kenntnisse in Machine Learning und/oder Deep Learning
- Solide Programmierkenntnisse (z.B. Python)
- Erfahrung in der Arbeit mit großen Sprachmodellen und/oder Agentensystemen
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Doctoral Researcher in the field of Neurosymbolic AI for Scientific Workflows Arbeitgeber: ELLIS
ESMT Berlin ist nicht nur die höchstbewertete Business School Deutschlands, sondern auch ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und internationale Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung, flexiblen Arbeitsmodellen und einer Kultur der Zusammenarbeit fördert ESMT die Entfaltung von Talenten und Innovationen. Die Möglichkeit, an der Spitze der Technologie und des Unternehmertums zu arbeiten, sowie der Zugang zu einem breiten Netzwerk von Fachleuten und Ressourcen machen diese Position besonders attraktiv für engagierte Führungspersönlichkeiten im Bereich Computing.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Doctoral Researcher in the field of Neurosymbolic AI for Scientific Workflows erhalten könntest
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten in deinem Bereich in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Hilfe beim Erstellen eines überzeugenden Profils brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und spezifische Themen zu Neurosymbolic AI durchgehst. Wir können dir helfen, deine Antworten zu strukturieren und deine Ideen klar zu präsentieren.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Forschung! Teile deine bisherigen Projekte oder Veröffentlichungen in Gesprächen oder auf sozialen Medien. Das zeigt, dass du wirklich engagiert bist und dein Wissen teilen möchtest.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören und dich auf deinem Weg zu unterstützen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Doctoral Researcher in the field of Neurosymbolic AI for Scientific Workflows mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Motivation für die Position als Doktorand im Bereich Neurosymbolic AI zu verdeutlichen. Lass uns wissen, warum du genau zu uns passt!
Betone deine relevanten Fähigkeiten:Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Machine Learning, Deep Learning und Programmierung (z.B. Python) klar hervorhebst. Wir suchen nach jemandem, der nicht nur theoretisches Wissen hat, sondern auch praktische Erfahrung mitbringt.
Sei strukturiert und präzise:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, um deine Erfahrungen und Qualifikationen übersichtlich darzustellen. So können wir schnell erkennen, was du zu bieten hast!
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere offizielle Website einzureichen. Das macht es uns einfacher, deine Unterlagen zu verwalten und sicherzustellen, dass du alle notwendigen Informationen bereitstellst.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ELLIS vorbereitet
✨Verstehe die Grundlagen von Neurosymbolic AI
Mach dich mit den Konzepten und Anwendungen von Neurosymbolic AI vertraut. Lies aktuelle Forschungsarbeiten und Artikel, um ein tiefes Verständnis für die Technologien zu entwickeln, die du in der Position nutzen wirst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in Machine Learning, Deep Learning und Programmierung (z.B. Python) demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele während des Interviews zu erläutern und zu diskutieren.
✨Fragen zur Integration von LLMs
Bereite Fragen vor, die zeigen, dass du über die Integration von Large Language Models in wissenschaftliche Arbeitsabläufe nachgedacht hast. Dies zeigt dein Interesse und deine Fähigkeit, innovative Lösungen zu entwickeln.
✨Sprich über deine Publikationserfahrungen
Wenn du bereits Forschungsergebnisse veröffentlicht hast, sei bereit, darüber zu sprechen. Erkläre, wie du den Prozess der Veröffentlichung angegangen bist und welche Herausforderungen du dabei überwunden hast.
