Promotion - Machine Learning (m/w/d)

Promotion - Machine Learning (m/w/d)

Eggenstein-Leopoldshafen Vollzeit 36000 - 60000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Führe innovative Forschung im Bereich Machine Learning und Wissensgraphen durch.
  • Arbeitgeber: FIZ Karlsruhe ist ein führendes Institut für wissenschaftliche Information und Dienstleistung.
  • Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten bis zu 80%, und attraktive Vergütung.
  • Warum dieser Job: Gestalte deine Karriere in einem dynamischen Umfeld mit spannenden Forschungsthemen und Teamarbeit.
  • Gewünschte Qualifikationen: Sehr guter Masterabschluss in Informatik oder vergleichbar, gute Softwareentwicklungsfähigkeiten.
  • Andere Informationen: Möglichkeit zur Mitbetreuung von Studierenden und Teilnahme an akademischen Aktivitäten.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.

FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur ist eine der führenden Adressen für wissenschaftliche Information und Dienstleistung und Mitglied der Leibniz-Gemeinschaft. Unsere Kernaufgabe ist die professionelle Versorgung von Wissenschaft und Wirtschaft mit Forschungs- und Patentinformation sowie die Entwicklung von innovativen Informationsinfrastrukturen, z.B. mit den Schwerpunkten Forschungsdatenmanagement, Wissensgraphen und digitale Plattformen. Dazu betreiben wir eigene Forschung, kooperieren mit renommierten Universitäten und Forschungsgesellschaften und sind international und interdisziplinär vernetzt. FIZ Karlsruhe ist eine GmbH mit gemeinnützigem Charakter und eine der größten außeruniversitären Einrichtungen ihrer Art.

Zum 01. Oktober 2025 suchen wir für unseren Standort in Karlsruhe einen PhD/Junior Researcher oder PostDoc/Senior Researcher (w/m/x) im Forschungsbereich Information Service Engineering (ISE). Der Bereich ISE unter der Leitung von Prof. Dr. Harald Sack erforscht Modelle und Methoden zur effizienten semantischen Indizierung, Aggregation, Verknüpfung und Abfrage von umfangreichen heterogenen und verteilten Datenquellen. Dazu werden sowohl statistische und linguistische Analysemethoden (NLP) als auch maschinelles Lernen in Kombination mit symbolischer Wissensrepräsentation eingesetzt (Neurosymbolic AI).

Die ausgeschriebene Stelle ist in der Abteilung Maschinelles Lernen angesiedelt, einem dynamischen Umfeld für ein breites Forschungsspektrum im Bereich des maschinellen Lernens, einschließlich Named Entity Recognition, Wissensextraktion, Dokumentbildklassifikation, Knowledge Graph Representation Learning, Entity Linking und darüber hinaus. Im Bereich der angewandten Forschung werden unter anderem Lösungen für die Wissensextraktion, semantische Analyse und Annotation, die semantische und explorative Suche sowie für Empfehlungssysteme und Question Answering Systeme erarbeitet. Neben der methodischen Grundlagenforschung liegen die Schwerpunkte der Anwendungsbereiche in den digitalen Geisteswissenschaften, den Material- und Werkstoffwissenschaften sowie im Forschungsdatenmanagement.

Wir bieten Ihnen eine herausragende Möglichkeit, Ihre wissenschaftliche Karriere im zukunftsträchtigen Feld der wissensbasierten Künstlichen Intelligenz zu gestalten. Wenn Sie ein starkes Interesse an Wissensgraphen und Machine Learning-Technologien mitbringen und ambitioniert sind, eigene Forschungswege zu gehen, sind Sie bei uns richtig. Diese nicht projektgebundene Position ermöglicht es Ihnen, Ihre Forschungsideen im Einklang mit den strategischen Forschungs- und Technologiezielen von FIZ Karlsruhe und ISE zu verwirklichen.

  • Durchführung innovativer Forschung zu spannenden FIZ ISE-Forschungsthemen wie Knowledge Graphen, Ontological Engineering, Natural Language Processing, Deep Learning und Large Language Models, mit Beteiligung an wissenschaftlichen Publikationen und anderen akademischen Aktivitäten.
  • Die Mitbetreuung von Master- und Bachelorarbeiten (für PostDocs auch Mitbetreuung von Promovierenden).
  • Projektmanagement-bezogene Aufgaben, wie z. B. interne und externe Koordination, Berichterstattung, Beteiligung an der Beantragung von Drittmittelförderung.
  • Sehr guter Masterabschluss (für PostDocs Promotion) in Informatik oder einer vergleichbaren Disziplin.
  • Sehr gute Software Entwicklungsfähigkeiten. Idealerweise Erfahrung in der Entwicklung aus-
    gereifter Softwarekomponenten.
  • Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift, Deutschkenntnisse sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
  • Motivation und Freude an der Auseinandersetzung mit anspruchsvollen Forschungsthemen und an einer gemeinsamen Entwicklung überzeugender Lösungen.
  • Für PostDocs/Senior Researchers:
    Publikationen in hochrangigen wissenschaftlichen Journalen und Konferenzen
    Erfahrung in der Einwerbung von Drittmitteln sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.

Idealerweise verfügen Sie über profunde Kenntnisse in einem oder mehreren der folgenden Forschungsgebiete:

  • Machine Learning, Deep Learning und Large Language Models
  • Wissensgraphen und Semantic Web Technologien
  • Natural Language Processing

Vorkenntnisse in der Forschung an der Schnittstelle von Large Language Models und Wissensgraphen sind von Vorteil.

Sie sollten über ein hohes Maß an Eigenmotivation verfügen, Interesse an der Lösung anspruchsvoller Forschungsprobleme haben, sehr gute organisatorische Fähigkeiten besitzen, aufgeschlossen sein und über wissenschaftliches Führungspotenzial verfügen.

  • Die Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses ist ein wichtiges Ziel von FIZ Karlsruhe.
    Promovierende werden von Prof. Dr. Harald Sack (FIZ Karlsruhe & KIT) betreut.
  • Bei uns haben Sie die Möglichkeit, in einem vielfältigen Team mit Kolleginnen und Kollegen zu arbeiten, die sich über neue Teammitglieder aller Hintergründe, Geschlechter und Altersgruppen freuen.
  • Da unser Team nicht nur bei FIZ Karlsruhe, sondern auch am KIT angesiedelt ist, bieten wir Ihnen die Möglichkeit, Erfahrungen in der Lehre zu sammeln und mit Studierenden des KIT in den Diskurs zu treten, entweder persönlich oder über unsere Online-Formate.
  • Wir bieten Ihnen ein produktives und sich ständig weiterentwickelndes Forschungs- und Arbeitsumfeld und unterstützen Sie aktiv in Ihrer wissenschaftlichen Karriereplanung.
  • Flexible Arbeitszeitmodelle und Mobiles Arbeiten bis zu 80 Prozent
  • Vergütung nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD VKA) mit der betrieblichen Altersvorsorge bei der VBL
  • Vereinbarkeit von Familie und Beruf, zertifiziert durch das audit berufundfamilie
  • Nutzung von Dienstradleasing sowie 25€ Arbeitgeberzuschuss zum Deutschland-Ticket

Promotion - Machine Learning (m/w/d) Arbeitgeber: FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur GmbH

FIZ Karlsruhe bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Wissenschaftler im Bereich des maschinellen Lernens, mit einem starken Fokus auf innovative Forschung und interdisziplinäre Zusammenarbeit. Unsere flexible Arbeitszeitgestaltung und die Möglichkeit zum mobilen Arbeiten fördern eine ausgewogene Work-Life-Balance, während wir aktiv in die Karriereentwicklung unserer Mitarbeiter investieren. Zudem profitieren Sie von einer attraktiven Vergütung nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst und der Chance, in einem vielfältigen Team an spannenden Projekten zu arbeiten.
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Kontaktperson:

FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur GmbH HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Promotion - Machine Learning (m/w/d)

Netzwerken ist der Schlüssel

Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus dem Bereich Maschinelles Lernen und Wissensgraphen in Kontakt zu treten. Besuche Konferenzen oder Workshops, um direkt mit Forschern und potenziellen Kollegen zu sprechen und dein Interesse an der Stelle zu zeigen.

Forschungsthemen verstehen

Informiere dich gründlich über die aktuellen Forschungsthemen im Bereich Information Service Engineering. Zeige in Gesprächen, dass du die Herausforderungen und Trends in den Bereichen NLP, Deep Learning und Wissensgraphen verstehst und eigene Ideen einbringen kannst.

Präsentation deiner Fähigkeiten

Bereite dich darauf vor, deine Softwareentwicklungsfähigkeiten und Erfahrungen in der Entwicklung von Softwarekomponenten zu demonstrieren. Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die deine Eignung für die Position unterstreichen.

Engagement zeigen

Zeige während des Bewerbungsprozesses deine Motivation und Begeisterung für die Forschungsthemen. Bereite Fragen vor, die dein Interesse an der Position und der Institution verdeutlichen, und sei bereit, über deine eigenen Forschungsinteressen zu sprechen.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Promotion - Machine Learning (m/w/d)

Maschinelles Lernen
Tiefes Lernen
Große Sprachmodelle
Wissensgraphen
Semantische Web-Technologien
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Softwareentwicklungsfähigkeiten
Projektmanagement
Forschungsdatenmanagement
Ontologisches Engineering
Analytische Fähigkeiten
Eigenmotivation
Organisatorische Fähigkeiten
Teamarbeit
Kommunikationsfähigkeiten in Englisch
Veröffentlichungen in wissenschaftlichen Journalen

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Forschung und Verständnis: Beginne mit einer gründlichen Recherche über FIZ Karlsruhe und den Bereich Information Service Engineering. Verstehe die spezifischen Anforderungen der Stelle und die Forschungsgebiete, um deine Motivation klar darzustellen.

Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten hervorhebt, die für die Position im Bereich Maschinelles Lernen wichtig sind. Betone insbesondere deine Softwareentwicklungsfähigkeiten und Erfahrungen in der Forschung.

Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du dein Interesse an Wissensgraphen und maschinellem Lernen erläuterst. Zeige auf, wie deine bisherigen Erfahrungen und deine Forschungsinteressen mit den Zielen von FIZ Karlsruhe übereinstimmen.

Überprüfung und Einreichung: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente sorgfältig auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass alle Informationen klar und präzise sind, um einen professionellen Eindruck zu hinterlassen.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur GmbH vorbereitest

Verstehe die Forschungsgebiete

Mach dich mit den spezifischen Themen des maschinellen Lernens und der Wissensgraphen vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Zeige im Interview, dass du ein tiefes Verständnis für diese Bereiche hast und bereit bist, innovative Lösungen zu entwickeln.

Bereite eigene Forschungsideen vor

Überlege dir einige eigene Forschungsideen oder Ansätze, die du im Rahmen der ausgeschriebenen Position verfolgen möchtest. Dies zeigt dein Engagement und deine Eigenmotivation, was besonders wichtig ist.

Präsentiere deine Programmierfähigkeiten

Da sehr gute Softwareentwicklungsfähigkeiten gefordert sind, sei bereit, über deine bisherigen Projekte und Erfahrungen zu sprechen. Zeige konkrete Beispiele, wie du Softwarekomponenten entwickelt hast und welche Technologien du dabei verwendet hast.

Englischkenntnisse betonen

Da sehr gute Englischkenntnisse erforderlich sind, solltest du sicherstellen, dass du während des Interviews klar und präzise auf Englisch kommunizieren kannst. Bereite dich darauf vor, technische Begriffe und Konzepte in Englisch zu erklären.

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