Data Scientist*in Distillation und Large Language Models
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Data Scientist*in Distillation und Large Language Models

Data Scientist*in Distillation und Large Language Models

Sankt Augustin Vollzeit 36000 - 60000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und implementiere innovative Methoden für große Sprachmodelle in einem interdisziplinären Team.
  • Arbeitgeber: Die Fraunhofer-Gesellschaft ist eine führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Deutschland.
  • Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Teilzeitmodelle und maßgeschneiderte Weiterbildungsmöglichkeiten warten auf dich.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit intelligenten Anwendungen und arbeite in einer positiven, wertschätzenden Atmosphäre.
  • Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in Informatik oder verwandten Bereichen sowie Erfahrung mit neuronalen Netzen erforderlich.
  • Andere Informationen: Die Stelle bietet die Möglichkeit zur Promotion und ist zunächst auf 2 Jahre befristet.

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

Nutzen Sie KI-gestützte Empfehlungen für diesen Job und weitere exklusive Funktionen.

Ort: Sankt Augustin

Datum: 29.06.2025

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 sind Teil eines interdisziplinären Teams, das an der Entwicklung und Implementierung von Distillationsmethoden für große Sprachmodelle arbeitet.
  • Sie analysieren und optimieren bestehende Modelle zur Verbesserung von Effizienz und Leistung.
  • Sie erforschen und entwickeln innovative neuronale Netzarchitekturen, die speziell für Herausforderungen im Bereich Machine Learning ausgelegt sind.
  • Sie arbeiten im Team an Forschungs- und Entwicklungsprojekten und dokumentieren Ihre Ergebnisse sorgfältig.
  • Sie publizieren Ihre Forschungsergebnisse in renommierten Fachzeitschriften und präsentieren sie bei internationalen Konferenzen.
  • Sie werben Drittmittel zur Unterstützung Ihrer Forschungsprojekte ein und übernehmen die Erstellung von Anträgen und Angeboten.

Was Sie mitbringen

  • Mindestens ein gut oder sehr gut abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Mathematik, Computerlinguistik, Statistik oder einem verwandten Bereich.
  • Erfahrungen im Umgang mit modernen neuronalen Netzen und LLMs, sowie Vertrautheit mit gängigen Deep-Learning-Bibliotheken und -Plattformen wie PyTorch, NumPy, SciPy und Hugging Face.
  • Ausgezeichnete Programmierkenntnisse, insbesondere in Python.
  • Fundierte Kenntnisse und praktische Erfahrungen in mathematischer Modellierung, Optimierung und Algorithmenentwicklung in den Bereichen Data Mining und Machine Learning.
  • Nachweisbare wissenschaftliche Veröffentlichungen als Erst- oder Seniorautor*in 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 79612

Data Scientist*in Distillation und Large Language Models Arbeitgeber: Fraunhofer-Alumni e.V.

Die Fraunhofer-Gesellschaft ist ein herausragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an der Spitze der angewandten Forschung zu arbeiten. In Sankt Augustin profitieren Sie von einer inspirierenden Arbeitsumgebung, die innovative Technologien und interdisziplinäre Zusammenarbeit fördert. Zudem unterstützen wir Ihre berufliche Entwicklung durch maßgeschneiderte Weiterbildungsangebote und bieten flexible Arbeitszeiten für eine ausgewogene Work-Life-Balance.
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Kontaktperson:

Fraunhofer-Alumni e.V. HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Data Scientist*in Distillation und Large Language Models

Tip Nummer 1

Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit aktuellen und ehemaligen Mitarbeitenden des Fraunhofer IAIS in Kontakt zu treten. Stelle Fragen zu ihrer Arbeit und den Projekten, an denen sie beteiligt sind, um ein besseres Verständnis für die Unternehmenskultur und die Anforderungen der Position zu bekommen.

Tip Nummer 2

Besuche relevante Konferenzen oder Workshops im Bereich Künstliche Intelligenz und Machine Learning. Dort kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch wertvolle Kontakte knüpfen, die dir bei deiner Bewerbung helfen könnten.

Tip Nummer 3

Engagiere dich in Online-Communities oder Foren, die sich mit Data Science und Machine Learning beschäftigen. Teile deine eigenen Projekte oder Ideen und erhalte Feedback von anderen Fachleuten. Dies zeigt dein Engagement und deine Leidenschaft für das Feld.

Tip Nummer 4

Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu neuronalen Netzen und LLMs übst. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Programmierfähigkeiten in Python zu verbessern und spezifische Probleme zu lösen, die in der Rolle relevant sein könnten.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist*in Distillation und Large Language Models

Kenntnisse in Künstlicher Intelligenz
Erfahrung mit neuronalen Netzen
Vertrautheit mit Deep-Learning-Bibliotheken (z.B. PyTorch, NumPy, SciPy, Hugging Face)
Ausgezeichnete Programmierkenntnisse in Python
Mathematische Modellierung
Optimierung und Algorithmenentwicklung
Data Mining
Machine Learning
Forschungskompetenz mit nachweisbaren Veröffentlichungen
Erfahrung in der Einwerbung von Drittmitteln
Teamarbeit und interdisziplinäre Zusammenarbeit
Dokumentationsfähigkeiten
Präsentationsfähigkeiten für internationale Konferenzen
Fließende Sprachkenntnisse in Deutsch (mindestens C1) und Englisch

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Qualifikationen, Erfahrungen und Fähigkeiten. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.

Individualisiere dein Anschreiben: Gestalte dein Anschreiben so, dass es auf die Position als Data Scientist*in zugeschnitten ist. Hebe relevante Erfahrungen und Kenntnisse hervor, insbesondere im Bereich der neuronalen Netze und LLMs.

Betone deine Forschungserfahrung: Da die Stelle Forschungskompetenzen erfordert, solltest du deine wissenschaftlichen Veröffentlichungen und Projekte klar darstellen. Zeige, wie deine bisherigen Arbeiten zur ausgeschriebenen Position passen.

Prüfe deine Sprachkenntnisse: Da fließende Deutsch- und Englischkenntnisse gefordert sind, stelle sicher, dass du dies in deinem Lebenslauf und Anschreiben deutlich machst. Erwähne gegebenenfalls auch Zertifikate oder Tests, die deine Sprachfähigkeiten belegen.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Fraunhofer-Alumni e.V. vorbereitest

Verstehe die Technologien

Mach dich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich der großen Sprachmodelle und neuronalen Netzwerke vertraut. Zeige während des Interviews, dass du die Technologien, die das Fraunhofer IAIS verwendet, gut verstehst und bereit bist, innovative Lösungen zu entwickeln.

Bereite konkrete Beispiele vor

Sei bereit, spezifische Projekte oder Erfahrungen zu teilen, die deine Fähigkeiten in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen demonstrieren. Konkrete Beispiele helfen, deine Expertise zu untermauern und zeigen, dass du praktische Erfahrungen hast.

Fragen stellen

Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Dies zeigt dein Interesse an der Position und am Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich Hybrid Intelligence oder wie das Team zusammenarbeitet.

Präsentiere deine Forschungsergebnisse

Wenn du wissenschaftliche Veröffentlichungen hast, sei bereit, diese zu diskutieren. Erkläre, wie deine Forschungsergebnisse zur Weiterentwicklung im Bereich Machine Learning beitragen können und welche Herausforderungen du dabei überwunden hast.

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