Doktorand*in Reasoning-Methoden für autonome Systeme

Die Fraunhofer-Gesellschaft ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 75 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 32 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Im Rahmen des »Zentrums für angewandte Künstliche Intelligenz Duisburg« (kurz: ZaKI.D) wollen wir mit zukunftsträchtigen KI-Technologien die regionale Wirtschaft bei der Transformation in Duisburg und angrenzenden Regionen unterstützen.

Gemeinsam mit der Universität Duisburg-Essen und der KROHNE Messtechnik GmbH werden wir vom Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) über die Säulen KMU-Unterstützung, Aus- und Weiterbildung sowie KI-Innovationsinkubator dabei helfen, Künstliche Intelligenz in ihre Betriebe und Produkte zu integrieren. Den technologischen Schwerpunkt des ZaKI.D bildet dabei eingebettete Künstliche Intelligenz auf ressourcenbeschränkten Geräten wie z.B. Sensoren, Smart Devices oder Robotern.

Generative Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der KI, in dem sowohl die Schlussfolgerungen von Usereingaben, aber auch die Erzeugung von Daten eine wesentliche Rolle spielen. Bei der Interaktion mit der physischen Welt ist die Verbesserung von Reasoning-Methoden zur Unterteilung einer Nutzereingabe in kleine Teilaufgaben ein zentraler Bestandteil, um die Algorithmen zu verbessern. Im Hinblick auf robotische Systeme werden diese Reasoning-Methoden verwendet, um die vom Nutzer eingegebenen Arbeitsschritte für einen Cobot so zu unterteilen, dass dieser sie Schritt-für-Schritt ausführen kann. Ziel ist hierbei stets die Ausführung dieser Algorithmen on-premise - an dieser Stelle setzen Sie mit Ihrer dreijährigen Promotion an.

Aufgaben:

• Recherchen zum Forschungsstand und Erarbeitung der theoretischen Grundlagen des Reasonings bei generativen KI-Methoden.
• Entwurf und Implementierung fortschrittlicher Trainings- und Feinabstimmungsmethoden (Reinforcement Learning from Human Feedback, Reinforcement Finetuning, Mixture-of-Experts usw.), um die Reasoning-Fähigkeiten von LLMs zu verbessern.
• Etablierung einer Test- und Evaluierungsumgebung für gängige Reasoning-Verfahren basierend auf existierenden Bibliotheken und Frameworks.
• Entwicklung, Implementierung und Evaluation neuer Methoden im Bereich des Reasonings für Robotik-Anwendungen.
• Veröffentlichung der Ergebnisse als wissenschaftliche Publikationen und Präsentation auf internationalen Konferenzen sowie in Projektmeetings.
• Umsetzung der Methoden in einem generativen KI-Framework in enger Kooperation mit unseren Expert*innen.
• Betreuung studentischer und wissenschaftlicher Hilfskräfte sowie Bachelor- und Masterarbeiten.

Profil:

• Sehr gut abgeschlossenes Studium (M.Sc. oder Uni-Diplom) in Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik oder einem vergleichbaren technischen/naturwissenschaftlichen Studiengang.
• Kenntnisse in der Programmiersprache Python und/oder C++ sowie mit einschlägigen Tools/Frameworks.
• Kenntnisse im Umgang mit Bibliotheken zur Datenanalyse.
• Eine systematische und eigenständige Arbeitsweise, gepaart mit Kreativität, Hands-on-Mentalität und Kommunikationssicherheit.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
• Erste praktische Erfahrungen mit Multimodalen Large Language Models (MLLMs).

Wünschenswerte Qualifikationen:

• Master- bzw. Diplomarbeit im Bereich von Multimodalen Large Language Models (MLLMs) und/oder reasoning-Modellen.
• Erste Erfahrungen zum Thema Embedded-KI.
• Idealerweise Erfahrungen im Umgang mit HPC-Clustern.

Wir bieten:

• Arbeit in einem neuausgerichteten Team mit interdisziplinären Wissenschaftler*innen im Bereich Maschinelles Lernen und generative KI.
• Regelmäßiger Austausch über den wissenschaftlichen Stand Ihrer Arbeit.
• Unterstützung durch begleitende Angebote während der Promotionszeit.
• Flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten an bis zu zwei Tagen pro Woche.
• Betriebliche Altersvorsorge und Zuschuss zum Deutschland-Ticket.
• Sehr gute Verkehrsanbindung sowie kostenlose Parkplätze.
• Unterstützungsangebote zur Vereinbarkeit von Familie und Beruf.
• Vergünstigte Angebote namhafter Hersteller und Marken.