PhD Candidate (f/m/x) - Post-Training, Reasoning, and Multimodal Health AI

HPI ist als eines der führenden Universitätsinstitute für Informatik anerkannt. Unser Ziel ist es, die digitale Souveränität Europas durch exzellente Forschung und praxisorientierte Lehre in der Informatik zu stärken. Am HPI sind wir überzeugt, dass Exzellenz entsteht, wenn Wissen aus verschiedenen Disziplinen gemeinsam kombiniert wird, um verantwortungsvolle und wegweisende Lösungen für die Zukunft zu schaffen. In unseren Forschungsclustern "Systeme", "Daten und KI", "Grundlagen", "Digitale Gesundheit", "Sicherheit" und "Wirtschaft und Gesellschaft" arbeiten Forscher aus verschiedenen Disziplinen zusammen an Themen, die relevant sind, um die Herausforderungen der Gesellschaft zu lösen.

Die Digital Engineering Fakultät der Universität Potsdam und das HPI bieten ein einzigartiges Studienprogramm in Informatik in Deutschland an. Im Zuge seines starken Wachstums sucht das Hasso Plattner Institut zum frühestmöglichen Zeitpunkt nach einer Person für die folgende Position.

Die Position ist befristet (3 Jahre, mit Möglichkeit zur Verlängerung) und in Vollzeit, beginnend ab Juli 2026.

Der Lehrstuhl für Menschzentrierte Transformative KI am HPI entwickelt KI, die klein genug ist, um souverän zu sein, leistungsfähig genug, um nützlich zu sein, und vertrauenswürdig genug, um in hochriskanten Gesundheitsentscheidungen eingesetzt zu werden. Unsere Kernforschung umfasst effiziente Denkarchitekturen, Interpretierbarkeit und Datenattribution sowie differenzielle Privatsphäre – alles mit dem Ziel, kompakte, private und prüfbare medizinische KI zu ermöglichen. Wir arbeiten mit führenden klinischen und Forschungspartnern, einschließlich des Mount Sinai Health System in New York.

Ihre zukünftigen Aufgaben

• Entwicklung effizienter Post-Training-Methoden – einschließlich Feinabstimmung, LoRAs und (privater) Anpassungstechniken – die es kompakten vortrainierten Modellen ermöglichen, starke Leistungen bei medizinischen Denkaufgaben mit formalen Datenschutzgarantien zu erzielen.
• Untersuchung und Verbesserung der Denkfähigkeiten von Modellen mit weniger als 4 Milliarden Parametern durch Post-Training-Interventionen: Instruktionsabstimmung, Verstärkendes Lernen aus menschlichem/AI-Feedback, Ketten-Denken-Destillation und verwandte Techniken.
• Entwurf und Bewertung multimodaler Integrationsstrategien für medizinische Daten – Kombination von klinischem Text, Bildgebung (Radiologie, Pathologie), Genomik und strukturierten Gesundheitsakten innerhalb kompakter Modellarchitekturen.
• Aufbau und Pflege medizinischer Denkbenchmarks und Evaluierungsprotokolle, die klinisch bedeutungsvolle Fähigkeiten widerspiegeln, in Zusammenarbeit mit unseren klinischen Partnern.
• Beitrag zur differenziell privaten synthetischen Datenpipeline für datenarme medizinische Bereiche.
• Veröffentlichung in erstklassigen Fachzeitschriften (NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, MICCAI) und Beitrag zum kollaborativen Forschungsprogramm der Gruppe.

Ihre Fähigkeiten

• Masterabschluss (oder gleichwertig) in Informatik, maschinellem Lernen, Mathematik oder einem eng verwandten Bereich.
• Starker Hintergrund in mindestens einem der folgenden Bereiche: Post-Training-Methoden (Feinabstimmung, RLHF, Instruktionsabstimmung), multimodales Lernen, Datenattribution oder Denken in Sprachmodellen.
• Vertrautheit mit Konzepten der differenziellen Privatsphäre oder die Bereitschaft, sich intensiv mit datenschutzfreundlichem maschinellen Lernen auseinanderzusetzen.
• Erfahrung mit medizinischen oder biomedizinischen Daten (Bildgebung, NLP auf klinischem Text, Genomik) ist ein großer Vorteil.
• Kenntnisse in Python und modernen Deep-Learning-Frameworks (PyTorch bevorzugt).
• Starke Publikationsbilanz oder nachgewiesenes Forschungspotenzial (z.B. herausragende Dissertation).
• Fließendes Englisch; Deutsch ist willkommen, aber nicht erforderlich.

Was wir bieten

• Ein erstklassiges, aktives und inspirierendes Forschungsumfeld an der Schnittstelle von effizienter KI, Datenschutz und Gesundheit.
• Die Möglichkeit, Forschung zu produzieren, die wirklich einen Einfluss hat – die Mission unserer Gruppe ist es, KI zu entwickeln, die Patienten stärkt.
• Zusammenarbeit mit führenden internationalen Partnern, einschließlich des Mount Sinai Health System (New York) und des Digital Health Clusters des HPI.
• Regelmäßige Teamevents und Workshops.
• Für Probleme jeglicher Art (einschließlich solcher in Ihrem Privatleben) können Sie unseren externen Mitarbeiterberatungsdienst kostenlos nutzen.
• Attraktive Mitarbeiterangebote (Corporate Benefits).
• Vom Unternehmen subventioniertes Ticket für den öffentlichen Nahverkehr / "Deutschlandticket".
• Möglichkeit, remote zu arbeiten (bis zu 2 Tage pro Woche).
• 30 Tage Urlaub plus zwei zusätzliche freie Tage an Heiligabend und Silvester.
• Zahlreiche Sporteinrichtungen (Tennis- und Basketballplätze, Beachvolleyballplatz, Calisthenics-Park und Teilnahme an Laufveranstaltungen).
• Arbeitsplatz auf dem HPI-Campus in Potsdam-Babelsberg (S-Bahn-Station Griebnitzsee), mit schnellen Verkehrsanbindungen nach Berlin.

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung, einschließlich Motivationsschreiben, Lebenslauf, relevanten Zeugnissen oder Abschlusszertifikaten, einem Beispiel Ihrer wissenschaftlichen Arbeit (z.B. Dissertation, Auszug oder Veröffentlichung), Empfehlungsschreiben (sofern verfügbar) sowie Ihren Gehaltsvorstellungen bis zum 30. April 2026. Das erwartete Startdatum ist Juli 2026, und die Interviews werden im Mai 2026 durchgeführt. Bitte bewerben Sie sich ausschließlich über unsere Karriereseite.

Kontakt HR Recruiting

Kontakt Forschungsgruppe

Hasso-Plattner-Institut für Digital Engineering gGmbH
Prof.-Dr.-Helmert-Str. 2-314482 Potsdam