Im CITEC (Center for Cognitive Interaction Technology) ist die folgende Position zu besetzen:
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im Bereich Reinforcement Learning und Optimierung
- Start: nächstmöglich
- Vollzeit
- Vergütung nach E13 TV-L
Die Arbeitsgruppe Wissensrepräsentation und Machinelles Lernen am CITEC der Universität Bielefeld forscht daran, wie menschliches Domänenwissen Methoden und Modelle des maschinellen Lernens unterstützen kann und sich umgekehrt menschliches Wissen aus Modellen des maschinellen Lernens extrahieren lässt, etwa über interpretierbares und erklärbares maschinelles Lernen sowie Anwendungen im Bildungsbereich. Aktuell besteht die Gruppe aus 10 zumeist drittmittelgeförderten Mitarbeitenden.
Die Stelle ist im Projekt SMaRT-DC angesiedelt, in dem die Universität Bielefeld im Verbund mit Fraunhofer IOSB-INA sowie den Industriepartnern Lenze und Weidmüller neue Verfahren des hybriden, Modell-basierten Reinforcement-Lernens entwickeln, die unter Berücksichtigung von Sicherheitsgarantien die Auslegung von Gleichstrom (DC)-Netzen und ihren echtzeitfähigen adaptiven Betrieb optimieren. Die Stelle befasst sich mit neuartigen Verfahren des robusten reinforcement learning, um die Auslegung von Gleichstromnetzen zu optimieren. Dabei sollen insbesondere Extremszenarien abgeleitet und unter Berücksichtigung neuer Kontrollstrategien für die Optimierung herangezogen werden. Iterative Optimierung über Reinforcement-Learning, Adversarielle Szenarien und Multikriterielle Optimierung werden ebenfalls erforscht. Die Interdisziplinäre Zusammenarbeit mit innovativen Forschungs- und Anwendungspartnern im maschinellen Lernen sowie in der Automatisierungs- und Elektrotechnik ist wesentlicher Teil der Forschungsarbeit. Die Stelle ist für die wissenschaftliche Qualifikation (Promotion) geeignet.
Die Stelle wird vorbehaltlich der Projektbewilligung ausgeschrieben.
- Erforschung neuartiger Verfahren des Reinforcement Learning für die Optimierung von DC-Netzen unter Einbeziehung von Extremszenarien und Domänenwissen (60 %)
- Implementierung dieser Verfahren als praxistaugliche Software (20 %)
- interdisziplinäre Zusammenarbeit mit den Forschungs- und Anwendungspartner*innen im Verbund (10 %)
- Publikation von Forschungsergebnissen, Daten und Software in einschlägigen Konferenzen und Journalen (10 %)
Unser Angebot
- Vergütung nach E13 TV-L
- befristet auf 36 Monate (§ 2 Abs. 1 Satz 1 WissZeitVG; entsprechend den Vorgaben des WissZeitVG und des Vertrages über gute Beschäftigungsbedingungen kann sich im Einzelfall eine abweichende Vertragslaufzeit ergeben)
- Vollzeit
- interne und externe Fortbildungsmöglichkeiten
- Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten
- Vereinbarkeit von Familie und Beruf
- gute Verkehrsanbindung
Das erwarten wir
- abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (z. B. Master) in Informatik, Elektrotechnik, Data Science oder angrenzenden Fächern
- alternativ: abgeschlossenes Hochschulstudium (z. B. Bachelor) sowie weit vorangeschrittenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich Informatik
- ausgeprägte Kenntnisse in Optimierungsverfahren
- ausgeprägte Kenntnisse in maschinellem Lernen
- Interesse und Leidenschaft für interdisziplinäre Forschung an der
- Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und Elektrotechnik
- gute Kenntnisse der deutschen und englischen Sprache (mündlich und schriftlich)
- analytische Fähigkeiten und wissenschaftliche Denkweise
- selbständige, eigenverantwortliche und engagierte Arbeitsweise
Das wünschen wir uns
- praktische Erfahrungen in der Forschung zu Reinforcement Learning für Optimierung
- Kenntnisse zu Gleichstromnetzen
- Kenntnisse zu adversarial machine learning
Die Beschäftigung ist der wissenschaftlichen Qualifizierung förderlich, die Gelegenheit zur wissenschaftlichen (Weiter-)Qualifikation wird gegeben.
Bewerbungsfrist: 29.10.2026
Kontakt
Prof. Dr. Benjamin Paaßen
0521 106-87838
bpaassen@techfak.uni-bielefeld.de
Anschrift
Universität Bielefeld
Technische Fakultät
Prof. Dr. Benjamin Paaßen
Postfach 10 01 31
33501 Bielefeld
Die Universität Bielefeld ist für ihre Erfolge in der Gleichstellung mehrfach ausgezeichnet und als familienfreundliche Hochschule zertifiziert. Sie freut sich über Bewerbungen von Frauen. Dies gilt im besonderen Maße im wissenschaftlichen Bereich sowie in Technik, IT und Handwerk. Bewerbungen von geeigneten schwerbehinderten oder ihnen gleichgestellten behinderten Menschen sind ausdrücklich erwünscht. An der Universität Bielefeld werden Stellenbesetzungen auf Wunsch grundsätzlich auch mit reduzierter Arbeitszeitvorgenommen, soweit nicht im Einzelfall zwingende dienstliche Gründe entgegenstehen.
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Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im Bereich Reinforcement Learning und Optimierung in Bielefeld Arbeitgeber: Uni Bielefeld
Die Universität Bielefeld ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine offene und angenehme Arbeitsatmosphäre sowie flexible Arbeitszeiten bietet. Mit einem starken Fokus auf die Vereinbarkeit von Familie und Beruf, umfangreichen Fortbildungsmöglichkeiten und einer Vielzahl von Gesundheits- und Beratungsangeboten fördert die Fakultät für Linguistik und Literaturwissenschaft die persönliche und berufliche Entwicklung ihrer Mitarbeiter*innen. Zudem profitieren Sie von einem modernen Arbeitsumfeld und der Möglichkeit, in einem interdisziplinären Team zu arbeiten, das durch hohe Internationalität und Interkulturalität geprägt ist.
