Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in im BMFTR-Verbundprojekt: DSGVO-Konforme Sprachsysteme für Informationelle Selbstbestimmung (TransparentNLP) (m/w/x)
Entwicklung neuartiger Privacy-Enhancing Technologien für große Sprachmodelle im BMFTR-Verbundprojekt TransparentNLP. Masterabschluss in Informatik oder verwandten Bereichen mit ML/NLP-Erfahrung erforderlich. Hohe Eigenverantwortung und anspruchsvolle Aufgaben.
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Anforderungen
- Masterabschluss in Informatik oder verwandten Bereichen (abgeschlossen oder fast abgeschlossen)
- Erfahrung in Maschinellem Lernen, NLP und Data Science
- Kenntnisse in Python, C, C++, Java und Lua
- Deutschkenntnisse Niveau C1
- Anwendung von Data Science, KI und NLP zur Analyse großer Datensätze
- Abgeschlossene Kurse in Deep Learning, überwachten und unüberwachten Methoden, evolutionären Algorithmen, ML-Theorie und NLP mit Deep Learning
- Kompetenzen in mindestens einer der beiden Sprachen (Python/C/C++/Java/Lua) und Bereitschaft, sich die andere anzueignen
Aufgaben
- Entwicklung einer neuartigen Privacy-Enhancing Technologie zur Befähigung großer Sprachmodelle
- Wahrheitsgemäße und verständliche Beantwortung von Fragen zur Datenverarbeitung personenbezogener Daten ermöglichen
- Realisierung eines hochgradig robusten und verifizierbaren Retrieval-Augmented Generation (RAG) Frameworks
- Automatisierte Beantwortung von Fragen im Bereich der Datenschutz-Compliance
- Integration von Sparse-Attention-Mechanismen und Inference-Time-Scaling zur Optimierung des Trade-offs zwischen Kontext-Latenz und faktischer Faithfulness
- Implementierung neuartiger Guardrail-Mechanismen gegen Adversarial Attacks
- Einsatz von automatisierter Attribuierung und Frameworks zur Detektion von Unanswerability
- Minimierung von Halluzinationen und Ermöglichung präziser, evidenzbasierter Kommunikation rechtlicher Inhalte auf Expertenniveau
- Technische Realisierung einer robusten und verifizierbaren RAG-Architektur
- Entwicklung einer modularen Pipeline von der effizienten Verarbeitung langer Kontexte über die Implementierung von Guardrailing-Mechanismen bis hin zur automatisierten Attribuierung mittels Inference-Time-Scaling
- Iterative Verzahnung mit der automatisierten Evaluation zur kontinuierlichen Optimierung der Antwortqualität
- Bereitstellung validierter Systemkomponenten für den fachübergreifenden Anwendungsdemonstrator
Berufserfahrung
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Benefits
- Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten
- Engagiertes und wertschätzendes Team
- Anspruchsvolle und abwechslungsreiche Aufgaben
- Hohe Eigenverantwortung
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Ruhr-Universität Bochum erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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Die Ruhr-Universität Bochum ist eine der führenden Forschungsuniversitäten in Deutschland und fördert interdisziplinäre Zusammenarbeit.
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