Die Hauptaufgaben im Projekt "VeraXtract" sind:

1. Unterstützung beim Fine-Tuning von LLMs (e.g. BERT-based, GPT) zur Erkennung von Desinformationsnarrativen und/oder Unterstütztung bei der Entwicklung von Ansätzen zur Erklärbaren KI (70%)

2. Unterstützung bei Datenanalyse und Daten Annotation: Annotierung von Daten und Anwendung unterschiedlicher statistischer Methoden/Methoden des Maschinellen Lernens für z.B. Daten von Nutzerstudien (20%)

3. Unterstützung von Datenvisualisierung und wissenschaftliche Aufbereitung der Ergebnisse (10%)

Muss:
1.Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen, neuronale Modelierung und statistische Methoden (Python/R/ idealerweise auch PyTorch und Tensorflow)
2.Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

Kann:
3.Idealerweise Kenntnisse im Bereich Erklärbare KI oder Human-Computer Interaction

4.Ergebnisorientierter Teamplayer/in mit Problemlösungskompetenz und Eigenmotivation


Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Vera Schmitt (vera.schmitt@tu-berlin.de), Irene Hube-Achter
Besetzungszeitraum: ab sofort bis zum 31.08.2027
Bewerbung an: bewerbung@qu.tu-berlin.de

Ihre schriftliche Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersicht richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die o.g. Beschäftigungsstelle.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.