Der KI Methoden- und Software-Hub für “Maschinelles Lernen in den Wissenschaften” agiert als zentrale Schnittstelle zwischen dem Exzellenzcluster und den Fachbereichen der Universität. Er bündelt Expertise für Maschinelles Lernen sowie die Entwicklung und dauerhafte Nutzbarmachung von Forschungssoftware. Die wissenschaftliche Leitung soll eine projektbasierte Beratungsstruktur aufbauen, um den Wissenstransfer aus dem Exzellenzcluster bzw. aus dem Maschinellen Lernen in die anderen Fachbereiche der Universität sicherzustellen, sowie die Verknüpfung von fachwissenschaftlichen Anwendungsbereichen mit der Forschung im Bereich des Maschinellen Lernens organisieren. Des Weiteren sollen Strukturen für breitere Anwendungsmöglichkeiten von Software-Paketen aufgebaut werden, die aus der Entwicklung neuer Algorithmen resultieren. Diese Softwarepakete sollen nachhaltig gepflegt werden, sodass sie von der KI/ML Community leicht genutzt werden können.
Der Aufgabenbereich umfasst: Projektberatung:
- Fachliche Erstberatung von wissenschaftlichen Projekten aus einer Vielzahl an Disziplinen bei Fragen im Bereich Maschinelles Lernen.
- Entwicklung von Prototypen für Standard Use Cases des Maschinellen Lernens.
- Organisation von Netzwerkveranstaltungen zwischen dem ML-Forschungsbereich und wissenschaftlichen Anwendungsfächern.
- Auswahl von Software-Paketen für die Aufbereitung zur breiten Weiternutzung.
- Lizenzierung der Software-Pakete unter Berücksichtigung von open-source-Standards.
- Veröffentlichung auf geeigneten Plattformen wie github.
- Personalverantwortung für Wissenschaftler:innen, die im KI Methoden- und Software-Hub angestellt werden.
- Entwicklung von Lehrveranstaltungen, in denen Doktorand:innen und Wissenschaftler:innen aus anderen Fachbereichen an das Maschinelle Lernen herangeführt werden. Lehre in den Bachelor- oder Master-Studiengängen ist nicht vorgesehen.
Die Stelle bietet einen großen Gestaltungsspielraum. Die Möglichkeit an Publikationen und Drittmittelanträgen mitzuwirken ist gegeben, aber nicht das primäre Ziel der Stelle.
Was Sie einbringen (Voraussetzungen für diese Stelle):
- Eine Promotion im Maschinellen Lernen oder Data Science und einen Hintergrund in Informatik, Physik, Mathematik oder ähnlichen Fächern.
- Vertiefte Kenntnisse in wissenschaftlicher Software-Entwicklung.
- Gute Kommunikationsfähigkeit.
- Programmiererfahrung in den üblichen Sprachen (Python, Julia, R, C++, etc.).
- Projektmanagementerfahrung.
- Neugierde auf die Forschung in unterschiedlichen Wissenschaftsbereichen und Offenheit, sich mit verschiedenen Anwendungsszenarien zu befassen.
Die Universität Tübingen setzt sich für die Ziele der Gleichstellung und Diversität ein und fördert aktiv Chancengleichheit. Schwerbehinderte Bewerber:innen werden bei gleicher Eignung und Befähigung bevorzugt berücksichtigt. Die Einstellung erfolgt durch die Zentrale Verwaltung der Universität Tübingen.
