wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in im Bereich maschinelles Lernen und KI

Die Fachhochschule (FH) Bielefeld ist mit mehr als 10.000 Studierenden die größte Fachhochschule in Ostwestfalen-Lippe (OWL). Mit Standorten in Bielefeld, Minden und Gütersloh ist sie in der Region, bundesweit und international durch vielfältige Kontakte, Partnerschaften und Kooperationen in Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Kultur hervorragend vernetzt. Hohe Qualität in Lehre und For-schung ist das Anliegen der Fachbereiche Gestaltung, Campus Minden, Ingenieurwissenschaften und Mathematik, Sozialwesen, Wirtschaft und Gesundheit. Im Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mathematik ist im Rahmen der Bekanntmachung “Netzwerke 2021„ vom Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen (MKW NRW) für das geförderte Verbundprojekt “SustAInable Life-cycle of Intelligent Socio-Technical Systems„ (SAIL) zum nächstmöglichen Zeitpunkt der Arbeitsplatz für eine*n

wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in im Bereich maschinelles Lernen und KI
(SAIL-Teilprojekt R2.1: Self-aware AI, resilience and preparedness)

in Vollzeit befristet bis zum 31.07.2026 zu besetzen. Die Vergütung erfolgt je nach Vorliegen der persönlichen Qualifikation und der übertragenen Aufgaben bis zur Entgeltgruppe 13 TV-L. Im Rahmen dieser Beschäftigungen besteht die Möglichkeit zu einer kooperativen Promotion. Ihr Arbeitseinsatz erfolgt am Campus Bielefeld. Derzeitige Systeme, die KI-Technologie enthalten, zielen hauptsächlich auf die Einführungsphase ab, in der eine Kernkomponente das Training und die Anpassung von KI-Modellen auf der Grundlage gegebener Beispieldaten ist. Das neue Forschungsnetzwerk SAIL soll die Grundlagen für eine nachhaltige Gestaltung von KI-Komponenten entwickeln. Das Ziel: KI-Systeme sollen über ihren gesamten Produktlebenszyklus transparent, sicher und robust arbeiten. In dem interdisziplinären Netzwerk kooperieren neben der FH Bielefeld die Universität Bielefeld, die Universität Paderborn und die TH OWL. Das Projekt adressiert dabei sowohl Grundlagenforschung im Bereich der KI, deren Implikationen aus Perspektive der Geistes- und Sozialwissenschaften, als auch konkrete Anwendungsfelder im Bereich Industrie 4.0 und Intelligent Healthcare. Die Vorhersagen von KI-Systemen sind mit Unsicherheit behaftet. Dies macht ihren Praxiseinsatz oftmals schwierig. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, mit dieser Unsicherheit umzugehen: Dazu gehören die Antizipation und Korrektur ungültiger Vorhersagen oder nachgelagerte Strategien zum Umgang mit ungültigen Ergebnissen. In diesem Teilprojekt werden Ansätze aus beiden Richtungen untersucht und dabei sowohl die algorithmische Ebene als auch die Nutzerperspektive berücksichtigt. So könnten KI-Systeme in Interaktion mit dem Nutzer*innen falsche Vorhersagen identifizieren und sich entsprechend verbessern. Die entwickelten Verfahren werden an Versuchsaufbauten in den Anwendungsbereichen „Intelligent Industrial Work Spaces“ und „Adaptive Healthcare Assistance Systems“ validiert.

Ihre Aufgaben:

• eigenständige Projektkoordination und -umsetzung im Forschungsverbund
• Durchführung selbstständiger wissenschaftlicher Tätigkeiten im Rahmen des Forschungsvorhabens:
  • Identifikation und Definition der Anforderungen an den KI-Workflow, die einzusetzenden Algorithmen und die zugrundeliegende Infrastruktur
  • Realisierung von neuen ML-Ansätzen, die bspw. auf Techniken des aktiven Lernens und der Modellierung von Unsicherheit in der Vorhersage beruhen
  • Entwicklung von Nutzerschnittstellen zu den entwickelten KI-Systemen
  • Generalisierung und Verifikation der modularen Lösungsbausteine auf der eigenen Forschungsinfrastruktur der FH-Bielefeld
  • Durchführung von Studien mit Nutzer*innen der neu entwickelten Systeme
  • Anwendung und Transfer der Forschungsergebnisse
• Anleitung und Führung von studentischen und wissenschaftlichen Hilfskräften
• Wissenstransfer/Publikationen/Konferenzvorträge
• Unterstützung der Projektleitung bei sonstigen Projektaktivitäten im Rahmen von SAIL
• Umsetzung kreativer Ideen im Forschungsverbund sowie interdisziplinäres Arbeiten

Die Aufgaben sind in Abstimmung mit Herrn Professor Dr.-Ing. Wolfram Schenck selbstständig durchzuführen. Darüber hinaus arbeiten Sie in einem interdisziplinären Team bestehend aus den wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen der anderen Hochschulen und weiteren Professorinnen/Professoren zusammen.

Unsere Erwartungen:

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master of Science, Universität oder Fachhochschule) aus einem der Bereiche Informatik, Data Science, Elektrotechnik, (Bio-)Mechatronik oder Kognitionswissenschaften mit Vertiefung datenbasierte Modellbildung, Statistik oder maschinelles Lernen
• fundierte Fachkenntnisse in den Bereichen Datenerfassung und -auswertung, maschinelles Lernen, Statistik, Data Mining und Optimierung
• erste Praxiserfahrungen mit den Methoden und Toolboxen des maschinellen Lernens
• sehr gute Programmierkenntnisse (Python, R, MATLAB/Simulink, etc.)
• ausgeprägtes konzeptionelles und analytisches Denken und Handeln
• selbstständige und eigenverantwortliche Arbeitsweise
• überdurchschnittliche Auffassungsgabe
• Erfahrung in der Erstellung wissenschaftlicher Texte und der Präsentation von wissenschaftlichen Arbeitsergebnissen
• sehr gute Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift
• ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit und ein sicheres Auftreten

Eine weitere Einstellungsvoraussetzung ist, dass aufgrund bisheriger Arbeitsverhältnisse die Befristungshöchstgrenzen des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes nicht überschritten werden.

Wir wünschen uns:

• Grundlagenkenntnisse der deutschen Sprache
• Erfahrungen in dem Bereich der Projektkoordination
• Erfahrung im Rahmen von wissenschaftlichen Tätigkeiten, im Erstellen von wissenschaftlichen Berichten und Veröffentlichungen oder Tätigkeiten als studentische oder wissenschaftliche Hilfskraft

Unser Angebot:

• Möglichkeit zur Teilnahme an Qualifizierungsangeboten
• Unterstützungsangebote bei Publikationen und Patenten
• betriebseigene Kita „EffHa“ und Ferienbetreuung am Campus Bielefeld
• 6 Fachbereiche mit vielfältigen Partnerschaften und Forschungskooperationen in einer der wirtschaftsstärksten Regionen Deutschlands
• gute Verkehrsanbindung an den ÖPNV
• Teilnahme am Hochschulsport der Universität Bielefeld

Die Fachhochschule Bielefeld ist für ihre Erfolge in der Gleichstellung mehrfach ausgezeichnet und zugleich als familiengerechte Hochschule zertifiziert. Sie freut sich daher über Bewerbungen von Frauen. Dies gilt in besonderem Maße im wissenschaftlichen Bereich sowie in Technik, IT und Handwerk. Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Auch Bewerbungen von schwerbehinderten Menschen sind erwünscht. Bei gleicher Eignung werden schwerbehinderte Menschen vorbehaltlich anderer gesetzlicher Regelungen bevorzugt eingestellt. Detaillierte Informationen zu den Teilprojekten von SAIL finden Sie unter: https://jaii.eu/sail. Mehrfachbewerbungen auf andere Teilprojekte im Verbund sind ausdrücklich erwünscht. Geben Sie in diesem Fall bitte die Kennziffern der jeweiligen Teilprojekte in Ihrer Bewerbung mit an. Fragen zum Inhalt der ausgeschriebenen Stelle beantwortet Ihnen sehr gerne Herr Professor Dr.-Ing. Wolfram Schenck, E-Mail: wolfram.schenck@fh-bielefeld.de. Sie haben Interesse? Bitte bewerben Sie sich bis zum 23.02.2023 unter Angabe der Kennziffer 03302 ausschließlich hier online.