Informatiker in - Berlin, Deutschland - Hochschule für Technik und Wirtschaft

Hochschule für Technik und Wirtschaft
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Geprüftes Unternehmen
Berlin, Deutschland

vor 2 Wochen

Lena Wagner

Geschrieben von:

Lena Wagner

beBee Recruiter


Beschreibung
**ID 913/2023 - Informatiker_in / Sozialwissenschaftler_in**:
als wissenschaftliche_r Mitarbeiter_in im Projekt "Standards für Transparente KI Systeme"

Fachbereich 4 | Entgeltgruppe 13 | Teilzeit 75% | befristet vom bis zum
**vorbehaltlich des finalen Zuwendungsbescheid**

**Das werden Ihre Aufgaben sein**
- Selbständige Bearbeitung eines Forschungsprojektes und Entwicklung von Standards für die Benutzerschnittstelle von KI-Systemen, v.a. im Personalbereich,
- Durchführung von Expert_inneninterviews, Designworkshops, kontrollierten Experimenten und Conjoint-Analysen,
- Verfassen von wissenschaftlichen Publikationen.

**Das sollte Ihr Profil sein**
- Abgeschlossener wissenschaftlicher Hochschulabschluss in Sozialwissenschaften, Betriebswirtschaftslehre oder Informatik für Geistes
- und Sozialwissenschaftler_innen, Sozioinformatik oder vergleichbare Studienrichtung,
- Erste Erfahrungen in quantitativer und qualitativer empirischer Forschung, vorzugsweise zu Benutzerschnittstellen von intelligenten Systemen und/oder anwendbare Kenntnisse von statistischen Methoden
- Fähigkeit zum Aufbau eines Netzwerks mit Vertreter_innen der betrieblichen Mitbestimmung und Personalverantwortlichen zum Thema,
- Sehr gute deutsche und englische Sprachkenntnisse,Fähigkeit, Gender
- und Diversityaspekte im Aufgabengebiet zu berücksichtigen und zu integrieren.

Anwender_innen können und müssen KI-gestützte Systeme (z.B. Empfehlungssysteme für Weiterbildungen) nicht im Detail verstehen, nachvollziehen oder überprüfen. Häufig ist es jedoch notwendig, die Einflussfaktoren auf die Systemergebnisse zu verstehen, um diese zu akzeptieren oder ggf. auch korrigieren zu können. Im Projekt TranKI werden Standards für die Benutzerschnittstellen von KI-Systemen entwickelt, die helfen, die Systemausgaben zu verstehen und einzuordnen, z.B. durch kontrafaktische Erläuterungen oder adaptive Visualisierungen relevanter Variablen.

**Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung

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