Nachwuchsgruppenleiter in/postdoc - Sankt Augustin, Deutschland - Fraunhofer-Gesellschaft

Fraunhofer-Gesellschaft
Fraunhofer-Gesellschaft
Geprüftes Unternehmen
Sankt Augustin, Deutschland

vor 1 Woche

Lena Wagner

Geschrieben von:

Lena Wagner

beBee Recruiter
Beschreibung
Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 2,9 Milliarden Euro.

Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 2,9 Milliarden Euro.

Wir vom Fraunhofer FIT sind der exzellente Partner für die menschzentrierte Gestaltung der digitalen Zukunft. Wir wollen die Welt nicht nur digitaler machen. Wir wollen sie für die Menschen besser gestalten. Gut 350 Wissenschaftler*innen erarbeiten bei uns in interdisziplinären Teams innovative Lösungen zu den Themen Digitale Energie, Gesundheit und Nachhaltigkeit sowie Human-centered Engineering & Design, Data Science & KI, Wirtschaftsinformatik, Mikrosimulation und Cooperative Information Spaces wie Blockchain.

**Interessieren Sie sich für Forschungs
- und Praxisprojekte rund um das Thema Datenschutz und Data Spaces? Dann nutzen Sie die Chance und werden Sie Teil unserer Abteilung Data Science and Artificial Intelligence in Sankt Augustin**

Unsere Forschungsgruppe **Datenschutz und Datensouveränität** widmet sich der Entwicklung innovativer Lösungen, die die Sicherheit und den Schutz sensibler Daten in realen datengetriebenen Anwendungsfällen in verschiedenen Bereichen gewährleisten. Dazu gehören unter anderem die Bereiche Cybersicherheit, Datenräume, Energie, Lieferkette, Finanzen und Gesundheit. Datensouveränität, d. h. die Fähigkeit von Einzelpersonen oder Unternehmen, die vollständige Kontrolle über ihre Daten zu haben, erfordert fortschrittliche Technologien, die über die Anonymisierung hinausgehen, wie z. B. homomorphic encryption (HE), secure multi party computation (MPC) und differential privacy. Als Teil dieses Teams werden Sie Forschung betreiben und sichere Lösungen für reale Anwendungsfälle (z. B. Datenräume, Anwendungen für maschinelles Lernen, sicherer Datenaustausch, verteilte Systeme) entwickeln, um Datenschutz und Datensouveränität mit Partnern aus Industrie und Forschung in nationalen und internationalen Projekten zu ermöglichen.

Wir sind aktiv an den von der Industrie betriebenen Dateninfrastrukturinitiativen International Data Spaces und Gaia-X, an der Medical Informatics Initiative und an Forschungsdateninfrastrukturen beteiligt.

**Was Sie bei uns tun**
- Sie beteiligen sich an interdisziplinären Forschungskooperationen, z.B. innerhalb von Fraunhofer/RWTH Aachen und mit anderen nationalen und internationalen Partnern und Kunden.
- Sie akquirieren Forschungsgelder von nationalen und internationalen Förderorganisationen und Industriekunden.
- Sie forschen zu Informationssicherheit und Datenschutz, z. B. im Bereich Data Spaces und Cybersecurity.
- Sie haben die Möglichkeit, in den Bereichen Datenschutz und maschinelles Lernen zu lehren.
- Sie betreuen BSc-, MSc
- und PhD-Studenten.
- Sie veröffentlichen Forschungsergebnisse und verbreiten relevante Forschungsergebnisse an ein breiteres Publikum (Public Outreach)

**Was Sie mitbringen**
- Sie haben einen Doktortitel in Informatik/Mathematik/verwandten Themen (oder stehen kurz vor dem Abschluss).
- Nachgewiesene wissenschaftliche Leistungen (z. B. Veröffentlichungen auf bekannten Konferenzen zum Thema Sicherheit und Datenschutz).
- Gute Kenntnisse in Mathematik und Informatik.
- Erfahrung in der Zusammenarbeit bei Forschungsprojekten, idealerweise einschließlich Erfahrung im Projektmanagement.
- Fließende schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und Deutsch.

**Darüber hinaus verfügen Sie über vertiefte Kenntnisse in einigen der folgenden Bereiche**:

- Erfahrung in angewandter Kryptographie/Privacy Enhancing Technologies (z.B. Secure Multiparty Computation, Homomorphic Encryption, Differential Privacy).
- Erfahrung mit Methoden und Algorithmen für maschinelles Lernen/Data Science/Deep Learning und deren Relevanz in praktischen Anwendungen.
- Idealerweise haben Sie Erfahrung mit Wissensgraphen und Datensemantik.
- Anwendbare Sicherheit und Datenschutz.
- Gute Programmierkenntnisse (z.B. Java, C, C++) und Skriptsprachen (z.B. Python, JavaScript).
- Requirements Engineering, Softwarearchitektur und Entwicklungsmethodik.
- Kenntnisse der für Datenhoheit und Datenschutz relevanten Gesetzgebung, insbesondere der GDPR.

**Jede der folgenden Fachrichtungen ist von Vorteil**:

- Erfahrung im Bereich der Cybersicherheit.
- Datenschutz-erhaltendes maschinelles Lernen.
- Intrusion Detection Systems.
- Erfahrung im Bereich der Energiesysteme/kritischen Infrastrukturen.
- Differential Privacy für statistische Datenbanken und für Sensordaten.
- Homomorphic Encryption (HE) mit SEAL oder HELib.
- Secure Multiparty Computation (MPC) mit SP
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