Wissenschaftliche r Mitarbeiter in - Bielefeld, Deutschland - Universität Bielefeld

Universität Bielefeld

Geprüftes Unternehmen

Bielefeld, Deutschland

vor 2 Wochen

Geschrieben von:

Lena Wagner

beBee Recruiter

Beschreibung

**Zoom**

Größer

Kleiner
- In der Technische Fakultät ist die folgende Position zu besetzen:

- Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d), AG "Wissensprepräsentation und maschinelles Lernen"
- Kennziffer:

- **Wiss23146**
- Start: nächstmöglich
- Vollzeit
- Vergütung nach E13 TV-L
- befristet
- Die Arbeitsgruppe "Wissensrepräsentation und Maschinelles Lernen" forscht an Methoden, um menschliches Wissen in maschinelles Lernen einzubinden und Modelle des maschinellen Lernens für menschliche Nutzer*innen verstehbar zu machen. Als Brücke zwischen menschlichem Wissen und maschinellem Lernen dienen dabei Datenstrukturen wie Graphen und formale Grammatiken. Ein wichtiger Anwendungsbereich der Arbeitsgruppe ist die Bildung (educational data mining). In anderen Worten: Die Arbeitsgruppe forscht daran, maschinelles Lernen mit menschlichem Wissen zu unterstützen und umgekehrt menschliches Lernen mit maschinellem Wissen zu unterstützen.
- Der*Die Mitarbeiter*in soll ein ML-Interaktionslabor mit aufbauen, in dem menschliche Versuchspersonen mit Modellen des maschinellen Lernens im Rahmen von Entscheidungs
- und Lernprozessen interagieren können. Die zentrale Forschungsfrage ist, welche Modelle des maschinellen Lernens sich besonders für menschliche Entscheidungen und menschliches Lernen eignen. Die Kernaufgabe der*des gesuchten Mitarbeiters*in ist die Entwicklung neuer Methoden und Modelle des maschinellen Lernens, die sich für Interaktion mit Menschen eignen und die Durchführung erster Studien zur Erprobung der Methoden mit menschlichen Versuchspersonen. Zu diesem Zweck sollte der*die Mitarbeiter*in sich auch mit Sensoren befassen (Kameras, Mikrofone, Eye-Tracker, Clickstream-Daten), die geeignet sind, die Interaktion detailliert, qualitativ und quantitativ zu analysieren.- Ihre Aufgaben
- Entwicklung von neuen Methoden und Modellen des maschinellen Lernens, die erklärbar und interpretierbar sind und sich für die Interaktion mit menschlichen Nutzer*innen eignen (30 %)
- Durchführung und Auswertung von Evaluationsstudien für diese Methoden und Modelle mit menschlichen Versuchspersonen (30 %)
- Umgang mit Kameras, Mikrophonen, Eye-Trackern und Clickstreams innerhalb des Labors und Auswertung der entsprechenden Sensordaten (10 %)
- wissenschaftliche Publikation und Kommunikation der Forschungsergebnisse (10 %)
- Unterstützung in der Lehre (20 %)

Die Stelle ist für die Durchführung einer Promotion ausgelegt.
- Die Stelle ist der wissenschaftlichen Qualifikation förderlich.
Unser Angebot
- Vergütung nach E13 TV-L
- befristet auf 4 Jahre (- 2 Abs. 1 Satz 1 WissZeitVG; entsprechend den Vorgaben des WissZeitVG und des Vertrages über gute Beschäftigungsbedingungen kann sich im Einzelfall eine abweichende Vertragslaufzeit ergeben)
- Vollzeit
- interne und externe Fortbildungsmöglichkeiten
- Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs
- und Präventionsangeboten
- Vereinbarkeit von Familie und Beruf
- flexible Arbeitszeiten
- Möglichkeit eines Job-Tickets für den ÖPNV (regionaler Verkehrsverbund), gute Verkehrsanbindung
- betriebliche Zusatzversorgung (VBL)
- kollegiale Zusammenarbeit
- offene und angenehme Arbeitsatmosphäre
- spannende und abwechslungsreiche Tätigkeiten
- Ihr Profil
Das erwarten wir
- abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in der Informatik oder einem Informatik-nahen Studiengang
- Programmierkenntnisse (insb. Python)
- fortgeschrittene Kenntnisse in maschinellem Lernen
- Grundkenntnisse zur Durchführung empirischer Nutzer*innenstudien
- sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- selbstständige, eigenverantwortliche und engagierte Arbeitsweise
- ausgeprägte Organisations
- und Koordinationsfähigkeit
- kooperativer und teamorientierter Arbeitsstil
- interdisziplinäres Forschungs
- und Kollaborationsinteresse
- Fähigkeit, sich rasch in neue Arbeitsfelder und Methoden einzuarbeiten
- Das wünschen wir uns
- Vorerfahrungen in der Durchführung von Nutzer*innenstudien
- Vorerfahrung in der Erhebung und Auswertung von Sensordaten (Kameras, Mikrofone, Eye-Tracker, clickstreams)
- Kenntnisse zu Methoden zur Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit des maschinellen Lernens
- Kenntnisse zu Methoden des educational data mining, intelligent tutoring systems oder learning analytics
- Vorerfahrung in wissenschaftlicher Publikation und Kommunikation
- Vorerfahrung in der Lehre
- Vorerfahrung in der Wissenschaftskommunikation
- Kenntnisse der deutschen Sprache
- Interessiert?
- **Bewerbungsfrist: **

**Kontakt**
Prof. Dr. Benjamin Paaßen
- **Anschrift**
Universität Bielefeld
- Technische Fakultät / Wissensrepräsentation und ML
- Prof. Dr. Benjamin Paaßen
- Postfach
Bielefeld- Die Universität Bielefeld ist für ihre Erfolge in der Gleichstellung mehrfach ausgezeichnet und als familienfreundliche Hochschule zertifiziert. Sie freut sich über Bewerbungen von Frauen. Dies gilt im besonderen Maße im wissenschaftlich