Ausschreibung Für Die Stelle Als - Munich, Deutschland - Technische Universität München

Technische Universität München

Geprüftes Unternehmen

Munich, Deutschland

vor 2 Wochen

Geschrieben von:

Lena Wagner

beBee Recruiter

Beschreibung

**Die Profesur für Societal Computing sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n Wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in bzw. Doktorand/in (m/w/d) in Vollzeit (100%).**

Die Professur für Societal Computing an der TUM School of Social Sciences and Technology beschäftigt sich mit der Beziehung zwischen Gesellschaft und Computer-Technologien. Sie untersucht, wie digitale Technologien unser soziales Verhalten, unsere Strukturen und Systeme beeinflussen. Außerdem erforscht sie, wie wir maschinelles Lernen und andere Werkzeuge einsetzen können, um die Gesellschaft besser zu verstehen und zu verbessern. Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n Wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in bzw. Doktorand/in (m/w/d) in Vollzeit (100%). Die Stelle ist zunächst auf drei Jahre befristet, mit der Option auf eine Verlängerung. Anforderungen: Ein abgeschlossenes Studium (M.Sc. oder Äquivalent) in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Human-Computer Interaction, Computational Social Science oder einem relevanten Feld. Leidenschaft für grundlegende Forschung im Bereich Maschinelles Lernen, die zur Entwicklung von Tools führen kann, die gesellschaftlich wichtig sind. Fähigkeit zum selbstständigen, strukturierten Arbeiten. Team
- und Kommunikationsfähigkeit. Ausgeprägte Programmierkenntnisse in Python, Erfahrungen mit Pytorch oder Tensorflow. Kenntnisse in R sind von Vorteil. Vorzugsweise Erfahrung in Datenbanken. Vorzugsweise Erfahrung in der Leitung oder Mitarbeit bei Forschungsprojekten. Vorzugsweise Erfahrung mit Veröffentlichungen in führenden ML-Konferenzen (wie NeurIPS, ICML etc.) oder im Bereich KI-Ethik (FAccT, AIES, EAAMO, SATML). Zusätzliche Erfahrung in qualitativen und Mixed-Methoden ist ein Bonus. Aufgaben: Durchführung von grundlegender und innovativer Forschung im Bereich Maschinelles Lernen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Multimodal Foundation Models, Embeddings, Red Teaming, Fairness und Robustness. Transformation des generierten Wissens in Tools und Policy Empfehlungen, die Creators, Gig Workers und Benutzer von ML-Technologien stärken können. Enge Zusammenarbeit mit dem Civic Machines Lab. Veröffentlichung einflussreicher Forschungsergebnisse in Fachzeitschriften und Präsentationen auf führenden Konferenzen. Entwicklung und Lehre von Kursen auf Bachelor

Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.

**Hinweis zum Datenschutz**:
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