Ihre Aufgaben
- Forschung & Promotion: Sie erforschen im Verbundprojekt „openIMPACT-FIS“, wie moderne Sprachmodelle für faire und erklärbare Forschungsbewertungen eingesetzt werden können, und streben in diesem Rahmen Ihre Promotion an.
- Software- & KI-Entwicklung: Sie konzipieren und entwickeln einen Open-Source-MCP-Server (Model Context Protocol), um lokale sowie cloudbasierte Sprachmodelle nahtlos an Forschungsinformationssysteme anzubinden.
- Erstellung innovativer KI-Funktionen: Sie implementieren fortschrittliche Analysefunktionen, darunter SDG-Mapping, die Erkennung von Wirkungsketten, Knowledge Graphs und Werkzeuge für das Fairness-Auditing.
- Praxistransfer & Kooperation: Sie erproben Ihre Forschungsergebnisse gemeinsam mit bayerischen Hochschulen im Reallabor und stimmen sich regelmäßig eng mit unseren Verbundpartnern ab.
- Wissenschaftliche Publikation: Sie präsentieren Ihre Erkenntnisse auf internationalen Konferenzen und veröffentlichen Beiträge in renommierten Fachzeitschriften.
Sie für uns
- Qualifikation: Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom Uni/Master Uni oder HaW/TH oder ein gleichwertiger Abschluss) in Mathematik, Informatik, Künstliche Intelligenz, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder einem vergleichbaren Studiengang
- Praxiserfahrung: Erste praktische Berührungspunkte mit Sprachmodellen (z. B. erworben im Rahmen Ihrer Abschlussarbeit, durch Studienprojekte oder eine Werkstudententätigkeit).
- Programmier- & Fachkenntnisse: Fundierte Programmierkenntnisse in Python sowie fundierte Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning und Large Language Models (LLMs).
- Kompetenzen & Forschungsinteresse: Analytische und mathematische Fähigkeiten sowie ein tiefes Interesse an einer Promotion im Bereich der vertrauenswürdigen KI bzw. der mechanistischen Interpretierbarkeit.
- Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens C1-Niveau) sowie fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift für das wissenschaftliche Arbeiten und Publizieren.
- Wünschenswerte Zusatzqualifikationen:
- Praktische Erfahrung mit LLM-Anwendungen (z. B. Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder Fine-Tuning).
- Kenntnisse in der API-Entwicklung (z. B. mit FastAPI oder REST-Schnittstellen).
- Sicherer Umgang mit Git und Erfahrung in der agilen Softwareentwicklung.
- Ein ausgeprägtes Interesse an den Themenfeldern Erklärbarkeit (Explainability) und Fairness von KI-Systemen.
Wir für Sie
- Work-Life-Balance: Flexible Arbeitszeiten und familienfreundliche Rahmenbedingungen
- Persönliche Entwicklung: Umfangreiche Fort- und Weiterbildungsangebote
- Gesundheit & Wohlbefinden: Vielfältige Gesundheits-, Präventions- und Beratungsangebote
- Attraktives Arbeitsumfeld: Moderne Infrastruktur an unseren Hochschulstandorten
- Gelebte Vielfalt: Offene Kommunikationskultur und Chancengleichheit für alle
- Wissenschaftliche Karriere: Sie haben bei uns die explizite Möglichkeit zur Promotion.
- Projektdauer: Die Position ist projektbedingt nach Vorgabe des Mittelgebers bis 30.09.2029 zu besetzen.
- Vergütung: Bezahlung entsprechend Ihrer Qualifikation und Berufserfahrung in der Entgeltgruppe E13 TV-L. Details zu den genauen Vergütungshöhen finden Sie unter www.oeffentlicher-dienst.info
Die Hochschule strebt insbesondere im wissenschaftlichen Bereich eine Erhöhung des Frauenanteils an (Art. 7 Abs. 3 BayGlG). Bewerbungen mit Schwerbehinderung werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.
Bewerbungsfrist: 01.10.2026
Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftige Bewerbung. Bitte nutzen Sie ausschließlich unser Online-Bewerbungsportal.
