Werkstudent*in Erklärbare Künstliche Intelligenz

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.

Zukunft. Gemeinsam. Entwickeln.

Im Mittelpunkt der Forschungsarbeit des Fraunhofer-Instituts für Nachrichtentechnik – HHI stehen exzellente Forschung und Innovationen. Dabei sind wir weltweit führend in der Erforschung von mobilen und optischen Kommunikationsnetzen und -systemen sowie dem Maschinellen Lernen, Computer Vision und der Kompression von digitalem Video. Wir versprechen Ihnen exzellente Kontakte in das relevante industrielle und wissenschaftliche Umfeld. Wir suchen Leute, die etwas bewegen wollen. Machen Sie etwas daraus! Werden Sie Teil unseres Teams und gehen Sie mit uns auf Forschungs- und Innovationsreise!

Was Sie bei uns tun

Vorantreiben innovativer KI-Forschung durch die Entwicklung und Implementierung, praktische Anwendung, theoretische Analyse und Evaluation von KI-Algorithmen
Implementierung von Deep Learning
Unterstützung bei der Verbesserung von Modellen z.B. in Bezug auf Effizienz, Trainingsleistung oder Inferenzverhalten
Nutzung von XAI-Werkzeugen zur Erklärung von maschinellen Lernmodellen

Was Sie mitbringen

Eingeschriebene*r Bachelor/ Master Student*in im Vollzeitstudium der Fachgebiete Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik oder verwandten Studiengängen mit guten bis sehr guten Noten
Programmiererfahrung, insbesondere gute bis sehr gute Python-Kenntnisse
Erfahrung mit maschinellem Lernen, insbesondere mit neuronalen Netzen und ihrer Implementierung (Pytorch, Tensorflow o.ä.)
Motivation und Eigeninitiative
Wohnort Berlin und Umgebung, da die Ausführung der Stelle ausschließlich vor Ort in Berlin möglich ist
Interesse an erklärbarer künstlicher Intelligenz (XAI):
- Fundamentale Forschung und Methodenentwicklung in den Bereichen: Lokale Merkmalsattribution, Globale und mechanistische Interpretierbarkeit
- Erfahrungen in XAI-basierte Modellverbesserungen, Evaluierung von KI-Modellen sowie in physikinformierten neuronalen Netzwerken (PINNs)
- Anwendungen in einer Vielzahl von: Modellen des maschinellen Lernens, Architekturen, Inferenzzielen, Datenmodalitäten

Was Sie erwarten können

Attraktives Gehalt
Moderner und gut ausgestatteter Arbeitsplatz in zentraler Lage
Gute und kooperative Arbeitsatmosphäre in einem internationalen Team
Flexible Arbeitszeiten
Möglichkeiten zum Anfertigen einer Master- oder Bachelorarbeit, oft werden die Arbeiten in enger Zusammenarbeit mit industriellen Partnern durchgeführt

Die Stelle ist zunächst 1 Jahr befristet. Eine Verlängerung ist explizit erwünscht.

Reine Masterarbeiten werden nicht vergütet.

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Die monatliche Arbeitszeit beträgt 80 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

Benötigen Sie Informationen zu dieser Stelle, kontaktieren Sie:
E-Mail: xai-recruiting-contact@hhi.fraunhofer.de

Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut HHI

www.hhi.fraunhofer.de

Kennziffer: 80298 Bewerbungsfrist: 31.07.2025

Stellensegment: Neurology, Healthcare

Jetzt bewerben »