Wissenschaftler*in im Bereich multilinguale Foundation-Modelle

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.

Am Fraunhofer IAIS erforschen und entwickeln 360 Mitarbeitende individuelle Lösungen zur Integration und Analyse von Daten für unsere Fördergeber und unsere Kunden aus der Wirtschaft. Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Big Data, Multimedia Content Analytics, Information Integration und Unternehmensmodellierung und -analyse sind die inhaltlichen Schwerpunkte unserer Arbeiten. Das Fraunhofer IAIS steht im Zentrum eines starken Forschungsnetzwerks: Als einer von vier führenden Partnern betreibt das Fraunhofer IAIS KI-Spitzenforschung im »Lamarr-Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz«, das als Teil der KI-Strategie der Bundesregierung dauerhaft vom Bund und Land Nordrhein-Westfalen gefördert wird. Die Forschungsschwerpunkte der Innovationsgruppe „Foundation Models Research Lab (FMR-Lab)“ des Lamarr-Instituts umfassen FM-basierte (multimodale) Agentensysteme/Multi-Agentensysteme. Insbesondere soll an der Verbesserung der Tool-Nutzungsfähigkeiten, der Planungsfähigkeiten, der Schlussfolgerungsfähigkeiten von Agentensystemen und der synthetischen Datengenerierung für Agentensysteme geforscht werden. Das FMR-Lab ist Teil von nationalen und internationalen Projekten zur Entwicklung von großen europäischen Foundation-Modellen. Dazu gehören OpenGPT-X, TrustLLM und EuroLingua-GPT, in denen große Foundation-Modelle auf Basis von mehreren Millionen GPU-Stunden und mehreren Tausend GPUs von Grund auf trainiert werden.

Für die Innovationsgruppe „Foundation Models Research Lab" (FMR-Lab) suchen wir eine/n

WISSENSCHAFTLER*IN IM BEREICH MULTILINGUALE FOUNDATION-MODELLE

Was Du bei uns tust

Du konzipierst und realisierst innovative Methoden, um multilinguale Foundation effizienter trainieren zu können und dessen Sprachverständnis zu verbessern.
Du implementierst und integrierst Deine Methoden in unseren Technologie-Stack.
Du trainierst Foundation-Modelle auf Basis Deiner entwickelten Methoden auf Hochleistungsrechnern, die mehrere Tausend GPUs umfassen.
Du publizierst Deine Forschungsergebnisse auf hochrangigen internationalen Konferenzen und in Journals und vertrittst Dein Forschungsthema in der öffentlichen Wahrnehmung.
Du evaluierst zusammen mit unseren Anwendungsteams das Marktpotential Deiner Forschungsergebnisse.

Was Du mitbringst

Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom) in Informatik, Mathematik, Physik oder einer ähnlichen Fachrichtung mit ausgezeichnetem Abschluss, gerne mit Promotion
Vorkenntnisse in den Bereichen Data Science, Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz, insbesondere ein tiefes Verständnis im Bereich des Maschinellen Lernens
Sehr gute Programmierkenntnisse, insbesondere in Python und PyTorch
Exzellente analytische Fähigkeiten, Freude an abstraktem Denken und konzeptionellem Arbeiten
Hohe Einsatzfreude sowie die Bereitschaft, zu lernen und sich schnell in neue Sachverhalte einzuarbeiten
Strukturiertes Arbeiten und professionelles Auftreten
Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. auf Niveau C1)

Was Du erwarten kannst

Forschung auf Spitzenniveau innerhalb eines erstklassigen Forschungsumfelds
Ableitung und Definition der Forschungsfragen aus realen Anwendungsproblemen, so dass unsere Forschungsergebnisse nicht nur in den renommiertesten Konferenzen und Zeitschriften veröffentlicht, sondern auch von unseren Anwendungsteams in Produkte und Industrieanwendungen integriert werden können – Du siehst Deine Forschungsergebnisse in der Anwendung
Förderung Deiner individuellen Entwicklung
Kollaboratives Teamumfeld
Zugang zu erstklassiger Infrastruktur, um Foundation-Modelle effektiv trainieren zu können
Teilnahme an wegweisenden nationalen und internationalen Projekten zum Thema Foundation-Modelle, darunter OpenGPT-X, TrustLLM und EuroLingua-GPT
In unserem Institut ist Diversity ein wichtiges, strategisches Ziel: Wir setzen uns aktiv für Chancengleichheit und Vielfalt ein, beginnend mit einem Diversity Training für alle Mitarbeitenden
Vermögenswirksame Leistungen und eine betriebliche Altersvorsorge
Vergünstigungen beim Deutschlandticket

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 und Qualifikation bevorzugt eingestellt.

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden.

Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen basieren auf dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD). Zusätzlich kann Fraunhofer leistungs- und erfolgsabhängige variable Vergütungsbestandteile gewähren.

Die Stelle ist auf 2 Jahre befristet, mit der Möglichkeit der Verlängerung.

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.

Interesse geweckt? Dann bewirb Dich direkt in unserem Online Portal mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, talentierte und engagierte Forscher*innen in unserem Team willkommen zu heißen!

Fragen zu dieser Position beantwortet Dir gerne:

Dr. Mehdi Ali (Leiter der Innovationsgruppe "Foundation Models Research Lab")

E-Mail: karriere@iais.fraunhofer.de

Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS

www.iais.fraunhofer.de

Kennziffer: 75325

Stellensegment: Multimedia, Foundation, Creative, Research, Nonprofit

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