Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in

vor 3 Wochen


Bremen, Deutschland Universität Bremen Vollzeit

Fachbereich 3 - Mathematik/Informatik

**Entgelt
- / Besoldungsgruppe E 13 - **Vollzeit**
**Kennziffer**: A203-24
**Bewerbungsfrist**: 07.06.2024
Öffentliche Ausschreibung

An der Universität Bremen im Fachbereich 3 Informatik und Mathematik bietet das Cognitive Systems Lab (Prof. Tanja Schultz) im Bereich maschinelles Lernen und Sprachverarbeitung im Rahmen des Projekts „KI-basierte Textverarbeitung unter Wahrung der Privatsphäre und des Datenschutzes“ zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als

**Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (Doktorand:in) (w/m/d)**
**Entgeltgruppe 13 TV-L **(Vollzeit)**
- befristet bis zum 28.02.2027 (gem. - 2 WissZeitVG) an.Stellenbeschreibung

**Projektbeschreibung**:
Ziel des Forschungsprojekts ist die Erforschung und Entwicklung von Methoden und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI), die es erlauben, große Datenmengen von natürlicher Sprache automatisiert zu bündeln, sie zum Training maschineller Lernverfahren aufzubereiten und dabei gleichzeitig sensible Inhalte zu schützen und die Privatsphäre von Nutzer:innen zu wahren.

Gegenstand der Forschung sind modernste maschinelle Lernverfahren wie zum Beispiel Transformer, welche die Entwicklung leistungsfähiger sprachverarbeitender Large Language Models ermöglicht haben. Aktuell müssen Transformer allerdings mit riesigen Mengen an Daten trainiert werden, was eine sorgfältige Datenaufbereitung erforderlich macht. Im Finanzwesen stammt ein großer Teil des Trainingsmaterials aus Nutzerdaten von Such
- und Chatbot-Anfragen, Call Centern, Gesprächsnotizen, Verschriftungen von Telefonaten, Sprachassistenten, sowie text-basierten Informationen wie E-Mails, Dokumente und Webseiten, um nur einige zu nennen. Es ist daher essentiell, Datensätze zu kuratieren, die die Privatsphäre der Nutzer:innen bewahren und Machine-Learning-Modelle zu trainieren, die ausschließlich nicht-identifizierende Nutzerdaten speichern. Wichtige Methoden und Herausforderungen sind hierbei: (1) Erkennung persönlicher Informationen, d.h. wie können Wörter oder Phrasen in Texten automatisch gefunden werden, die persönliche Informationen enthalten, (2) datenschutzerhaltende Textanalyse, d.h. wie können Differential Privacy Methoden und homomorphe Verschlüsselungsverfahren in die automatische Textanalyse integriert werden, und (3) datenschutzverbessernde Technologien, d.h. wie können Datenschutz und Privatsphäre in aktuelle KI-Methoden integriert und verbessert werden.

Diese Stelle wird im Rahmen der Initiative „Privacy-preserving Natural Language Processing | KI-basierte Textverarbeitung unter Wahrung der Privatsphäre und des Datenschutzes“ ausgeschrieben, die durch die Forschungskooperation zwischen den Fachbereichen FB3 (Mathematik und Informatik) und FB7 (Wirtschaftswissenschaft) getragen und von der Sparkasse gefördert wird.

**Ihre Aufgaben**:

- Forschung in Verbindung mit einer Promotion mit Bezug zu den oben genannten Arbeits
- und Forschungsschwerpunkten
- Entwicklung von KI-basierten privacy-preserving Methoden für Textverarbeitung (Schwerpunkt: Machine-Learning-Modelle und Datenschutz)
- Wissenschaftliche Publikationen (z.B. der Forschungsergebnisse)
- Präsentation und wissenschaftlicher Austausch bei Konferenzen

**Wir bieten**:

- Unterstützung in der persönlichen Weiterqualifizierung im Rahmen einer Promotion
- Modernes Arbeitsumfeld mit einer offenen und wertschätzenden Atmosphäre
- Einbindung in ein dynamisches und internationales Team
- Möglichkeit der Vereinbarung flexibler Arbeitszeiten

Voraussetzungen
- Ein mit überdurchschnittlichem Erfolg abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Uni-Diplom) in Informatik oder eng verwandten Gebieten
- Forschungserfahrung im Bereich der Sprach
- oder Textverarbeitung und des maschinellen Lernens
- Sehr gute Kenntnisse in Mathematik und Begeisterung für Verschlüsselungsverfahren
- Exzellente Programmierkenntnisse und Erfahrungen mit Deep-Learning-Bibliotheken
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und Begeisterung für die Arbeit im Team
- Sehr gute Kenntnisse der englischen Sprache

Allgemeine Hinweise

Offen für unkonventionelle Ansätze in Forschung und Lehre hat die Universität Bremen sich seit ihrer Gründung vor 50 Jahren ihren Charakter als Ort der kurzen Wege für Menschen und Ideen bewahrt. Mit einem breiten Fächerspektrum verbinden wir außergewöhnliche Leistungsstärke und großes Innovationspotenzial. Als ambitionierte Forschungsuniversität stehen wir für den Ansatz des Forschenden Lernens und eine ausgeprägte Orientierung an Interdisziplinarität. Wissenschaftliche Kooperationen weltweit gestalten wir aktiv und partnerschaftlich.

Heute lernen, lehren, forschen und arbeiten rund 23.000 Menschen auf unserem internationalen Campus. In Forschung und Lehre, Verwaltung und Betrieb bekennen wir uns nachdrücklich zu den Zielen der Nachhaltigkeit, Klimagerechtigkeit und Klimaneutralität. Unser Bremer Spirit drückt sich a



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