Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in/doktorand:in

Als Deutsche Zentrale Fachbibliothek für Technik und Naturwissenschaften sichern wir mit unseren zukunftsweisenden Dienstleistungen die infrastrukturellen Voraussetzungen einer qualitativ hochwertigen Informations
- und Literaturversorgung für Forschung in Wissenschaft und Industrie. Mit dem Open Research Knowledge Graph (ORKG) arbeiten wir daran, den Austausch und die Nutzung wissenschaftlicher Erkenntnisse im digitalen Zeitalter zu revolutionieren.

Die Technische Informationsbibliothek (TIB), Programmbereich D, Open Research Knowledge Graph, sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine:n

**Wissenschaftliche:n Mitarbeiter:in / Doktorand:in**

zur Mitarbeit in der Forschungsgruppe Data Science & Digital Libraries unter der Leitung von Prof. Sören Auer und Dr. Gollam Rabby. Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen.

Die Stelle ist zunächst auf drei Jahre befristet, mit der Option auf Verlängerung. Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 29,85 Stunden (Teilzeit, 75 %). Die Eingruppierung erfolgt in die Entgeltgruppe 13 TV-L.

**Ihre Aufgaben**
Die Forschungsgruppe Data Science & Digital Libraries leistet Pionierarbeit, indem sie die Grundsätze der Naturwissenschaften mit modernster künstlicher Intelligenz verbindet. Ein besonderer Schwerpunkt unserer Arbeit liegt auf den mathematischen Grundlagen von KI-Modellen. Unser Fokus richtet sich auf zentrale Bereiche wie Wissensgraphen, Wissensrepräsentation und grundlegende Modelle, einschließlich jener, denen Sprach
- und Bildverarbeitungssysteme im wissenschaftlichen Kontext zugrunde liegen.

Ein besonderer Aspekt unserer Forschung ist die Verbesserung der logischen Fähigkeiten von KI, mit dem Ziel, Systeme zu schaffen, die nicht nur leistungsstark und effizient sind, sondern auch von den grundlegenden Prinzipien der natürlichen Welt geprägt werden. Durch die Nutzung wissenschaftlicher Erkenntnisse möchten wir KI-Lösungen entwickeln, die robuster, besser interpretierbar und in der Lage sind, anspruchsvolle Schlussfolgerungen zu ziehen. Damit streben wir an, die Grenzen des Möglichen zu erweitern, um KI im Verständnis und in der Interaktion mit komplexen wissenschaftlichen Umgebungen weiter voranzubringen.

**Ihre Tätigkeit umfasst**
- Weiterentwicklung KI-basierter Werkzeuge für ORKG: Entwicklung und Implementierung innovativer KI-gestützter Werkzeuge zur Verbesserung des Open Research Knowledge Graph (ORKG).
- Unterstützung der grundlegenden KI-Forschung in der wissenschaftlichen Kommunikation: Durchführung von Literaturrecherchen, Entwicklung und Validierung mathematischer Modelle sowie Erforschung theoretischer Ansätze in Bereichen wie Wahrscheinlichkeitstheorie, Optimierung und physik-informierter KI, um robuste und interpretierbare Lösungen zu gewährleisten.
- Verbesserung von Wissensgraphen: Mitwirkung bei der Konzeption, Erstellung und Optimierung von Wissensgraphen; Entwicklung von Algorithmen für effiziente Schlussfolgerungen und Test neuer Methoden der Wissensdarstellung zur Verbesserung der Entscheidungsfähigkeit der KI.
- Beitrag zu Sprach
- und visuellen Modellen: Unterstützung beim Training, der Feinabstimmung und Evaluierung großskaliger Sprach
- und visueller Modelle; Durchführung von Experimenten zur Verbesserung ihrer Argumentations
- und Schlussfolgerungsfähigkeiten sowie ihrer Integration in umfassendere KI-Systeme.
- Allgemeine Unterstützung der Forschung: Dokumentation von Ergebnissen, Präsentation von Forschungsfortschritten, Beitrag zu Förderanträgen und Publikationen sowie Zusammenarbeit mit erfahrenen Forschenden zur Stärkung der Präsenz der Forschungsgruppe im Bereich der maschinellen Intelligenz.
- Veröffentlichung und Präsentation von Forschungsergebnissen: Veröffentlichung der Ergebnisse in begutachteten Fachzeitschriften und Präsentation auf renommierten Forschungskonferenzen.
- Verfassen einer Dissertation: Durchführung vertiefender Forschung und Erstellung einer Dissertation, die auf die Weiterentwicklung von KI im Bereich der wissenschaftlichen Kommunikation fokussiert ist.

**Ihr Profil**
Wir suchen innovative und ergebnisorientierte Persönlichkeiten, die in der Lage sind, neues Wissen schnell zu erfassen, abstraktes Denken mit konkreter Problemlösung zu verbinden und komplexe Herausforderungen mit Begeisterung anzugehen. Sie sollten über ausgeprägte Fähigkeiten im wissenschaftlichen Schreiben und in der Kommunikation verfügen. Ihre Expertise und Forschungsinteressen sollten in der Informatik, Datenwissenschaft oder einer verwandten Disziplin verankert sein, mit nachweisbarer Leidenschaft für grundlegende KI-Forschung, Wissensrepräsentation und die Anwendung physik-informierter Methoden. Darüber hinaus wird ein starkes Engagement für das Management von Forschungsdaten und die Umsetzung der FAIR-Datenprinzipien sehr geschätzt.

**Die folgenden Qualifikationen werden erwartet**
- Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Masterabschluss/Universitätsdiplom oder gleichwertiger Abschluss) in Info