Researcher (m/w/d/x) AI-enhanced Data Systems for etaGPT

Der Forschungsbereich SAIDE unter der Leitung von Prof. Carsten Binnig und Dr. Manisha Luthra Agnihotri, sucht eine:n Wissenschaftliche:n Mitarbeiter:in (m/w/d/x) für das etaGPT-Projekt am Standort Darmstadt. Dieses innovative Forschungsprojekt konzentriert sich auf die KI-gestützte Optimierung von Data-Engineering-Prozessen unter Verwendung von Large Language Models und energieeffizienten KI-Systeme für Cloud- und Edge-Computing.

Die Grundlagenforschung am DFKI-Standort mit seinen drei Gruppen sowie der Universität zielt darauf ab, neue Ansätze für "Systems AI" zu implementieren, um die Modellierung komplexer KI-Systeme und komplexer realer Anwendungen zu unterstützen. Der Standort ist eingebettet in ein attraktives Ökosystem in Darmstadt mit verschiedenen Aktivitäten (hessian.AI, ELLIS Unit Darmstadt, ...).

Das etaGPT-Projekt ist Teil eines umfassenderen Forschungsprogramms in Zusammenarbeit mit der Industrie, um Large Language Models (LLMs) für intelligente Datenverarbeitung und Optimierung weiterzuentwickeln. Das Projekt bietet die Möglichkeit zur Zusammenarbeit mit Industriepartnern (u. a. etalytics, Siemens, Merck) sowie zur Implementierung der entwickelten Lösungen in deren realen Energiesystemen. Die Stelle ist zunächst auf 2 Jahre befristet, eine längerfristige Beschäftigung wird angestrebt. Möglichkeit zur Promotion ist gegeben.

Ihre Aufgaben

• Entwurf und Optimierung von Streaming-Pipelines: Durchführung von Spitzenforschung im Bereich der verteilten Stream-Verarbeitung, Entwurf und Optimierung von Streaming-Datenpipelines mit hohem Durchsatz (z. B. unter Verwendung von Apache Flink, Apache Spark Streaming oder benutzerdefinierten Stream-Engines) für datenintensive Echtzeitanwendungen.
• Integration von KI-Systemen: Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und KI-Ingenieuren zur Integration von Streaming-Pipelines in die breitere etaGPT-Architektur, um einen Echtzeit-Datenfluss in LLM-basierten Data-Engineering-Workflows und anderen KI-gesteuerten Prozessen zu ermöglichen.
• Leistungsbenchmarking: Entwicklung und Durchführung von Leistungsbewertungen KI-basierter Streaming-Systeme, um eine latenzarme, skalierbare und ressourceneffiziente Datenverarbeitung sicherzustellen. Identifizierung von Engpässen und Vorschläge zur Optimierung von Durchsatz und Effizienz.
• Forschung und Veröffentlichung: Fördern Sie die Verbreitung von Erkenntnissen, indem Sie Ergebnisse auf hochkarätigen Konferenzen (wie SIGMOD, VLDB, ICDE, EDBT oder führenden KI-Konferenzen wie NeurIPS, AAAI, ICML) veröffentlichen und präsentieren.
• Prototypentwicklung: Sie entwerfen und implementieren experimentelle Prototypen, um neuartige Konzepte in Stream-Verarbeitungssystemen zu validieren, und führen Sie strenge Experimente durch, um Hypothesen zu testen und Verbesserungen zu messen.
• Zusammenarbeit mit der Industrie: Sie arbeiten eng mit Industriepartnern zusammen, um entwickelte Streaming-Lösungen in realen Energiesystemen anzuwenden und einzusetzen, damit Forschungsergebnisse in praktische Innovationen umgesetzt werden.
• Unterstützung bei der Einwerbung von Drittmitteln für zukünftige Forschungsinitiativen.
• Möglichkeit zur forschungsorientierten Lehre an der TU Darmstadt

Unsere Anforderungen

• Ausbildung: Hervorragender Abschluss in Informatik oder einem verwandten Fachgebiet (außergewöhnliche Master-Absolventen, die eine Promotion anstreben, werden ebenfalls berücksichtigt).
• Stream-Processing-Expertise: Nachgewiesene Expertise in verteilten Stream-Processing- Systemen ist unerlässlich – praktische Erfahrung mit Frameworks wie Apache Flink, Apache Spark Streaming oder vergleichbaren Streaming-Engines bei der Konzeption und dem Betrieb groß angelegter Datenpipelines.
• Kenntnisse im Bereich Datensysteme: Fundierte Kenntnisse in den Bereichen Data Engineering, Datenbanken und verteilte Systeme. Vertrautheit mit dem Aufbau und der Optimierung von Datenverarbeitungs-Pipelines in Cloud- oder Cluster-Umgebungen wird erwartet.
• Programmierkenntnisse: Fortgeschrittene Programmierkenntnisse im Bereich Datensysteme (z. B. Python, Java/Scala) und Erfahrung mit Linux-basierter Entwicklung auf Rechenclustern.
• Forschungserfahrung: Fähigkeit zur Durchführung unabhängiger Forschung; Veröffentlichungen in renommierten Datenmanagement- oder Systemkonferenzen (SIGMOD, VLDB, ICDE usw.) werden sehr geschätzt.
• Sprache: Ausgezeichnete Englischkenntnisse (in Wort und Schrift) für gemeinsame Forschungsarbeiten und Veröffentlichungen; Deutschkenntnisse sind von Vorteil.
• Teamfähigkeit: Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und teamorientierte Denkweise. Eine motivierte, selbstständige Persönlichkeit, die Initiative zeigt und sowohl eigenständig als auch als Teil eines interdisziplinären Teams arbeiten kann.

• Die folgenden weiteren Fähigkeiten sind von Vorteil:

• Erfahrungen mit Techniken des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz

• Vertrautheit mit natürlicher Sprachverarbeitung und großen Sprachmodellen (LLMs) sowie deren Anwendung in Datenverarbeitungs-Pipelines
• Erfahrung mit Cloud-/Edge-Computing-Umgebungen und Interesse an energieeffizientem Computing oder Ressourcenoptimierung für große Systeme

Was Sie erwarten können

• Möglichkeit zur Grundlagenforschung auf dem Gebiet der systemischen KI
• Unterstützung bei der Promotion und Karriereentwicklung
• Hervorragende internationale Kontakte in Forschung und Industrie und hervorragende Ausstattung
• Flexible Arbeitsbedingungen
• Ein innovatives, agiles und professionelles Arbeitsumfeld an einem der herausragenden Informatik- und KI-Standorte in Deutschland

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbungsunterlagen und den frühestmöglichen Eintrittstermin. Bitte verwenden Sie ausschließlich unser Karriereportal. Fragen zur Stelle stellen Sie bitte an , und

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) wurde 1988 als gemeinnützige Public-Private-Partnership (PPP) gegründet. Das DFKI verbindet wissenschaftliche Spitzenleistung und wirtschaftsnahe Wertschöpfung mit gesellschaftlicher Wertschätzung. Das DFKI forscht seit über 35 Jahren an KI für den Menschen und orientiert sich an gesellschaftlicher Relevanz und wissenschaftlicher Exzellenz in den entscheidenden zukunftsorientierten Forschungs- und Anwendungsgebieten der Künstlichen Intelligenz. In der internationalen Wissenschaftswelt zählt das DFKI zu den wichtigsten "Centers of Excellence".

Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber und Gleichgestellte werden bei gleicher Eignung besonders berücksichtigt. Das DFKI beabsichtigt, den Anteil von Frauen im Wissenschaftsbereich zu erhöhen und fordert deshalb Frauen ausdrücklich auf, sich zu bewerben.