Senior Data Scientist*in im Bereich Maschinelles Lernen

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 800 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,0 Milliarden Euro.

Als Teil der größten Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa ist das Fraunhofer IAIS mit Sitz in Sankt Augustin bei Bonn eines der führenden Wissenschaftsinstitute auf den Gebieten Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Big Data in Deutschland und Europa. Mit unseren mehr als 350 Mitarbeitenden entwickeln wir für unsere Fördergeber und Kunden aus der Wirtschaft intelligente Lösungen zur Optimierung von Produkten, Dienstleistungen, Prozessen und Strukturen sowie zur Entwicklung neuer digitaler Geschäftsmodelle.

Für das neue Geschäftsfeld Financial and Legal Intelligence der Abteilung Hybrid Intelligence (HI) suchen wir eine/n Senior Data Scientist*in. Zu den zentralen Angeboten dieses Geschäftsfeldes gehören hybride Agentensysteme, die Wissensmanagement und Entscheidungsunterstützung vereinen. Zudem entwickeln wir Recommender Systeme, die große Datenmengen teil- und vollautomatisiert anhand von Checklisten prüfen. Unser LLM Explore Hub ermöglicht es weiterhin, verschiedene Anwendungsfälle im Unternehmen abzubilden und die Dokumentenverarbeitung zu optimieren, während unser Anonymizer wichtige Entitäten in Textdokumenten erkennt und anonymisiert oder pseudonymisiert. Ergänzt werden unsere Kernlösungen durch das Angebot von KI Innovations-Workshops, die Unternehmen von der Identifikation eines Use Cases bis zu seiner konkreten Implementierung unterstützen.

Was Sie bei uns tun

• Verantwortung für die Konzeption, Umsetzung, Implementierung und Durchführung von Industrieprojekten
• Transfer der Forschungsergebnisse in konkrete industrielle Anwendungen
• Selbstständige Konzeption und Durchführung von Kursen zu den Themen Machine Learning im Rahmen unserer Lehrangebote
• Betreuung von Abschlussarbeiten und Promotionen im Bereich Machine Learning
• Vertretung des Themas Machine Learning vor einer breiten Öffentlichkeit sowie vor Fachpublikum

Was Sie mitbringen

• Abgeschlossenes Studium mit Promotion in Informatik, Mathematik, Physik, Statistik oder einem verwandten Bereich 
• Fundiertes Wissen in Machine Learning und Künstlicher Intelligenz, ergänzt und belegt durch Forschungserfahrungen und hochrangige Publikationen 
• Erfahrung in der Leitung und/oder Akquise anwendungsorientierter Forschungsprojekte sowie in der Lehre und Wissensvermittlung 
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python, einschließlich Numpy und Scipy; Kenntnisse in TensorFlow oder PyTorch sind wünschenswert 
• Routine in agilen Methoden der Softwareentwicklung (z.B. Scrum, TDD) und Erfahrung mit Code-Verwaltung (z.B. Git) 
• Erfahrungen in der Entwicklung und Wartung von Softwarelösungen in Python unter Berücksichtigung von Best Practices und Unit-Tests 
• Erfahrungen in der Implementierung von Deployment-Prozessen mit Docker und Optimierung von CI/CD-Pipelines im Rahmen von DevOps 
• Freude an unternehmerischem Denken
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse (mindestens C1).

Was Sie erwarten können

• Genießen Sie eine einzigartige Arbeitsumgebung, die aktuelle Forschungsarbeiten mit wirtschaftlicher Relevanz auf innovative Weise verbindet.
• Bei uns finden Sie eine positive Arbeitsatmosphäre, da wir bewusst Menschen einstellen, die wertschätzend und engagiert miteinander umgehen. So arbeiten Sie mit den Besten der Forschung. 
• Sie tragen aktiv zur Gestaltung der Zukunft bei, indem Sie intelligente Anwendungen konzipieren und umsetzen, die die Grundlage für innovative kognitive Technologien schaffen.
• Übernehmen Sie die Verantwortung für Projektleitungs- und Führungsaufgaben und entwickeln Sie Ihre Fähigkeiten weiter.
• Setzen Sie Ihre eigenen Forschungsideen in die Tat um und gestalten Sie so Ihren Arbeitsbereich aktiv mit.
• Möglichkeit der wissenschaftlichen Gruppenleitung.
• Profitieren Sie von maßgeschneiderten Soft-Skill-Trainings und fachlichen Weiterbildungsmöglichkeiten, die Ihre berufliche Entwicklung unterstützen.
• In unserem Institut ist Diversity ein wichtiges strategisches Ziel: Wir setzen uns aktiv für Chancengleichheit und Vielfalt ein, beginnend mit einem verpflichtenden Diversity-Training für alle Mitarbeitenden.

Wir unterstützen eine gute Work-Life-Balance durch flexible Arbeitszeiten und Teilzeitmodelle.

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 zunächst auf 2 Jahre befristet, kann jedoch bei erfolgreicher Übernahme entsprechender Verantwortung verlängert 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.

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung in unserem Online Portal!
 

Fragen zu dieser Ausschreibung beantwortet Ihnen gern:
Prof. Dr. Rafet Sifa

Lars Hillebrand

E-Mail: karriere@iais.fraunhofer.de

Bitte beachten Sie, dass wir ausschließlich Bewerbungen, die über unser Online Portal eingehen, berücksichtigen können!

 

Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS 

www.iais.fraunhofer.de 

Kennziffer: 76847