Was Sie bei uns tun
- Erforschung und Implementierung spezieller Natural Language Processing (NLP) Ansätzen, wie z.B. :
Merkmalsextraktion (LLM-gestützt, Embedding-basiert sowie "klassisches" Feature Engineering)
Stilbrucherkennungsalgorithmen (Style Change Detection)Erkennung KI-generierter Textinhalte sowie Zuordnung welches LLM welchen Text generiert haxtOptimierung bestehender Autorschaftsanalyse-Verfahren (Attribution und Verifikation)Erforschung, Implementierung und Anwendung verschiedener Machine-Learning-Verfahren / Konzepte, wie z.B. :One / Binary-Class-Classification : LLM-basiert (z.B. Zero / Few Shot Learning, Finetuning von Foundation-Modellen), Deep-Learning-Ansätze (CNNs, Transformer, Siamesische NNs), Klassische Ansätze (SVM, Random Forest, Isolation Forest, kNN, uvm.)
Ensemble-Verfahren (Stacking, Voting, Weighting, Calibration)Evaluierung von ML-Modellen anhand standardisierter Metriken (ROC, AUC, Konfusionsmatrizen, uvm.)Mitarbeit in öffentlich geförderten und / oder direkt durch Industriepartner beauftragten ProjektenAnfertigen von Projektberichten und wissenschaftlichen VeröffentlichungenPräsentation von Forschungsergebnissen im Rahmen von Publikationen und Vorträgen auf nationalen und internationalen FachkonferenzenWas Sie mitbringen
Abgeschlossenes Masterstudium der Informatik, Mathematik oder eines verwandten Fachgebiets mit Fokus auf Maschinelles Lernen und idealerweise Computer VisionFundierte Kenntnisse in Machine / Deep LearningVertraut mit verschiedenen Architekturen von Neuronalen Netze
insbesondere CNNs und Transformer)Vertraut mit grundlegenden Begriffen und Konzepte wie : Klassifikation, Hyperparameter-Optimierung, Fine-Tuning, Evaluierung von ModellenFundierte Kenntnisse in Python sind zwingend erforderlich
Wissen und Erfahrung im Bereich Cybersicherheit vorteilhaft
Bereitschaft, sich neuen Herausforderungen zu stellenAusgeprägtes analytisches DenkenWas Sie erwarten können
Mitarbeit an einem renommierten, international führenden Institut im Bereich CybersicherheitFreundliches, offenes und kollegiales Arbeitsumfeld mit dynamischer und kreativer ArbeitsatmosphäreFamilienfreundliche Arbeitskultur mit flexiblen Arbeitsbedingungen (verschiedene Arbeitszeitmodelle, orts- und zeitflexibles Arbeiten, mobiles Arbeiten, Zuschuss zum Jobticket, Unterstützungsangebote durch den pme-Familienservice etc.)Betriebliche Altersvorsorge, vermögenswirksame Leistungen, EntgeltumwandlungVerkehrsgünstig gelegen (Darmstädter Hauptbahnhof fußläufig in ca. 10min zu erreichen), kostenfreie Parkplätze und leistungsfähige Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeige mit Vorzugskonditionen für MitarbeitendeDie Stelle ist zunächst auf 2 Jahre befristet - eine langfristige Beschäftigung wird angestrebt.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 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.
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.