Wiss. Mitarbeiter*in (PostDoc) (d/m/w)

Werden Sie Postdoktorand:in am „Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data“ (BIFOLD; www.bifold.berlin) und tragen Sie dort zur Spitzenforschung in den Bereichen Datenmanagement, maschinelles Lernen und deren Schnittstellen bei. BIFOLD betreibt skalierbare, agile Grundlagenforschung im Bereich der KI in der deutschen KI-Metropole Berlin. Das Institut ist Teil des Netzwerks von sechs nationalen Kompetenzzentren für KI-Forschung in Deutschland. Ihre gemeinsame Aufgabe ist es, die führende Position Deutschlands als erstklassigen Standort für die Forschung an KI-Technologien weiter zu festigen.

Die Gruppe The Big Data Analytics for Earth Observation (https://rsim.berlin) am Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD - https://bifold.berlin) sucht einen Postdoc für die Mitarbeit an einem EU-finanzierten Projekt im Bereich KI-Agenten für die Erdbeobachtung. In den letzten Jahren haben Basismodelle die Welt der Erdbeobachtung grundlegend verändert und ein effektives und effizientes Verständnis von Erdbeobachtungsdaten in großem Maßstab ermöglicht. Aufbauend auf diesen Fortschritten entwickeln sich KI-Agenten, die auf multimodalen Basismodellen basieren, rasch zu einem zentralen Paradigma für die Entscheidungsfindung in der Erdbeobachtung. Die ausgewählte Person wird Forschung im Bereich generative, multimodale und agentenbasierter KI für die Erdbeobachtung betreiben. Darüber hinaus wird die ausgewählte Person einen Vision-Language-Agenten entwickeln und testen, der eine nahtlose Interaktion mit den umfangreichen Erdbeobachtungsdaten der Satellitendatenarchive ermöglicht. Unter Verwendung natürlicher Sprache oder Bilder wird der Agent Antworten auf spezifische Fragen zu Umwelt- und Klimathemen liefern. Neben der Forschung und Entwicklung wird die ausgewählte Person Aufgaben im Bereich der Koordination und Verwaltung dieses EU-finanzierten Forschungsprojekts übernehmen.

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder gleichwertig) und Promotion in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen oder einem verwandten Fachgebiet.
• Fundierte Kenntnisse in einem oder mehreren der folgenden Bereichen: KI-Agenten, große Sprachmodelle, Bild-Sprach-Modelle, multimodales Lernen und generative KI. Erfolgreiche Bewerber*innen verfügen über fundierte technische Kenntnisse und haben eine Affinität zu realen Problemen.
• Wissenschaftliche Erfahrung, nachgewiesen durch relevante wissenschaftliche Publikationen, und fundierte Kenntnisse in theoretischer und angewandter/praktischer Informatik.
• Ausgezeichnete Programmierkenntnisse (z. B. Python) mit Erfahrung im Umgang mit generativen KI-Bibliotheken.
• Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben.
• Erfahrung in der Open-Source-Entwicklung erwünscht.
• Erfahrung im Projektmanagement wünschenswert.

Ihre Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen ausschließlich per E-Mail als eine Datei im PDF-Format an Prof. Dr. Begüm Demir über work@rsim.tu-berlin.de.

Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden. Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann. Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer Daten gem. DSGVO finden Sie auf der Webseite der Personalabteilung: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/.

Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.