Sechs Promotionen an der UTN im Bereich „Deep Learning – Foundation Models“ (m/w/d) - CSAI-ML-25-04

Overview

Six doctoral research positions at UTN in the field of “Deep Learning – Large Language Models” (m/f/d) – CSAI-ML-25-04. The Machine Learning Lab (Prof. Dr. Josif Grabocka) at the Department of Computer Science and Artificial Intelligence of the Technische Universität Nürnberg (UTN) offers six fully funded doctoral opportunities (3 years, 100% positions, TV-L E13) on the topic: Efficient Fine-Tuning and Alignment of Large Language Models. The position is part of a newly established research lab in cooperation with the Bavarian Tax Office, researching methods to fine-tune and align LLMs for taxation applications. The UTN provides a stimulating, interdisciplinary environment with access to cutting-edge resources.

Die Technische Universität Nürnberg (UTN) bietet eine inspirierende und interdisziplinäre Forschungsumgebung mit Zugang zu modernsten Ressourcen. Sie ist der ideale Ort, um zukunftsträchtige Entdeckungen zu machen und einen bedeutenden Beitrag zu spannenden Forschungsfeldern zu leisten.

Responsibilities

• Durchführung wissenschaftlicher Forschung zur Entwicklung neuer Methoden für das Fine-Tuning und Alignment von Large Language Models
• Veröffentlichung der Forschungsergebnisse auf führenden Konferenzen und in Fachzeitschriften wie NeurIPS, ICLR, ICML, IJCAI, AAAI, KDD, TMLR und JMLR
• Unterstützung von Prof. Dr. Josif Grabocka bei der Lehre in Kursen wie Machine Learning, Deep Learning und Large Language Models am Department of Computer Science and Artificial Intelligence der UTN

Ihr Profil / Qualifications

• Ein Masterabschluss (M.Sc.) in Mathematik oder Informatik mit sehr guten Noten
• Vertiefte Kenntnisse in Mathematik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik und Linearer Algebra
• Eine Masterarbeit mit klarem Schwerpunkt im Bereich Machine Learning, die über die reine Anwendung von ML auf eine spezifische Aufgabe hinausgeht
• Starke Programmierkenntnisse
• Kenntnisse in PyTorch und im Training von large-scale Deep-Learning-Modellen auf mehreren Knoten mit mehreren GPUs
• Sehr gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten in Englisch sind ebenfalls entscheidend

Application

Interessiert? Wenn Ihr Profil den Anforderungen entspricht, laden Sie bitte folgende Dokumente mit Ihrer Bewerbung hoch:

• Ein Persönliches Motivationsschreiben, in dem Sie die Gründe für Ihren Promotionswunsch an der UTN darlegen und weshalb Sie sich für dieses Forschungsfeld und das Department interessieren.
• Ein vollständiger chronologischer, tabellarischer Lebenslauf in englischer Sprache.
• Nachweise über Ihre Studienabschlüsse (M.Sc. sowie B.Sc.) oder gleichwertige Qualifikationen.
• Transcript of Records, Diploma Supplements oder Kursübersichten ihrer Studienabschlüsse (M.Sc. sowie B.Sc. oder gleichwertige Abschlüsse).
• Ihre Masterarbeit
• (Optional) Einen Link zu Ihren GitHub-Projekten und eventuellen bisherigen Veröffentlichungen

Hinweis: Falls Sie Ihre Abschlüsse im Ausland erworben haben, müssen Sie Originaldokumente zusammen mit einer Übersetzung ins Englische oder Deutsche einreichen. Die Übersetzung muss von einem staatlich geprüften Übersetzer/einer staatlich geprüften Übersetzerin mit Siegel angefertigt sein. Dokumente, deren Originalsprache Englisch ist, müssen nicht übersetzt werden.

Sollten Sie in die engere Auswahl kommen, erhalten Sie eine Einladung zu einem Interview, in dem Sie Ihre Forschungsarbeit vorstellen können.

Weitere Informationen zum Bewerbungsprozess und zu den Aufnahmebedingungen finden Sie unter

Weitere Informationen zur Entgeltgruppe TV-L E13 finden Sie unter

• Bitte beachten: Reisekosten und andere im Rahmen der Bewerbung anfallende Aufwendungen können nicht erstattet werden.

Fragen? Bitte wenden Sie sich an Prof. Dr. Josif Grabocka ( ). Für allgemeine Fragen kontaktieren Sie

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