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Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in für Maschinelles Lernen zur Promotion I 022/26

Stellenbeschreibung:

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in für Maschinelles Lernen zur Promotion I 022/26

Position zum im Fachbereich VI (Informatik und Medien) im Rahmen des Drittmittelprojektes „SOOFI“. Ziel des Forschungsprojekts ist die Entwicklung eines offenen europäischen KI‑Grundlagenmodells (Large Language Model) sowie eines darauf aufbauenden Reasoning‑Modells, das komplexe Aufgaben durch strukturiertes Schlussfolgern effizient bearbeiten kann. Bei entsprechender Qualifikation besteht die Option zur Promotion.

Entgeltgruppe: 13 TV-L Berliner Hochschulen, Arbeitszeit: 100 % der regelmäßigen Arbeitszeit, Anstellungsart: Vollzeit, Befristet bis .

Aufgabengebiet

  • Entwicklung und Evaluierung von sehr großen Reasoning Modellen (30B bis 100B)
  • Eigenständige Forschung in Reasoning Modellen und LLM Post Training
  • Automatisiertes Kuratieren von Daten für das Post-Training, Design von Trainingsumgebungen für Reasoning, Benchmarking, Management von Serverumgebungen mit >1000 GPUs
  • Weiterentwicklung von Verfahren wie RLVR, GRPO etc.

Fachliche Anforderungen

  • Mindestens mit sehr gut abgeschlossenem wissenschaftlichem Hochschulstudium in der Fachrichtung Data Science (Master, Diplom) mit der Berechtigung zur Promotion. (Der Abschluss sollte nicht älter als fünf Jahre sein, da das Projekt aktuelle Kenntnisse erfordert. Vorlage des Abschlusses spätestens zum Zeitpunkt der Unterschrift des Arbeitsvertrages)
  • Vertiefte Kenntnisse und Erfahrungen in Large Reasoning Systemen mit >9B Parametern
  • Vertiefte Kenntnisse in aktuellen Reasoning, wie Verl/Byte Dance, NVIDIA Nemotron
  • Nachgewiesener Umgang mit großen Reasoning Trainingsdaten >100B Token für Reasoning
  • Praktische Erfahrungen im Umgang mit >1000 Servern B200 im Training von großen Reasoning Modellen
  • Erfahrungen in Tools für das maschinelle Lernen von Prompts im Reasoning
  • Vertiefte Kenntnisse im LLM Post-training, z.B. mit GRPO, DPO, SFT und RLVR
  • Praktische Erfahrungen mit Agentische Laufzeitumgebungen für Software Engineering, z.B. auf Basis von OpenCode.AI
  • Nachgewiesene Publikationen auf internationalen NLP Fachtagungen, wie ECAL, LREC
  • Sehr gute Programmierkenntnisse zu den obigen Themen nachgewiesen durch Github
  • Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung mit Docker, Kubernetes und GPU Clustern
  • Sehr gutes schriftliches und mündliches Formulierungsvermögen in Englisch

Außerfachliche Anforderungen

  • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit
  • Fähigkeit, die ermittelten Erkenntnisse und Ergebnisse sachgerecht und verständlich zu vermitteln, u.a. innerhalb des Projektes, auf Veranstaltungen, Fachkonferenzen und für sonstige Publikationen
  • Einen Arbeitsplatz im Innenstadtbereich, der mit öffentlichen Verkehrsmitteln gut zu erreichen ist
  • Externe und interne Weiterbildungsmöglichkeiten
  • Betreibliches Gesundheitsmanagement (u. a. div. Sportkurse)
  • Familienfreundliche Arbeitszeit durch Gleitzeit und mobiles Arbeiten
  • Für Tarifbeschäftigte: Altersvorsorge durch die Versorgungsanstalt des Bundes und der Länder (VBL)
  • Zuschuss zum Firmenticket
  • Ein aufgeschlossenes Team, das sich über Ihre Verstärkung freut

Vorteile für Mitarbeitende

  • Kinderbetreuung
  • Flexible Arbeitszeiten
  • Homeoffice / Mobiles Arbeiten
  • Vermögenswirksame Leistungen
  • Sport- und Gesundheitsangebote
  • Sonderzahlungen
  • Weiterbildungen
  • Gute Verkehrsanbindung
  • Moderne technische Ausstattung

Wir heißen Bewerbungen von Menschen mit Schwerbehinderung und Menschen mit Migrationshintergrund ausdrücklich willkommen.

Die Berliner Hochschule für Technik bietet ein vielfältiges Umfeld mit über 70 Studiengängen, rund 12 000 Studierenden und umfangreichen Forschungsinitiativen.

#J-18808-Ljbffr
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    17 Apr 2026
  • Standort:

    Berlin

    Einsatzort:

    Kreis Nordfriesland, Fachdienst Personal
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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