Im CITEC (Center for Cognitive Interaction Technology) sind die folgenden zwei Positionen zu besetzen:

Wissenschaftliche Mitarbeiter*innen (m/w/d) - EU Doctoral Network SPRING (Profin Dr. Barbara Hammer)

SPRING ist ein MSCA-Doktorand*innennetzwerk im Rahmen von Horizon Europe. Es konzentriert sich auf die Resilienz großer kritischer Infrastrukturen, die stark als vernetzte Entitäten im cyber-physischen Raum zunehmenden Bedrohungen wie Extremwetter, Kaskadenfehlern, Cyberangriffen und menschlichem Versagen ausgesetzt sind.
In diesem Bereich werden an der Universität Bielefeld zwei Stellen als Doktorand*innen ausgeschrieben, die sich mit den Chancen und Herausforderungen von KI-Technologien in diesem Zusammenhang befassen. Eine Stelle (DC1 Physikbasierte adversariale Robustheit von Netzwerkmodellen) konzentriert sich auf die Untersuchung von adversarialen Angriffen auf intelligente Komponenten in kritischen Infrastrukturen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Frage, welche Angriffe im Kontext der physikalischen Gegebenheiten auftreten können und wie man sich dagegen verteidigen kann. Es sollen dabei Konzepte aus dem physikbasierten maschinellen Lernen und deren Übertragung auf physikbasierte generative Modelle verwendet werden, die eine Robustifizierung datengesteuerter Komponenten in diesem Bereich ermöglichen. Die zweite Stelle (DC5 Erklären komplexer Drift-Phänomene in vernetzten Daten) befasst sich mit der Identifizierung von Anomalien, die sich in Änderungen der Datenverteilung manifestieren, sowie deren Erklärung und Behebung auf der Grundlage neuartiger Technologien aus dem Bereich der erklärbaren KI, die komplexe Wechselwirkungen berücksichtigen können. Diese Methoden sollen zur Identifizierung neu auftretender Risiken eingesetzt werden, die durch Dissonanzen mehrerer Netzwerkkomponenten in kritischen Infrastrukturen verursacht werden.

Ihre Aufgaben


- Entwicklung und Implementierung von Technologien des maschinellen Lernens, die sich mit diesen Herausforderungen befassen, 40 %
- Implementierung und Bewertung in Benchmark-Szenarien (z. B. Wasserversorgung, Energiesysteme, Verkehr), 20 %
- Anwendung in Zusammenarbeit mit Partnern des Konsortiums, 20%
- Veröffentlichung der Ergebnisse in renommierten Fachpublikationen, 10 %
- Teilnahme an Veranstaltungen im Konsortium, wie z. B. Sommerschulen, 5 %
- Zusammenarbeit mit den internationalen Projektpartner*innen, 5 %

Ein wichtiger Bestandteil des DN sind Entsendungen (Secondments) bei Projektpartner*innen in Industrie und Forschung. Dieses bietet die Möglichkeit, einen tieferen Einblick in verwendete Methoden und eine breitere Sicht auf Anwendungen zu erhalten.

Da die Stelle aus Drittmitteln finanziert wird, ist laut Vorgaben des Drittmittelgebers folgendes einzuhalten: Aufgrund der Zielsetzung von DNs, die internationale Kooperation zu stärken, dürfen Bewerber*innen zum Zeitpunkt der Rekrutierung nicht länger als zwölf Monate während der letzten drei Jahre in Deutschland ansässig und/oder tätig gewesen sein. Darüber hinaus dürfen Bewerber*innen noch keinen Doktorgrad erworben haben. Aufgrund der Förderbedingungen ist die Stelle ausschließlich in Vollzeit zu besetzen.

Die Beschäftigung ist der wissenschaftlichen Qualifizierung förderlich, die Gelegenheit zur wissenschaftlichen (Weiter-)Qualifikation wird gegeben.

Ihr Profil

Das erwarten wir


- abgeschlossenes, einschlägiges wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich Informatik, Mathematik, Physik oder in fachlich äquivalenten Forschungsgebieten
- sehr gute Programmierkenntnisse, insbesondere Python
- Kenntnisse im Bereich des Maschinellen Lernens
- Erfahrung mit Deep Learning Frameworks
- vertiefte Kenntnisse in der mathematischen Modellierung
- Englisch fließend in Wort und Schrift
- eigenständiges, gewissenhaftes und sorgfältiges Arbeiten
- kooperative und teamorientierte Arbeitsweise
- Offenheit gegenüber anwendungsnahen Fragestellungen im industriellen Kontext


Das wünschen wir uns


- Interesse an interdisziplinären Arbeiten


Unser Angebot

- Vergütung nach E13 TV-L (min. EUR 4.629,74)
- befristet auf 3 Jahre (§ 2 Abs. 1 Satz 1 WissZeitVG; entsprechend den Vorgaben des WissZeitVG und des Vertrages über gute Beschäftigungsbedingungen kann sich im Einzelfall eine abweichende Vertragslaufzeit ergeben)
- Vollzeit
- interne und externe Fortbildungsmöglichkeiten
- Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten
- Vereinbarkeit von Familie und Beruf
- 30 Tage Urlaub bei einer 5-Tage-Woche und zusätzlich arbeitsfrei am 24.12. und 31.12.
- grundsätzliche Möglichkeit zu mobilem Arbeiten
- betriebliche Zusatzversorgung (VBL)
- kollegiale Zusammenarbeit
- offene und angenehme Arbeitsatmosphäre
- vielfältige Angebote (Mensa, Cafeteria, Restaurants, Uni-Shop, Geldautomaten etc.)


Interessiert?

Dann freuen wir uns über Ihre aussagekräftige Bewerbung. Bitte nutzen Sie hierzu vorzugsweise unser Online-Formular, welches Sie über den folgenden Link erreichen: https://jobs.uni-bielefeld.de/job/apply/4807/wissenschaftliche-mitarbeiter-innen-m-w-d-eu-doctoral-network-spring-prof-in-dr-barbara-hammer?page_langde

Bewerbungsfrist : 19.03.2026

Die Universität Bielefeld ist für ihre Erfolge in der Gleichstellung mehrfach ausgezeichnet und als familienfreundliche Hochschule zertifiziert. Sie freut sich über Bewerbungen von Frauen. Dies gilt im besonderen Maße im wissenschaftlichen Bereich sowie in Technik, IT und Handwerk. Bewerbungen von geeigneten schwerbehinderten oder ihnen gleichgestellten behinderten Menschen sind ausdrücklich erwünscht.

An der Universität Bielefeld werden Stellenbesetzungen auf Wunsch grundsätzlich auch mit reduzierter Arbeitszeit vorgenommen, soweit nicht im Einzelfall zwingende dienstliche Gründe entgegenstehen.