Informatiker/in, Mathematiker/in, Physiker/in, Statistiker/in o.ä. (w/m/d) - Erforschung und Entwicklung erklärbarer maschineller Lernverfahren

Der Schwerpunkt des DLR Instituts für Datenwissenschaften in Jena liegt darin, Lösungen für die großen Herausforderungen des Digitalisierungszeitalters zu finden. Die Forschung konzentriert sich dabei auf die Bereiche Datengewinnung und -mobilisierung, Datenmanagement und -aufbereitung sowie Datenanalyse und -intelligenz.

In der Arbeitsgruppe „Maschinelles Lernen“ werden innovative, lernbasierte Methoden zur Analyse realwertiger Daten entwickelt sowie in Kooperation mit anderen DLR-Instituten und Projektpartnern praktische Anwendungsfälle mittels maschineller Lernverfahren untersucht.

In dieser Position erforschen und entwickeln Sie erklärbare Methoden und Verfahren des maschinellen Lernens, insbesondere im Bereich Deep-Learning mit neuronalen Netzen (DNN) möglichst unabhängig von der spezifischen Anwendung weiter. Die entsprechenden Verfahren sind auf die Sensitivität für verschiedene Arten von Trainingsdaten zu untersuchen und zu bewerten. Ein Fokus liegt hierbei darin, sich sowohl mit den aktuellen Methoden vertraut zu machen, als auch deren Anwendbarkeit auf spezielle Anwendungsfälle des DLRs zu untersuchen und diese weiter zu entwickeln oder gänzlich neue Methoden zu entwickeln. Im Speziellen sollen Anwendungsfälle, wo menschliches Verhalten von Machine-Learning-Modellen eingeschätzt und dem Menschen mitgeteilt werden, adressiert werden. Das Ziel ist die Resultate der Modelle oder die Modelle selbst für den Menschen erklärbar, interpretierbar und nachvollziehbar zu machen.

Ihre Aufgaben im Rahmen dieser Stelle beinhalten im Wesentlichen:

• Ermittlung von neuen Forschungsfeldern im Bereich Machine Learning unter Berücksichtigung von DLR-spezifischen Anwendungen
• Leitung und Organisation von Forschungsprojekten
• Erschließung und Weiterentwicklung von Verfahren und Methoden, die Vorhersagen maschineller und tiefer Lernverfahren erklärbar und nachvollziehbar darstellen
• konzeptionelle, theoretische Entwicklung und Modellierung erklärbarer maschineller Lernverfahren 
• Umsetzung und prototypische Implementierung der Methoden in Python (o. ä.)
• Durchführung von Experimenten zur Validierung der entwickelten Methoden
• Publikation der Forschungsergebnisse in geeigneten Publikationsorganen, z. B. wissenschaftlichen Fachzeitschriften
• Präsentation und Diskussion der Forschungsergebnisse auf Konferenzen, Tagungen o. ä. auf nationaler und internationaler Ebene
• Aufbau von nationalen und internationalen Kooperationen
• Mitwirkung bei der Einwerbung von Drittmitteln
• fachliche Betreuung von Praktikanten, Hilfskräften sowie Bachelor- und Masterstudenten, fachliche Betreuung von Doktoranden und wissenschaftlichen Mitarbeitern (bei entsprechender wissenschaftlicher Qualifikation)