Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in für Societal Computing
Technische Universität München
Deutschland

Ausschreibung für die Stelle als Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in bzw. Doktorand/in an der TUM School of Social Sciences and Technology, Professur für Societal Computing

24.01.2024, Wissenschaftliches Personal

Die Professur für Societal Computing sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n Wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in bzw. Doktorand/in (m/w/d) in Vollzeit (100%).

Die Professur für Societal Computing an der TUM School of Social Sciences and Technology beschäftigt sich mit der Beziehung zwischen Gesellschaft und Computer-Technologien. Sie untersucht, wie digitale Technologien unser soziales Verhalten, unsere Strukturen und Systeme beeinflussen. Außerdem erforscht sie, wie wir maschinelles Lernen und andere Werkzeuge einsetzen können, um die Gesellschaft besser zu verstehen und zu verbessern.

Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n
Wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in bzw. Doktorand/in (m/w/d)
in Vollzeit (100%). Die Stelle ist zunächst auf drei Jahre befristet, mit der Option auf eine Verlängerung.

Anforderungen:

● Ein abgeschlossenes Studium (M.Sc. oder Äquivalent) in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Human-Computer Interaction, Computational Social Science oder einem relevanten Feld.

● Leidenschaft für grundlegende Forschung im Bereich Maschinelles Lernen, die zur Entwicklung von Tools führen kann, die gesellschaftlich wichtig sind.

● Fähigkeit zum selbstständigen, strukturierten Arbeiten.

● Team- und Kommunikationsfähigkeit.

● Ausgeprägte Programmierkenntnisse in Python, Erfahrungen mit Pytorch oder Tensorflow. Kenntnisse in R sind von Vorteil.

● Vorzugsweise Erfahrung in Datenbanken.

● Vorzugsweise Erfahrung in der Leitung oder Mitarbeit bei Forschungsprojekten.

● Vorzugsweise Erfahrung mit Veröffentlichungen in führenden ML-Konferenzen (wie NeurIPS, ICML etc.) oder im Bereich KI-Ethik (FAccT, AIES, EAAMO, SATML).

● Zusätzliche Erfahrung in qualitativen und Mixed-Methoden ist ein Bonus.

Aufgaben:

● Durchführung von grundlegender und innovativer Forschung im Bereich Maschinelles Lernen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Multimodal Foundation Models, Embeddings, Red Teaming, Fairness und Robustness.

● Transformation des generierten Wissens in Tools und Policy Empfehlungen, die Creators, Gig Workers und Benutzer von ML-Technologien stärken können.

● Enge Zusammenarbeit mit dem Civic Machines Lab.

● Veröffentlichung einflussreicher Forschungsergebnisse in Fachzeitschriften und Präsentationen auf führenden Konferenzen.

● Entwicklung und Lehre von Kursen auf Bachelor- oder Master-Ebene an der Technischen Universität München.

Wir bieten:

● Eine interessante, vielseitige und herausfordernde Tätigkeit in einem neuen, motivierten Team.

● Die Möglichkeit, Spitzenforschung an der Schnittstelle von KI und Gesellschaft zu betreiben.

● Zusammenarbeit mit Stakeholdern und Universitäten in Deutschland, der EU, den USA und weltweit.

● Enge Verbindung zum Civic Machines Lab am TUM Think Tank, das das Ziel hat, Ingenieursprinzipien anzuwenden, um die besten Lösungen für soziale Probleme zu finden.

● Die Möglichkeit, mit Forschungsassistent/innen und anderen Wissenschaftler/innen zusammenzuarbeiten.

● Projektleitung und Entwicklung Ihres eigenen wissenschaftlichen Brand-Name.

● Konstruktives Mentoring für den Erfolg in der Wissenschaft.

Ihr Arbeitsplatz befindet sich in der Richard-Wagner-Straße 1 in München (TUM School of Social Sciences and Technology) in unmittelbarer Nähe zum Hauptbahnhof München und ist sehr gut mit öffentlichen Verkehrsmitteln zu erreichen.

Die Vergütung erfolgt je nach Qualifikation bis zur Entgeltgruppe E13 TV-L.

Die Technische Universität München strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an. Qualifizierte Frauen werden daher ausdrücklich begrüßt.

Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.

Bewerbung:

Falls wir Ihr Interesse geweckt haben, senden Sie bitte Ihre aussagekräftige Bewerbung mit Aktenzeichen SOT 2024-01_SOC bis spätestens 01.03.2024 per E-Mail (in einer PDF-Datei) bzw. schriftlich an:

Technische Universität München
TUM School of Social Sciences and Technology
Professur für Societal Computing
Herrn Prof. Orestis Papakyriakopoulos
Arcisstraße 21
80333 München

soc@sot.tum.de

Im Fall der schriftlichen Bewerbung bitten wir Sie, uns lediglich Kopien einzureichen, da wir Ihre Bewerbungsunterlagen nach Abschluss des Verfahrens leider nicht zurücksenden können.

Im Rahmen Ihrer Bewerbung um eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) http://go.tum.de/554159 zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise der TUM zur Kenntnis genommen haben.

Informieren Sie sich über uns: www.sot.tum.de

Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.

Hinweis zum Datenschutz:
Im Rahmen Ihrer Bewerbung um eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise der TUM zur Kenntnis genommen haben.

Kontakt: Technische Universität München TUM School of Social Sciences and Technology Professur für Societal Computing Herrn Prof. Orestis Papakyriakopoulos Arcisstraße 21 80333 München soc@sot.tum.de


Wenn Sie sich auf diese Stelle bewerben, erwähnen Sie bitte dass Sie sie auf Universitoxy gesehen haben.

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