WISSENSCHAFTLICHER MITARBEITERIN LLM-TRANSPARENZ

FAKULTÄT WIRTSCHAFT | 50% TEILZEIT | KENNZIFFER 380-WI

IHRE AUFGABEN

Entwicklung eines Frameworks zur systematischen Bewertung der Robustheit großer Sprachmodelle
Konzeption und Umsetzung von Transformationsmodulen für linguistische, emotionale und positionale Kontextvariationen
Durchführung von Robustheitsanalysen und Aufbau eines strukturierten Ergebniskatalogs
Verfassen wissenschaftlicher Publikationen und Mitwirkung bei Forschungsanträgen

IHR PROFIL

Abgeschlossenes Masterstudium in Informatik oder einem verwandten Studiengang
Fundierte Kenntnisse in Deep Learning, insbesondere Transformer-Architekturen
Erfahrung mit großen Sprachmodellen (LLMs) in Anwendung oder Evaluierung
Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit Frameworks wie PyTorch
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse, Interesse an wissenschaftlicher Weiter-qualifikation

DARUM HHN

Interessante und vielfältige Tätigkeiten in einem innovativen Hochschulumfeld
Fachliche und persönliche Entwicklung durch Aus- und Weiterbildungsangebote
Flexible Arbeitszeiten und ein familienfreundliches Arbeitsumfeld
Betriebliche Altersvorsorge und weitere Sozialleistungen nach TV-L
Vergütung je nach persönlichen Voraussetzungen bis Entgeltgruppe 13 TV-L

Für das Beschäftigungsverhältnis gilt der Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L). Die Einstellung erfolgt befristet für die Dauer von zwei Monaten. Im Rahmen der beruflichen Gleichstellung besteht an Bewerbungen von Frauen ein besonderes Interesse. Schwerbehinderte Bewerber*innen werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Haben wir Ihr Interesse geweckt?

Dann bewerben Sie sich jetzt mit einer aussagekräftigen Bewerbung, die Sie uns bitte bis zum 05.10.2026 als E-Mail (nur PDF-Format) mit den üblichen Unterlagen unter Angabe der Kennziffer 380 -WI an karriere @hs-heilbronn.de zusenden. Wir weisen darauf hin, dass die Daten im Rahmen des Bewerbungsverfahrens nach § 15 (1) LDSG verarbeitet werden. Die Unterlagen werden aus datenschutzrechtlichen Gründen nach Abschluss des Verfahrens vernichtet.