Unterstützende Tätigkeiten unter Anleitung im Projekt "Text2DSL":

1. Unterstützung bei der Entwicklung eines Text2DSL-Co-Piloten zur Forschung und Verbesserung der Codegenerierung mittels natürlicher Sprachverarbeitung unter Verwendung von Open-Source-Großsprachmodellen (LLMs) (50%)
2. Mithilfe beim Entwurf und der Strukturierung von Datensätzen, Feinabstimmung von LLM-Modellen und Definition von Schlüsselleistungsindikatoren für Experimente (25%)
3. Unterstützung bei der Durchführung von sowohl intrinsischen als auch extrinsischen Bewertungen des Text2DSL-Co-Piloten, einschließlich der Identifikation und Anwendung relevanter Metriken (25%)

Der Arbeitsort (vor Ort) ist der TU Campus Charlottenburg in Berlin.

Muss:

1. Erfahrung in der Optimierung von Open-Source-Large Language Models (LLMs)
2. Gute Kenntnisse im Umgang mit dem Hugging Face Transformers-Ökosystem
3. Immatrikulation an einer deutschen Hochschule
4. Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

Kann:

1. Grundkenntnisse der Retrieval Augmented Generation (RAG) und des KI-Agenten-Ansatzes

Bitte reichen Sie Ihre Bewerbungsunterlagen zusammengefasst in einem PDF ein.

Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Adnan Ahmad, Frau Irene Hube-Achter
Besetzungszeitraum: ab sofort, befristet bis zum 31.12.2026
Bewerbung an: bewerbung@qu.tu-berlin.de

Ihre schriftliche Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersicht richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die o.g. Beschäftigungsstelle.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.