• Vorantreiben innovativer KI- und Robotik-Forschung
• Entwicklung und Implementierung, praktische Anwendung, theoretische Analyse und Evaluation von KI-Algorithmen
• Unterstützung bei der Implementierung von Deep Learning und generativen Modellen
• Zuarbeit bei der Verbesserung von Modellen z. B. in Bezug auf Effizienz, Trainingsleistung oder Inferenzverhalten

• Bachelor/Master im Vollzeitstudium der Fachgebiete Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik oder verwandten Studiengängen mit guten bis sehr guten Noten
• Programmiererfahrung, insbesondere gute bis sehr gute Python-Kenntnisse
• Erfahrung mit Machine Learning und Reinforcement Learning, insbesondere mit neuronalen Netzen und ihrer Implementierung (PyTorch, Tensorflow o.ä.)
• Motivation und Eigeninitiative
• Wohnort Berlin und Umgebung, da die Ausführung der Stelle für optimale Kollaboration mit Kolleg*innen ausschließlich vor Ort in Berlin möglich ist
• Interesse an Robotics und erklärbarer künstlicher Intelligenz (XAI), zum Beispiel unter anderem:
  - Robot Learning, einschließlich Reinforcement Learning, Behavior Cloning, Sim2Real
  - Mathematischer Optimierung, Differentialgleichungen, generativen/Flow-Modellen und
  Constraint-Solvern
  - Fundamentale Forschung und Methodenentwicklung in den Bereichen: lokale
  Merkmalsattribution, globale und mechanistische Interpretierbarkeit
  - XAI-basierte Modellverbesserungen, Evaluierung von KI-Modellen sowie physikinformierte
  neuronale Netzwerke (PINNs)
  - Anwendungen in einer Vielzahl von: Modellen des maschinellen Lernens, Architekturen,
  Inferenzzielen, Datenmodalitäten

Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung unbedingt eine Notenübersicht sowie ein Anschreiben bei. Bewerbungen ohne Notenübersicht und Anschreiben können leider nicht berücksichtigt werden.

• Attraktives Gehalt
• Moderner und exzellent ausgestatteter Arbeitsplatz in zentraler Lage
• Offene und kooperative Arbeitsatmosphäre in einem internationalen Team
• Flexible Arbeitszeiten
• Unterstützung beim Anfertigen von Master- oder Bachelorarbeiten (häufig in enger Zusammenarbeit mit industriellen Partner)