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Das Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut (HHI) ist eines der weltweit führenden Forschungsinstitute für mobile und stationäre Kommunikationsnetzwerke und für die Schlüssel-Technologien der Zukunft. Unsere Kompetenzbereiche haben wir konsequent auf derzeitige und künftige Markt- und Entwicklungsanforderungen ausgerichtet.
Werkstudent*in Erklärbare KI
Aufgabenbeschreibung
- Vorantreiben innovativer KI-Forschung durch die Entwicklung und Implementierung, praktische Anwendung, theoretische Analyse und Evaluation von KI- und Erklärbarkeits-Algorithmen
- Implementierung von Deep Learning und Multi-Agenten-Systemen
- Unterstützung bei der Verbesserung von Modellen z. B. in Bezug auf Effizienz, Trainingsleistung oder Inferenzverhalten
- Nutzung von XAI-Werkzeugen zur Sicherung der Erklärbarkeit und Verlässlichkeit von maschinellen Lernmodellen
Erwartete Qualifikationen
- Immatrikulation im Vollzeitstudium (Bachelor/ Master) der Fachgebiete Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik oder einem verwandten Studiengang mit guten bis sehr guten Noten
- Programmiererfahrung, insbesondere gute bis sehr gute Python-Kenntnisse
- Erfahrung mit maschinellem Lernen, insbesondere mit neuronalen Netzen und ihrer Implementierung (PyTorch, TensorFlow o. Ä.)
- Fundierte Kenntnisse zum aktuellen Stand der Forschung in KI und maschinellem Lernen
- Motivation und Eigeninitiative
- Wohnort Berlin und Umgebung, da die Stelle ausschließlich vor Ort ausgeführt wird, um eine enge Zusammenarbeit zu ermöglichen
- Interesse an erklärbarer künstlicher Intelligenz (XAI), potentielle Themen sind unter anderem (gerne im Anschreiben Bezug nehmen):
- XAI für Computer Vision (insbesondere Objekterkennung und Semantic Segmentation Models)
- XAI für große Sprachmodelle
- XAI für Multi-Agentensysteme
- Physikinformierten neuronalen Netzwerken (PINNs) und Operator Learning
- Anwendungen vertrauenswürdiger KI (z. B. robuste Modellierung von Halbleitern und HF-
Leistungsbauelementen)
- Datenattributionsmethoden (Data Attribution)
- Methodenentwicklung in den Bereichen: Lokale Merkmalsattribution, Globale und
mechanistische Interpretierbarkeit
- Interpretierbarkeits-basierte Modellverbesserung (z. B. Bias-Erkennung und -Vermeidung)
Unser Angebot
- Extrem interessante Herausforderungen in einem wissenschaftlich und zugleich unternehmerisch geprägten Umfeld
- Attraktives Gehalt
- Moderner, exzellent ausgestatteter Arbeitsplatz in zentraler Lage
- Offene und kooperative Arbeitsatmosphäre in einem internationalen Team
- Flexible Arbeitszeiten
- Unterstützung beim Anfertigen von Master- oder Bachelorarbeiten; oft werden die Arbeiten in enger • Zusammenarbeit mit industriellen Partnern durchgeführt
Fakten
| Anzahl Angestellte | ca. 550 |
|---|---|
| Kategorie | Studentische Hilfskraft, Werkstudent*in, Wissenschaftliche Hilfskraft |
| Standort | Deutschland, Berlin |
| Aufgabengebiet | IT, Wissenschaft & Forschung, Data Science, Softwareentwicklung, Elektrotechnik |
| Beginn frühestens | frühestmöglich |
| Dauer | Die Stelle ist zunächst 1 Jahr befristet. Eine Verlängerung ist explizit erwünscht. |
| Umfang | maximal 20 h/Woche |
| Vergütung | Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte. |
| Remote / Homeoffice | teilweise möglich |
| Arbeitssprache & erwartetes Niveau |
|
| Homepage | http://www.hhi.fraunhofer.de |
Anforderungen
| Studiengang | Naturwissenschaften & Mathematik, Elektrotechnik, Informatik, Medieninformatik, Physik |
|---|
Kontakt
| Kennziffer | 85320 |
|---|---|
| Kontakt-Person | Herrn Dr. René Pascal Klausen |
| Kontakt-E-Mail | xai-recruiting-contact@hhi.fraunhofer.de |
Bewerben
| Bewerbungsfrist | 15.09.2026 |
|---|---|
| Kennziffer | 85320 |
| Online | https://jobs.fraunhofer.de/job/Berlin-Werkstudentin-Erkl%... |