Deutschland
WorkMotion
Constructor Labs
Ph.D. Researcher. Wissensentdeckung: Von unstrukturierten Daten zu geteilten kognitiven Karten
Deutschland
Bremen, Bremen, Germany
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Über die Stelle
CONSTRUCTOR UNIVERSITY IN KOLLABORATION MIT CONSTRUCTOR KNOWLEDGE LABS UND CONSTRUCTOR TECHNOLOGY
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BEWERBUNGSDETAILS
- Voraussichtlicher Beginn: September, 2026
BEWERBUNGSPAKET MUSS ENTHALTEN
- Lebenslauf (CV);
- Akademische Zeugnisse;
- Ein detailliertes Motivationsschreiben, das Forschungsinteressen und Karriereziel darlegt;
- 2 Empfehlungsschreiben;
Bewerbungen werden fortlaufend geprüft. Ausgewählte Kandidaten werden zu Vorstellungsgesprächen eingeladen.
ÜBER DIE POSITION
Die Forschungsgruppe unter der Leitung von Prof. Dr. Andrey Ustyuzhanin an der Constructor University, in Zusammenarbeit mit Constructor Knowledge Labs (CKL) und Constructor Technology (Industriepartner), lädt Bewerbungen für Promotionsstellen im Bereich Informatik mit Schwerpunkt Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) ein.
Diese Promotionsstelle ist Teil einer Initiative zur Weiterentwicklung von Wissensrepräsentations- und adaptiven Argumentsystemen. Die Forschung wird sich auf die Entwicklung flexibler Frameworks für handlungsorientierte Wissensrepräsentation konzentrieren, die Speicherung, Abruf und dynamische Anpassung von Informationen über verschiedene Aufgaben hinweg unterstützen.
HAUPTZIELSETZUNGEN UMFASSEN
- Umwandlung unstrukturierter Daten in interaktive Wissensgraphen und personalisierte kognitive Karten.
- Entwurf von Modellen, die interpretierbare, persistente und navigierbare Wissensstrukturen bereitstellen.
- Bewältigung von Herausforderungen wie Hierarchie, Komponierbarkeit und Grobkörnigkeit für robustes, aufgaben-spezifisches Reasoning.
- Erforschung von Wissensmodellierung auf individueller und gemeinschaftlicher Ebene, einschließlich personalisierter Domänenkarten, Profilerstellung aus Artefakten (z. B. Arbeiten, Kurse) und domänenübergreifender Abstraktion.
Das übergeordnete Ziel ist die Schaffung von Systemen, die transparente, adaptive und räumlich intuitive Wissensrepräsentationen ermöglichen und sowohl einzelne Benutzer als auch kollaborative Gemeinschaften unterstützen.
BEWERBERPROFIL
VERPFLICHTENDE ANFORDERUNGEN
- Anerkannter Master-Abschluss (oder gleichwertig) in Informatik, KI, ML oder einem verwandten Fachgebiet.
- Studierende mit Bachelor-Abschluss und herausragenden Leistungen und außergewöhnlichem Potenzial können sich für eine beschleunigte Promotion bewerben.
- Starker mathematischer Hintergrund, unterstützt durch Erfahrung in der Definition und Entwicklung von Wissensgraphen oder Information-Retrieval-Systemen.
- Praktische Erfahrung mit großen Sprachmodellen (LLMs) und deren Anwendungen.
- Nachweisbare Publikationen in KI/ML oder verwandten Bereichen.
- Nachgewiesene Erfahrung in praktischer Forschungsarbeit.
- Starke Fähigkeiten im akademischen Englisch (Peer-Review-Artikel, Berichte oder Gleichwertiges).
FINANZIERUNG & ANSTELLUNGSBEDINGUNGEN
Die Anstellung bietet eine vollständige finanzielle Abdeckung durch ein spezielles Stipendium, das Folgendes umfasst:
- Monatliches Stipendium von €1,650
- Monatliche Forschungszulage von €100 (Forschungskostenpauschale)
- Krankenversicherungszuschuss von €100 pro Monat
- Zusätzliche Mini-Job-Zulage von €550, um eine parallele Teilzeitbeschäftigung zu unterstützen (optional)
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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