Allemagne
WorkMotion
Constructor Labs
Chercheur Ph.D. Découverte de Connaissances : Des Données Non Structurées aux Cartes Cognitives Partagées
Allemagne
Bremen, Bremen, Germany
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
CONSTRUCTOR UNIVERSITY EN COLLABORATION AVEC CONSTRUCTOR KNOWLEDGE LABS ET CONSTRUCTOR TECHNOLOGY
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DÉTAILS DE LA CANDIDATURE
- Date de début prévue : Septembre, 2026
LE DOSSIER DE CANDIDATURE DOIT COMPRENDRE
- Curriculum Vitae (CV) ;
- Relevés de notes académiques ;
- Une lettre de motivation détaillée décrivant les intérêts de recherche et les objectifs de carrière ;
- 2 lettres de recommandation ;
Les candidatures seront examinées au fur et à mesure. Les candidats présélectionnés seront invités à des entretiens.
À PROPOS DU POSTE
Le groupe de recherche dirigé par le Prof. Dr. Andrey Ustyuzhanin à l'Université Constructor, en collaboration avec Constructor Knowledge Labs (CKL) et Constructor Technology (partenaire industriel), invite les candidatures pour des postes d'étudiant(e)s au doctorat en Informatique, avec un accent sur l'Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML).
Ce poste de doctorat s'inscrit dans une initiative visant à faire progresser la représentation des connaissances et les systèmes de raisonnement adaptatif. La recherche se concentrera sur le développement de cadres flexibles pour la représentation actionnable des connaissances qui prennent en charge le stockage, la récupération et l'adaptation dynamique des informations à travers diverses tâches.
LES OBJECTIFS PRINCIPAUX COMPRENNENT
- Transformer les données non structurées en graphes de connaissances interactifs et en cartes cognitives personnalisées.
- Concevoir des modèles qui fournissent des structures de connaissances interprétables, persistantes et navigables.
- Relever les défis tels que la hiérarchie, la composabilité et le regroupement grossier pour un raisonnement robuste et spécifique à la tâche.
- Explorer la modélisation des connaissances au niveau individuel et communautaire, y compris les cartes de domaine personnalisées, l'extraction de profils à partir d'artefacts (par exemple, articles, cours) et l'abstraction inter-domaines.
L'objectif général est de créer des systèmes qui permettent des représentations transparentes, adaptatives et spatiellement intuitives des connaissances, soutenant à la fois les utilisateurs individuels et les communautés collaboratives.
PROFIL DU CANDIDAT
EXIGENCES OBLIGATOIRES
- Titulaire d'un diplôme de Master (ou équivalent) reconnu en Informatique, IA, ML, ou une discipline connexe.
- Les étudiants titulaires d'une licence et présentant des performances exceptionnelles et un potentiel extraordinaire peuvent postuler pour un doctorat accéléré.
- Solides bases mathématiques soutenues par une expérience dans la définition et le développement de systèmes de graphes de connaissances ou de systèmes de recherche d'informations.
- Expérience pratique avec les grands modèles de langage (LLMs) et leurs applications.
- Un historique de publications en IA/ML ou dans des domaines connexes.
- Expérience documentée dans des travaux de recherche pratiques.
- Solides compétences en rédaction académique en anglais (articles évalués par des pairs, rapports ou équivalents).
FINANCEMENT ET CONDITIONS DE NOMINATION
La nomination offre une couverture financière complète par le biais d'une bourse dédiée, comprenant :
- Allocation mensuelle de 1 650 €
- Allocation mensuelle pour frais de recherche de 100 € (Forschungskostenpauschale)
- Subvention d'assurance maladie de 100 € par mois
- Allocation supplémentaire de 550 € pour un mini-job afin de soutenir un emploi à temps partiel parallèle (facultatif)
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