Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (m/w/d) auf dem Ge­biet des Ma­schi­nel­len Ler­nens

Kurzinfo

Tätigkeitsfeld Wissenschaft und Technik Ort Berlin

Karte anschauen Arbeitszeit Vollzeit Anstellungsdauer Befristet Bewerbungsfrist 11.11.2026 Laufbahn / Entgeltgruppe Höherer Dienst | TV-L E 13 Kennziffer DR/170/26 Informatik

Wiss. Mitarbeiter*in (m/w/d) auf dem Gebiet des Maschinellen Lernens mit vorauss. Vollzeit - E 13 TV-L HU (Drittmittelfinanzierung befristet bis 31.10.2029)

Die 1810 gegründete Humboldt-Universität zu Berlin ist eine der führenden deutschen Hochschulen. Als Volluniversität mit über 36.000 Studierenden verbindet sie Forschungsexzellenz mit innovativer Nachwuchsförderung. Ihre internationalen Netzwerke, interdisziplinären Forschungskooperationen sowie ihre progressiven Lehrkonzepte prägen den Wissenschaftsstandort Berlin. Die Humboldt-Universität verfügt über den Status einer Exzellenzuniversität.

Ihre Aufgaben:

• Wissenschaftliche Dienstleistungen in der Forschung im Projekt ROGER, einem kollaborativen Projekt mit dem Industriepartner neofonie GmbH
• Entwicklung und Veröffentlichung von optimierten großen Sprachmodellen (Large Langauge Modeling, LLMs) für die deutsche und englische Sprache
• Durchführung von Forschung im Bereich des Natural Language Processing (NLP), insbesondere Forschung im Bereich LLMs
• Koordination von Arbeitspaketen, Abstimmung mit Industriepartner
• Möglichkeit zur eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung (Promotion)

Das bringen Sie mit:

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich Informatik mit Schwerpunkt Maschinelles Lernen und Large Language Models (LLMs) oder äquivalenter Anschluss
• einschlägige Vorarbeiten im Bereich Natural Language Processing (NLP), z. B. nachgewiesen durch Publikationen auf CORE A und CORE A* Konferenzen des Feldes (NAACL, EMNLP, ICML, EACL)
• fundierte Kenntnisse im Bereich Softwareentwicklung mit Erfahrung im Aufbau von Produktionssystemen und Open-Source-Softwarepaketen
• sichere Sprachkenntnisse Englisch und Deutsch (C1)
• Hinweis: Bitte geben Sie Ihre GitHub ID in der Bewerbung an, sofern vorhanden

Unser Angebot:

• ein modernes Arbeitsumfeld
• eine tarifliche Eingruppierung (TV-L)
• abwechslungsreiche und verantwortungsvolle Aufgaben
• eine strukturierte Einarbeitung
• flexible Arbeitszeiten (Gleitzeit)
• sehr gute Weiterbildungsmöglichkeiten

Als familiengerechte Hochschule fördern wir die Vereinbarkeit von Beruf und Familie.

Ihr Weg an die HU:

Ihre vollständige Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der

Kennziffer DR/170/26 an die Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Institut für Informatik, Prof. Dr. Alan Akbik (Sitz: Rudower Chaussee 25, 12489 Berlin), Unter den Linden 6, 10099 Berlin oder bevorzugt per E-Mail in einer PDF-Datei an

(mailto:)

.

Erforderliche Bewerbungsunterlagen:

• Motivationsschreiben
• tabellarischer Lebenslauf
• Nachweis der erforderlichen Qualifikation (Zeugnisse, Urkunden, Weiterbildungsnachweise)
• Arbeitszeugnisse oder Beurteilungen

Für Fragen zur Ausschreibung und zum Aufgabengebiet steht Ihnen Prof. Dr. Alan Akbik (

(mailto:) ) gern zur Verfügung.

Die Besetzung der Stelle ist zum vorgesehen.

Zur Sicherung der Gleichstellung sind Bewerbungen qualifizierter Frauen besonders willkommen. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Bewerbungen von Menschen mit Migrationsgeschichte sind ausdrücklich erwünscht. Da wir Ihre Unterlagen nicht zurücksenden, bitten wir Sie, Ihrer Bewerbung nur Kopien beizulegen.

Die Humboldt-Universität zu Berlin ist tarifgebunden und wendet den TV-L HU an. Informationen zur Eingruppierung und zum Jahresentgeltrahmen finden Sie hier:

https://hu.berlin/ETRL (https://hu.berlin/ETRL)

.

Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten im Rahmen des Ausschreibungs- und Auswahlverfahrens finden Sie auf der Homepage der Humboldt-Universität zu Berlin:

https://hu.berlin/DSGVO (https://hu.berlin/DSGVO)

.