Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w)

Das Fachgebiet "Maschinelles Lernen und IT-Sicherheit" am Institut BIFOLD sucht eine: n wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in für ein Forschungsprojekt im Exzellenzcluster CASA. Das Projekt befasst sich mit der Sicherheit von Large Language Models (LLMs). Ziel ist es, durch differentielles Testen Unterschiede im Verhalten von LLMs über Modellvarianten, Software-Stacks und Hardware-Plattformen zu identifizieren. Hierbei soll bewertet werden, ob diese Unterschiede die Sicherheit der Modelle beeinflussen und wie sich die daraus entstehenden Risiken reduzieren lassen.

• Erforschung und Sicherheitsanalyse von LLMs
• Differentielles Testen von LLM-Implementierungen
• Entwicklung von Schutzmechanismen für LLMs
• Wissenschaftliches Publizieren

Es besteht die Möglichkeit zur Promotion.

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Informatik oder einem verwandten technischen Fach
• Sehr gute Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen
• Sehr gute Kenntnisse im Bereich IT-Sicherheit
• Erfahrung mit (differentiellen) Testverfahren für Software
• Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse sind erforderlich; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben
• Fähigkeit zu selbstständiger wissenschaftlicher Arbeit sowie ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit

• Spannende und anspruchsvolle Forschung
• Positives und unterstützendes Arbeitsumfeld
• Renommiertes und engagiertes Team
• Internationales Forschungsnetzwerk

Ihre Bewer­bung rich­ten Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen (in einem PDF-Doku­ment, max. 5 MB) aus­schließ­lich per E-Mail an hashmi@tu-berlin.de.

Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden. Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann. Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer Daten gem. DSGVO finden Sie auf der Webseite der Personalabteilung: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/.

Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.