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

Das Fachgebiet „Maschinelles Lernen und IT-Sicherheit“ am Institut BIFOLD sucht eine*n wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in für das Forschungsprojekt „AMIRA“. Das Projekt untersucht die Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit von Mechanistic Interpretability, einer Familie von Methoden zur Erklärung neuronaler Netze wie Circuit Discovery und Sparse Autoencoders. Ziel ist es, die Verwundbarkeiten dieser Methoden zu charakterisieren, neue Angriffe zu konzipieren und geeignete Verteidigungsmechanismen zu entwickeln.

• Sicherheitsanalyse von Methoden der Mechanistic Interpretability
• Erforschung und Entwicklung von Angriffen gegen diese Methoden
• Erforschung und Entwicklung von Verteidigungsmechanismen für diese Methoden
• Wissenschaftliches Publizieren und 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 im Bereich Adversarial Machine Learning
• Erfahrung im Bereich Mechanistic Interpretability
• Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse sind erforderlich; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben
• Fähigkeit zu selbstständiger wissenschaftlicher Arbeit erwünscht

• Spannende und anspruchsvolle Forschung
• Kollegiales und kooperatives 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.

Alle Unterlagen sind in einem einzigen PDF-Dokument einzureichen. Dazu zählen mindestens:

• Anschreiben
• Vollständiger Lebenslauf (CV)
• Zeugnisse und Notenübersichten (Master und Bachelor)
  Falls vorhanden, sind zusätzlich Empfehlungsschreiben und Publikationen beizufügen.

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.