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Postdoktorand - Large Language Models für Metadatenextraktion und wissenschaftliche Dateninfrastrukturen

Neu

Job

  • Level
    Erfahren
  • Job Feld
    Data
  • Anstellung
    Vollzeit
  • Vertragsart
    Befristetes Dienstverhältnis
  • Ort
    Garching bei München
  • Arbeitsmodell
    Onsite
  • Job Zusammenfassung

    In dieser Position integrierst du KI-Modelle zur automatisierten Metadatenextraktion in wissenschaftliche Dateninfrastrukturen und entwickelst robuste Pipelines zur Harmonisierung von Daten aus verschiedenen Quellen.

    Job Technologien

    Deine Rolle im Team

    • Im Rahmen eines nationalen Verbundprojekts zur Weiterentwicklung von Forschungsdatenmanagement (RDM) in den Photon- und Neutronenwissenschaften (PaN) arbeitet die TUM gemeinsam mit Partnern an innovativen Methoden zur automatisierten Metadatenextraktion und -nutzung auf Basis moderner KI-Technologien.
    • Ziel ist es, komplexe experimentelle Daten durch semantische Anreicherung, Standardisierung und intelligente Abfragemethoden besser zugänglich und nutzbar zu machen.
    • Der TUM-Anteil konzentriert sich insbesondere auf die Implementierung und Integration der entwickelten Modelle in die Software-Infrastruktur des Heinz Maier-Leibnitz Zentrums (MLZ) sowie auf die Entwicklung von Methoden zur automatisierten Code-Generierung für die Analyse von Neutronendaten.
    • Sie wirken in einem institutsübergreifenden Team mit bei: Implementierung und Integration von LLM-basierten Methoden zur automatisierten Metadatenextraktion in die Dateninfrastruktur des FRM II / MLZ.
    • Entwicklung robuster Pipelines zur Extraktion, Harmonisierung und Standardisierung von Metadaten aus heterogenen Quellen (z. B. Publikationen, HDF-Dateien).
    • Anpassung und Optimierung von Large Language Models für wissenschaftliche Anwendungen im Bereich der Neutronenforschung.
    • Mitwirkung an der Entwicklung und Implementierung von Ontologien und Wissensgraphen zur semantischen Verknüpfung experimenteller Daten.
    • Entwicklung von Systemen zur Übersetzung natürlicher Sprache in strukturierte Datenabfragen (z. B. SPARQL).
    • Beitrag zur Entwicklung eines LLM-basierten Assistenzsystems zur Unterstützung von Experimentplanung und Metadatenerfassung.
    • Mitarbeit an der automatisierten Code-Generierung zur Analyse von Neutronendaten.
    • Enge Zusammenarbeit mit Projektpartnern (u. a. Forschungszentrum Jülich, KIT, Hereon) sowie Initiativen wie DAPHNE4NFDI.
    • Evaluation und Validierung der entwickelten Methoden mit realen Nutzerdaten und verschiedenen Anwendergruppen.

    Unsere Erwartungen an dich

    Qualifikationen

    • Abgeschlossene Promotion in Physik, Informatik, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet.
    • Fundierte Kenntnisse im Bereich Machine Learning / Natural Language Processing, idealerweise mit Fokus auf Large Language Models.
    • Kenntnisse in Datenformaten und -standards (z. B. HDF5, NeXus) sind von Vorteil.
    • Interesse an wissenschaftlichen Großgeräten und experimenteller Forschung (insb. Neutronen- oder Synchrotronstrahlung).
    • Fähigkeit zum interdisziplinären Arbeiten und zur Kommunikation mit wissenschaftlichen Nutzergruppen.
    • Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

    Erfahrung

    • Erfahrung in Python und modernen ML-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow, Hugging Face).
    • Erfahrung mit semantischen Technologien (Ontologien, RDF, SPARQL, Knowledge Graphs) wünschenswert.

    Unser Angebot

    • Wir bieten Ihnen flexible Arbeitszeit, 30 Urlaubstage pro Jahr und eine betriebliche Altersvorsorge (VBL).
    • Als Mitarbeiter oder Mitarbeiterin des FRM II können Sie von vielen weiteren Angeboten der TUM profitieren: Gesundheitsangebote der TUM und Hochschulsport.
    • Umfangreiche TUM-interne Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten.
    • Kinderbetreuung der TUM (nach Verfügbarkeit).
    • Sehr gute Anbindung an öffentliche Verkehrsmittel.
    • Die Stelle wird nach TV-L vergütet und ist auf 3 Jahre befristet.
    • Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.
    • Die TUM strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an. Bewerbungen von Frauen werden daher ausdrücklich begrüßt.

    Benefits

    Gesundheit, Fitness & Fun

    Work-Life-Integration

    Mehr Netto

    Themen mit denen du dich im Job beschäftigst

    Job Standorte

    • Standort Garching bei München

      85748 Bayern

      Deutschland

    Das ist dein Arbeitgeber

    TU München

    TU München

    Die Munich School of Robotics and Machine Intelligence (MSRM) ist eine der weltweit führenden Institutionen für Forschung in Robotik und maschineller Intelligenz. Wir suchen herausragende Bewerber für Postdoc-Stellen unter der Leitung von Prof. Sami Haddadin.

    Description

  • Unternehmensgröße
    250+ Employees
  • Unternehmenstyp
    Etablierte Firma
  • Arbeitsmodell
    Full Remote, Hybrid, Onsite
  • Branche
    Bildungswesen
  • Logo TU München

    Postdoktorand - Large Language Models für Metadatenextraktion und wissenschaftliche Dateninfrastrukturen

    Ort
    Garching bei München
    Arbeitsmodell
    Onsite
    Diversität
    Für alle Personen geeignet (m/w/d)

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