Promotionsstelle in Informatik im SFB 318 “Constructing Explainability” – Teilprojekt C05 (U Bielefeld)

** Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im neuen SFB TRR 318 (Teilprojekt C05) **

Der von der DFG an den Universitäten Bielefeld und Paderborn neu eingerichtete Transregionale Sonderforschungsbereich (TRR 318) „Constructing Explainability“ beschäftigt sich mit der Fragestellung, wie Transparenz von algorithmischen Entscheidungen durch Verfahren der Künstlichen Intelligenz hergestellt werden kann. Die zentrale Hypothese des TRR ist, dass Erklärungen am effektivsten sind, wenn sie von Erklärer*innen und Erklärungsempfänger*innen gemeinsam ko-konstruiert werden.

Die Mechanismen dieser Ko-Konstruktion sollen in einem interdisziplinären Konsortium untersucht werden, um die Grundlagen für Erklärungen in Mensch-Maschine-Interaktion zu schaffen und Menschen zur souveränen und informierten Entscheidungsfindung in Interaktion mit intelligenten Systemen zu befähigen.

 

Das Projekt C05 „Creating explanations in collaborative human-machine knowledge exploration“ erforscht, wie Menschen von intelligenten Systemen dabei unterstützt werden  können ein Entscheidungsproblem zu explorieren, um so zu einer besser erklärbaren und vertretbaren Entscheidung zu gelangen. Konkret sollen Medizin-Expert*innen unterstützt werden, die Implikationen von komplexen Therapieentscheidungen zu verstehen, indem sie sich in einer sprachbasierten Interaktion mit dem System relevante kausale und kontrafaktische Zusammenhänge erschließen. Im Projekt werden die dazu notwendigen  Techniken des maschinellen kausalen Schließens, der Analyse von evidenz-/datenbasierten

Explorations- und Entscheidungsprozessen sowie der sprachbasierten Interaktion entwickelt.

Die hier beschriebene Stelle ist im Bereich Informatik angesiedelt (Arbeitsgruppe „Social Cognitive Systems“, Prof. Stefan Kopp) und wird datenbasierte medizinische Entscheidungsvorgänge in einer Zieldomäne untersuchen, formale Prozessmodelle sowie  Analysemethoden dafür entwerfen und in einem interaktiven System umsetzen, das Medizin-Expert*innen darin unterstützen soll, bessere und erklärbare Entscheidungen zu treffen.

 

** Ihr Profil:

– einschlägiges, erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in Informatik, Data Science, Kognitionswissenschaft oder in verwandten Gebieten

– kommunikative/teamorientierte, selbständige und engagierte Arbeitsweise

– sehr gute Englischkenntnisse (in Wort und Schrift)

– Interesse an der interdisziplinären wissenschaftlichen Zusammenarbeit- Interesse an kausaler Modellierung und der Modellierung von Entscheidungsprozessen unter Unsicherheit

– Interesse an der Analyse von medizinischen Entscheidungsvorgängen

– gute Programmiererfahrung, z. B. in Python

– Kenntnisse der Methoden der datenbasierten KI oder Data Science (insb. probabilistische Modelle)

 

** Wir bieten:

– Vergütung nach E13 TV-L

– befristet bis Projektende, voraussichtlich bis zum 30.06.2025

– Vollzeit

– interne und externe Fortbildungsmöglichkeiten

– Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten

– Vereinbarkeit von Familie und Beruf

– fester Dienstort (Bielefeld) ohne Reisetätigkeit

– flexible Arbeitszeiten

– Möglichkeit eines Job-Tickets für den ÖPNV (regionaler Verkehrsverbund)

 

** Bewerbungen

Übersenden Sie uns hierfür Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Curriculum Vitae, ggf. Publikationsverzeichnis) unter Angabe der Wiss21671 per E-Mail in einem pdf-Dokument an explainability@lists.techfak.uni-bielefeld.de <mailto:explainability@lists.techfak.uni-bielefeld.de>

Bewerbungsfrist: 23.06.2021

 

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