Das Machine Learning Lab (Prof. Dr. Josif Grabocka) am Department of Computer Science and Artificial Intelligence der Technischen Universität Nürnberg (UTN) bietet derzeit **sechs voll finanzierte Promotionsmöglichkeiten (3 Jahre, 100%-Stellen, TV-L E13) zum Thema: **Effizientes Fine-Tuning und Alignment von Foundation Models.

Wir suchen hochmotivierte und talentierte Persönlichkeiten, die unserem dynamischen und internationalen Forschungsteam beitreten und zur Spitzenforschung im Bereich der Foundation Models beitragen möchten. Die Stelle ist Teil eines neu gegründeten Forschungslabors in Kooperation mit dem Bayerischen Landesamt für Steuern, das neuartige Methoden zur Feinabstimmung und zum Alignment von Foundation Models im Anwendungsfeld der Besteuerung erforscht.

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Ihre Aufgaben:

• Durchführung wissenschaftlicher Forschung zur Entwicklung neuer Methoden für das Fine-Tuning und Alignment von Foundation Models
• Veröffentlichung der Forschungsergebnisse auf führenden Konferenzen und in Fachzeitschriften wie NeurIPS, ICLR, ICML, IJCAI, AAAI, KDD, TMLR und JMLR
• Unterstützung von Prof. Dr. Josif Grabocka bei der Lehre in Kursen wie Machine Learning, Deep Learning und Foundation Models am Department of Computer Science and Artificial Intelligence der UTN

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Ihr Profil:

• Ein Masterabschluss (M.Sc.) in Mathematik oder Informatik mit sehr guten Noten
• Vertiefte Kenntnisse in Mathematik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik und Linearer Algebra
• Eine Masterarbeit mit klarem Schwerpunkt im Bereich Machine Learning, die über die reine Anwendung von ML auf eine spezifische Aufgabe hinausgeht
• Starke Programmierkenntnisse
• Kenntnisse in PyTorch und im Training von large-scale Deep-Learning-Modellen auf mehreren Knoten mit mehreren GPUs
• Sehr gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten in Englisch sind ebenfalls entscheidend für diese Rolle

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The Machine Learning Lab (Prof. Dr. Josif Grabocka) at the Department of Computer Science and Artificial Intelligence of the University of Technology Nuremberg (UTN) is currently offering six openings for fully funded doctoral research opportunities (100% position – TVL E13) on the topic: Efficient Fine-Tuning and Alignment of Foundation Models.

We are seeking highly motivated and talented individuals to join our dynamic and international research team and contribute to cutting-edge research in the field of Foundation Models. The position will be part of a newly-established research lab in cooperation with the Bavarian Tax Office (Bayerische Landesamt für Steuern), which researches novel methods to fine-tune and align Foundation Models in the application realm of taxation.

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Your tasks:

• Conduct scientific research in discovering novel methods for fine-tuning and aligning Foundation Models
• Publish your research results at leading academic conferences and journals, such as NeurIPS, ICLR, ICML, IJCAI, AAAI, KDD, TMLR, and JMLR
• Assist Prof. Dr. Josif Grabocka in teaching courses such as Machine Learning, Deep Learning, and Foundation Models at the Department of Computer Science and Artificial Intelligence of UTN

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Your profile:

• A M.Sc. degree in Mathematics or Computer Science with top grades
• Advanced knowledge of Math, Probability, Statistics, and Linear Algebra
• A M.Sc. thesis with a deep focus on Machine Learning, which goes beyond simply applying ML to a specific application
• Strong programming skills
• Knowledge of PyTorch and training large-scale Deep Learning models on multiple nodes with multiple GPUs
• Effective communication and presentation abilities in English are also crucial in this role

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