publiceurope.
Germany · Education & research

Wiss. Mitarbeiter*in (m/w/d) auf dem Gebiet des Maschinellen Lernens

Humboldt-Universität zu Berlin

Location
Berlin · Germany
Application deadline
11 November 2026
Field of work
Education & research
Contract
See original vacancy
Listing language
DE
Last checked
27 October 2026

Salary / pay scale

TV-L E 13

As published by the recruiting institution.

Education and experience

Passages from the published notice. Read the original vacancy for complete eligibility and application conditions.

Education

Required

  • • abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich Informatik mit Schwerpunkt Maschinelles Lernen und Large Language Models (LLMs) oder äquivalenter Anschluss

Job description

Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Institut für Informatik

Wiss. Mitarbeiter*in (m/w/d) auf dem Gebiet des Maschinellen Lernens mit vorauss. Vollzeit - E 13 TV-L HU (Drittmittelfinanzierung befristet bis 31.10.2029)

Die 1810 gegründete Humboldt-Universität zu Berlin ist eine der führenden deutschen Hochschulen. Als Volluniversität mit über 36.000 Studierenden verbindet sie Forschungsexzellenz mit innovativer Nachwuchsförderung. Ihre internationalen Netzwerke, interdisziplinären Forschungskooperationen sowie ihre progressiven Lehrkonzepte prägen den Wissenschaftsstandort Berlin. Die Humboldt-Universität verfügt über den Status einer Exzellenzuniversität.

Ihre Aufgaben:

• Wissenschaftliche Dienstleistungen in der Forschung im Projekt ROGER, einem kollaborativen Projekt mit dem Industriepartner neofonie GmbH • Entwicklung und Veröffentlichung von optimierten großen Sprachmodellen (Large Langauge Modeling, LLMs) für die deutsche und englische Sprache • Durchführung von Forschung im Bereich des Natural Language Processing (NLP), insbesondere Forschung im Bereich LLMs • Koordination von Arbeitspaketen, Abstimmung mit Industriepartner • Möglichkeit zur eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung (Promotion)

Das bringen Sie mit:

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich Informatik mit Schwerpunkt Maschinelles Lernen und Large Language Models (LLMs) oder äquivalenter Anschluss • einschlägige Vorarbeiten im Bereich Natural Language Processing (NLP), z. B. nachgewiesen durch Publikationen auf CORE A und CORE A* Konferenzen des Feldes (NAACL, EMNLP, ICML, EACL) • fundierte Kenntnisse im Bereich Softwareentwicklung mit Erfahrung im Aufbau von Produktionssystemen und Open-Source-Softwarepaketen • sichere Sprachkenntnisse Englisch und Deutsch (C1) • Hinweis: Bitte geben Sie Ihre GitHub ID in der Bewerbung an, sofern vorhanden

Unser Angebot:

• ein modernes Arbeitsumfeld • eine tarifliche Eingruppierung (TV-L) • abwechslungsreiche und verantwortungsvolle Aufgaben • eine strukturierte Einarbeitung • flexible Arbeitszeiten (Gleitzeit) • sehr gute Weiterbildungsmöglichkeiten

Als familiengerechte Hochschule fördern wir die Vereinbarkeit von Beruf und Familie.

Ihr Weg an die HU:

Ihre vollständige Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer DR/170/26 an die Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Institut für Informatik, Prof. Dr. Alan Akbik (Sitz: Rudower Chaussee 25, 12489 Berlin), Unter den Linden 6, 10099 Berlin oder bevorzugt per E-Mail in einer PDF-Datei an [email protected].

Erforderliche Bewerbungsunterlagen:

• Motivationsschreiben • tabellarischer Lebenslauf • Nachweis der erforderlichen Qualifikation (Zeugnisse, Urkunden, Weiterbildungsnachweise) • Arbeitszeugnisse oder Beurteilungen

Für Fragen zur Ausschreibung und zum Aufgabengebiet steht Ihnen Prof. Dr. Alan Akbik ([email protected]) gern zur Verfügung.

Die Besetzung der Stelle ist zum 01.01.2027 vorgesehen.

Zur Sicherung der Gleichstellung sind Bewerbungen qualifizierter Frauen besonders willkommen. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Bewerbungen von Menschen mit Migrationsgeschichte sind ausdrücklich erwünscht. Da wir Ihre Unterlagen nicht zurücksenden, bitten wir Sie, Ihrer Bewerbung nur Kopien beizulegen.

Die Humboldt-Universität zu Berlin ist tarifgebunden und wendet den TV-L HU an. Informationen zur Eingruppierung und zum Jahresentgeltrahmen finden Sie hier: https://hu.berlin/ETRL.

Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten im Rahmen des Ausschreibungs- und Auswahlverfahrens finden Sie auf der Homepage der Humboldt-Universität zu Berlin: https://hu.berlin/DSGVO.

Original vacancy: Humboldt-Universität zu Berlin · Description checked 28 October 2026

The original vacancy sets the qualifications, nationality rules, pay, required languages and exact closing time. Read the full notice before applying.