Stellenangebot: Wissenschaftliche Hilfskraft mit Bachelorabschluss (w/m/d) im Bereich Maschinelles Lernen

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Lehrstuhl für Maschinelles Lernen auf Graphen

Unser Profil

Am Lehrstuhl für Maschinelles Lernen auf Graphen unter der Leitung von Prof. Dr. Christopher Morris entwickeln wir theoretische und praktische Ansätze für das maschinelle Lernen auf Graphen. Maschinelles Lernen auf Graphen ist ein relativ neues Feld im Bereich des maschinellen Lernens, welches die Struktur der Daten in den Vordergrund stellt und Machine-Learning-Methoden entwickelt, die automatisch Voraussagen über Eigenschaften von Graphen treffen. Die Arbeit in unserem Lab ist davon geprägt, praktische Methoden stets auf Hinsicht ihrer theoretischen Eigenschaften zu untersuchen. Wir freuen uns mit interessierten und engagierten Studierenden an diesen Problemen zu arbeiten.

Ihr Profil

Der Lehrstuhl für Maschinelles Lernen auf Graphen sucht eine/n hochmotivierte/n Student/in mit fundierten Kenntnissen im maschinellen Lernen und einem ausgeprägten Interesse eine State-of-the-Art Python Bibliothek für angewandte Forschung im Bereich maschinelles Lernen auf Graphen aktiv weiterzuentwickeln. Wir erwarten:

• Exzellente Programmierkenntnisse in Python
• Fundierte Kenntnisse im maschinellen Lernen
• Erfahrung mit PyTorch
• Erfahrung mit professioneller Softwareentwicklung (Clean Code Practices und Python Paketverwaltung)
• Erfahrung mit Objektorientierter Programmierung
• Gute Englischkenntnisse
• Bachelorabschluss und Immatrikulation im konsekutiven Studiengang

Nice to have:

• Nachgewiesene Erfolgsbilanz (z. B. Projekte zum maschinellen Lernen oder Open-Source Beiträge)
• Eigenständige Arbeitsweise
• Praktische Erfahrung mit und Interesse an maschinellem Lernen auf Graphen
• Erfahrung mit PyTorch Geometric (https://pytorchgeometric.readthedocs.io/en/latest/)
• Erfahrung mit der Arbeit an großen Codebasen und Datensätzen

Ihre Aufgaben

Unterstützung bei der Weiterentwicklung einer State-of-the-Art Bibliothek für Datensätze im angewandten maschinellen Lernen auf Graphen. Dies bedeutet insbesondere:

• Mitwirkung an der Weiterentwicklung der Codebasis via GitHub (Feature-Entwicklung, Code Reviews und Bearbeitung von Issues)
• Unterstützung bei der Entwicklung eines Design und der Implementierung neuer Konzepte, um die Funktionalität und Skalierbarkeit zu erweitern
• Mitarbeit an der Integration neuer Datensätze und Modelle in die bestehende Bibliothek

Wenn wir Ihr Interesse geweckt haben, senden Sie uns bitte ein kurzes Anschreiben, einen aktuellen Lebenslauf, ein Transcript of Records und - falls vorhanden - Referenzen zu relevanten Softwareentwicklungsprojekten, die Sie in der Vergangenheit durchgeführt haben, vorzugsweise auf Englisch und bevorzugt per E-Mail an timo.stoll@log.rwth-aachen.de.

Unser Angebot

Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet zunächst auf 12 Monate.
Eine weitergehende Beschäftigung ist möglich.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.
Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 8 Stunden.
Die Arbeitszeit ist flexibel einteilbar.
Die Eingruppierung richtet sich nach der Richtlinie für studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte.
Die Stelle ist bewertet mit 16,00 € pro Stunde.

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung