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Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Fakul­tät IV - Insti­tut für Soft­ware­tech­nik und Theo­re­ti­sche Infor­ma­tik / Qua­lity and Usa­bi­lity Lab

Wiss. Mit­ar­bei­ter/in - Ent­gelt­gruppe 13 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len

unter dem Vor­be­halt der Mit­tel­be­wil­li­gung - Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Die Mehr­zahl der Sys­teme und Dienste, die die Infor­ma­tik, die Elek­tro- und die Infor­ma­ti­ons­tech­nik bereit­stel­len, rich­ten sich letzt­end­lich an mensch­li­che Nut­ze­rin­nen und Nut­zer. Für den Erfolg sol­cher Sys­teme und Dienste ist es daher uner­läss­lich, sich mit den Benut­zen­den und ihren Ver­hal­tens­wei­sen bei der Inter­ak­tion zu befas­sen. Dar­aus kön­nen Gestal­tungs­prin­zi­pien für Mensch-Maschine-Schnitt­stel­len abge­lei­tet und Anfor­de­run­gen an, die dem Sys­tem zugrun­de­lie­gen­den Tech­no­lo­gien, defi­niert wer­den. Umge­kehrt erge­ben sich aus den zur Ver­fü­gung ste­hen­den Tech­no­lo­gien aber auch neue Mög­lich­kei­ten der Schnitt­stel­len-Gestal­tung, und dar­aus neu­ar­tige Inter­ak­ti­ons­for­men.
Das Qua­lity and Usa­bi­lity Lab ist als Fach­ge­biet der Fakul­tät IV mit der Eva­lu­ie­rung und Gestal­tung sol­cher Mensch-Maschine-Inter­ak­tio­nen befasst, wobei sowohl Aspekte der mensch­li­chen Wahr­neh­mung, der tech­ni­schen Sys­teme, sowie der Gestal­tung der Inter­ak­tion Gegen­stand unse­rer For­schung sind.

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

Die Stelle ist in einem von dem BMBF geför­der­ten Pro­jekt zur Opti­mie­rung der Mensch-Tech­nik-Inter­ak­tion durch ler­nende kon­ver­sa­tio­nelle Sprach­schnit­tel­len (OKS) zu beset­zen. Zur Erstel­lung intel­li­gen­ter und natür­lich wir­ken­der Sprachas­sis­ten­ten wird in der For­schung bereits erfolg­reich maschi­nel­les Ler­nen (ML) ver­wen­det. Jedoch wer­den in der Wirt­schaft selbst von inter­na­tio­na­len Groß­kon­zer­nen der­zeit keine auto­ma­ti­schen Metho­den zur Dia­lo­ger­stel­lung ange­bo­ten. Ziel des Pro­jek­tes ist die Schlie­ßung die­ser Umset­zungs­lü­cke durch erprobte Werk­zeuge und Arbeits­pro­zesse für die deut­sche Wirt­schaft, um eine kos­ten­ef­fi­zi­ente Ent­wick­lung sol­cher Sprachas­sis­ten­ten zu ermög­li­chen. Dazu sol­len lern­fä­hige Dia­log­sys­teme auto­ma­tisch aus Wis­sens­ba­sen erstellt und mit­tels maschi­nel­len Ler­nens, insb. Rein­force­ment Learning, opti­miert wer­den. Auf Basis die­ser Tech­no­lo­gie sol­len Sys­teme geschaf­fen wer­den, die im beruf­li­chen All­tag den Sprach­zu­griff auf kom­plexe Daten­struk­tu­ren und im pri­va­ten All­tag eine digi­tale, sprach­ba­sierte Unter­stüt­zung ermög­li­chen. Die in der Grund­la­gen­for­schung vor­han­den Lösun­gen müs­sen auf Ihre Nutz­bar­keit für Sys­tem­ar­chi­tek­tu­ren vali­diert und für mit Nut­zern eva­lu­iert wer­den.
Zu den kon­kre­ten Auf­ga­ben zäh­len, je nach Vor­kennt­nis­sen, u.a.:
  • Ablei­tung von Dia­log­do­mä­nen und Dia­log­ma­na­gern aus Onto­lo­gien und Daten­bank­sys­te­men
  • Kon­zep­tion von Dia­logstra­te­gien und Sys­tem
  • Imple­men­tie­rung einer Umge­bung zum Rein­force­ment Learning von sta­tis­ti­schen Dia­log­ma­na­gern (z.B. basie­rend auf Q-Learning oder neu­ra­len Net­zen)
  • Kon­zep­tion geeig­ne­ter Reward-Funk­tio­nen
  • Imple­men­tie­rung einer heu­ris­ti­schen und daten­ge­trie­be­nen Nut­zer­si­mu­la­tio­nen
  • Inte­gra­tion des Dia­log­ma­na­gers in Sprach­dia­log­sys­teme
  • Eva­lua­tion der von Sprach­dia­log­sys­te­men
  • Bei ent­spre­chen­dem Wunsch und Eig­nung, kann eine Pro­mo­tion am Fach­ge­biet ange­strebt wer­den.

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

  • Erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) in (Tech­ni­scher) Infor­ma­tik, Com­pu­ter­lin­gu­is­tik oder einer ver­gleich­ba­ren Stu­di­en­rich­tung
  • Gute Pro­gram­mier­kennt­nisse in Python und siche­rer Umgang mit GIT sowie Unit­tests, idea­ler­weise Erfah­rung mit Con­ti­nuous Inte­gra­tion
  • Gute Kennt­nisse im Umgang mit Onto­lo­gien, SQL- oder No-SQL-Daten­ban­ken
  • Inter­esse an der Durch­füh­rung von empi­ri­schen Stu­dien mit Ver­suchs­per­so­nen oder Exper­tene­va­lua­tio­nen zur Eva­lua­tion von Sprach­dia­log­sys­te­men
  • Sprach­kennt­nisse: Deutsch auf dem Niveau eines Mut­ter­sprach­lers, Eng­lisch flüs­sig in Wort und Schrift
  • Gute Kennt­nisse im Bereich des maschi­nel­len Ler­nens (Trai­ning und Eva­lua­tion), idea­ler­weise Erfah­run­gen mit Rein­force­ment Learning
  • Idea­ler­weise Vor­er­fah­run­gen in der Ent­wick­lung von Sprach­dia­log­sys­te­men oder im Natu­ral Lan­guage Pro­ces­sing
  • Lust auf die Arbeit in einem inter­na­tio­na­len und inter­dis­zi­pli­nä­ren Umfeld

Hin­wei­se zur Be­wer­bung:

Ihre schrift­li­che Bewer­bung rich­ten Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen (insb. Bewerbungsschreiben, Lebenslauf, Zeugniskopien, Arbeitszeugnisse) an die Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Der Prä­si­dent - Fakultät IV, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik, Quality and Usability Lab, Prof. Dr. Möller, Sekr. TEL 18, Ernst-Reuter-Platz 7, 10587 Berlin oder per E-Mail an qu-jobs@lists.tu-berlin.de.

Zur Wah­rung der Chan­cen­gleich­heit zwi­schen Frauen und Män­nern sind Bewer­bun­gen von Frauen mit der jewei­li­gen Qua­li­fi­ka­tion aus­drück­lich erwünscht.
Schwer­be­hin­derte wer­den bei glei­cher Eig­nung bevor­zugt berück­sich­tigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt Ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit.

Aus Kos­ten­grün­den wer­den die Bewer­bungs­un­ter­la­gen nicht zurück­ge­sandt.
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