About this role
Bereich: Fakultät III - Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsrecht | Stellenumfang: Vollzeit | Beschäftigungsdauer : befristet | Ausschreibungs-ID: 7183 Wir sind eine interdisziplinär ausgerichtete und weltoffene Universität mit aktuell rund 14.000 Studierenden und einem Fächerspektrum von den Geistes-, Sozial- und Wirtschaftswissenschaften bis hin zu Natur-, Ingenieur- und Lebenswissenschaften. Mit über 2.000 Beschäftigten zählen wir zu den größten Arbeitgebern der Region und bieten ein einzigartiges Umfeld für Lehre, Forschung und Weiterbildung.
Wir suchen: In der Fakultät III - Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsrecht , am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik insb. Datenschutz und IT Sicherheit , suchen wir für das Projekt ASTRID (unter Vorbehalt der Bewilligung) eine/n wissenschaftliche/n MItarbeiter/in zum 01.01.2027 zu folgenden Konditionen: 100% = 39,83 Stunden Entgeltgruppe 13 TV-L befristet für die Dauer von 2 Jahren
Ihre Aufgaben
- Sie entwickeln und evaluieren KI-basierte Verfahren zur Erkennung synthetischer Medien, Deepfakes, Social Engineering und multimodaler Manipulationen (AI for Security). erforschen multimodale Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren für Audio-, Bild-, Video- und Textdaten, einschließlich LLM- und Foundation-Model-basierter Ansätze zur semantischen und cross-modalen Konsistenzprüfung sowie agentischer KI-Ansätze zur Orchestrierung von Erkennungs- und Erklärungsverfahren. untersuchen sowohl KI-basierte Angriffsvektoren als auch KI-basierte Sicherheitsmaßnahmen sowie die Robustheit und Generalisierungsfähigkeit von KI-Systemen gegenüber adversarialen Angriffen (Security with and of AI) und bauen hierfür realistische Benchmarks und Angriffsszenarien einschließlich Blue- und Red-Teaming auf. entwickeln und evaluieren Explainable-AI-Verfahren für multimodale Sicherheitssysteme mit Fokus auf Faithfulness, Unsicherheitsquantifizierung und cross-modale Erklärungen. entwickeln LLM-basierte Erklärungs- und Narrationsansätze, die technische Erkennungs- und XAI-Ergebnisse in nachvollziehbare und handlungsrelevante Informationen für Entscheidungsträger:innen überführen, und stellen Ihre Erkenntnisse im Rahmen wissenschaftlicher Veröffentlichungen und Vorträge vor.
Ihr Profil
- Sie haben einen sehr guten Masterabschluss im Bereich Verbraucher- und Wirtschaftsinformatik, Informatik, Data Science, Elektrotechnik, IT-Sicherheit oder einem vergleichbaren technischen Gebiet. verfügen über fundierte Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning sowie über praktische Erfahrung in Entwicklung, Training und Evaluation neuronaler Modelle mit Python und PyTorch, TensorFlow oder vergleichbaren Frameworks. bringen Kenntnisse in mindestens einem der Bereiche Computer Vision, Audio/Speech Processing, Natural Language Processing, multimodales Lernen, Foundation Models oder agentische KI mit. verfügen über erste Kenntnisse oder Erfahrungen in mindestens einem der Themenfelder der Stelle, etwa AI Security, Adversarial Machine Learning, Explainable AI, Deepfake Detection oder agentische KI. verfügen über Englischkenntnisse auf mindestens B2-Niveau für wissenschaftliche Publikationen und Konferenzen; Deutschkenntnisse sowie erste Publikationserfahrung sind von Vorteil. sind motiviert, eine Promotion im Bereich AI Security und Explainable AI anzustreben.
Unser Angebot
- Förderung der eigenen wissenschaftlichen oder künstlerischen Qualifizierung nach dem Wissenschaftszeitvertragsgesetz (z.B. Promotion) Vielfältige Möglichkeiten, Verantwortung zu übernehmen und einen sichtbaren Beitrag im Umfeld von Forschung und Lehre zu leisten Ein modernes Verständnis von Führung und Zusammenarbeit Gute Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben, beispielsweise durch flexible Ausgestaltung von Arbeitszeit und Arbeitsort sowie Unterstützung bei der Kinderbetreuung Umfangreiches Personalentwicklungsprogramm Gesundheitsmanagement mit breit gefächertem Präventions- und Beratungsangebot Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung bis zum 18.11.2026.
Bitte bewerben Sie sich ausschließlich über unser Jobportal (https://jobs.uni-siegen.de). Bewerbungen in Papierform oder per E-Mail können wir leider nicht berücksichtigen.
Ihre Ansprechperson: Prof. Gunnar Stevens 0271/740-4036 [email protected] Chancengerechtigkeit und Diversity werden an der Universität Siegen gefördert und gelebt. Die Ausschreibung richtet sich ausdrücklich an Menschen aller Geschlechter (m/w/d); Bewerbungen von Frauen werden gemäß Landesgleichstellungsgesetz besonders berücksichtigt. Gleichermaßen wünschen wir uns Bewerbungen von Personen mit unterschiedlichstem persönlichen, sozialen und kulturellen Hintergrund, Menschen mit Schwerbehinderung und diesen Gleichgestellten.