
Werkstudent*in Erklärbare KI
Erforderliche Skills
Stellenbeschreibung
Fraunhofer Heinrich Hertz Institute HHI hat diese Stelle ausgeschrieben. Unten erklären wir, was sie für dich als Werkstudent:in in Berlin bedeutet: deine Wochenstunden, dein Netto und deine Visumsgrenzen.
Kommt dein Lebenslauf durch den ATS-Filter dieses Jobs? Mit Jobscan gegen diesen Job prüfen
Beschreibung bereitgestellt von Fraunhofer Heinrich Hertz Institute HHI
Zukunft. Gemeinsam. Entwickeln.
Im Mittelpunkt der Forschungsarbeit des Fraunhofer-Instituts für Nachrichtentechnik – HHI stehen exzellente Forschung und Innovationen. Dabei sind wir weltweit führend in der Erforschung von mobilen und optischen Kommunikationsnetzen und -systemen sowie dem Maschinellen Lernen, Computer Vision und der Kompression von digitalem Video. Wir versprechen Ihnen exzellente Kontakte in das relevante industrielle und wissenschaftliche Umfeld. Wir suchen Leute, die etwas bewegen wollen. Machen Sie etwas daraus! Werden Sie Teil unseres Teams und gehen Sie mit uns auf Forschungs- und Innovationsreise!
Hier sorgen Sie für Veränderung
- Vorantreiben innovativer KI-Forschung durch die Entwicklung und Implementierung, praktische Anwendung, theoretische Analyse und Evaluation von KI- und Erklärbarkeits-Algorithmen
- Implementierung von Deep Learning und Multi-Agenten-Systemen
- Unterstützung bei der Verbesserung von Modellen z. B. in Bezug auf Effizienz, Trainingsleistung oder Inferenzverhalten
- Nutzung von XAI-Werkzeugen zur Sicherung der Erklärbarkeit und Verlässlichkeit von maschinellen Lernmodellen
Hiermit bringen Sie sich ein
- Immatrikulation im Vollzeitstudium (Bachelor/ Master) der Fachgebiete Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik oder einem verwandten Studiengang mit guten bis sehr guten Noten
- Programmiererfahrung, insbesondere gute bis sehr gute Python-Kenntnisse
- Erfahrung mit maschinellem Lernen, insbesondere mit neuronalen Netzen und ihrer Implementierung (PyTorch, TensorFlow o. Ä.)
- Fundierte Kenntnisse zum aktuellen Stand der Forschung in KI und maschinellem Lernen
- Motivation und Eigeninitiative
- Wohnort Berlin und Umgebung, da die Stelle ausschließlich vor Ort ausgeführt wird, um eine enge Zusammenarbeit zu ermöglichen
- Interesse an erklärbarer künstlicher Intelligenz (XAI), potentielle Themen sind unter anderem (gerne im Anschreiben Bezug nehmen):
- XAI für Computer Vision (insbesondere Objekterkennung und Semantic Segmentation Models)
- XAI für große Sprachmodelle
- XAI für Multi-Agentensysteme
- Physikinformierten neuronalen Netzwerken (PINNs) und Operator Learning
- Anwendungen vertrauenswürdiger KI (z. B. robuste Modellierung von Halbleitern und HF-Leistungsbauelementen)
- Datenattributionsmethoden (Data Attribution)
- Methodenentwicklung in den Bereichen: Lokale Merkmalsattribution, Globale und mechanistische Interpretierbarkeit
- Interpretierbarkeits-basierte Modellverbesserung (z. B. Bias-Erkennung und -Vermeidung)
Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung unbedingt eine detaillierte Notenübersicht (Transcript of Records) sowie ein Anschreiben bei. Bewerbungen ohne Notenübersicht und Anschreiben können leider nicht berücksichtigt werden.
Was wir für Sie bereithalten
- Extrem interessante Herausforderungen in einem wissenschaftlich und zugleich unternehmerisch geprägten Umfeld
- Attraktives Gehalt
- Moderner, exzellent ausgestatteter Arbeitsplatz in zentraler Lage
- Offene und kooperative Arbeitsatmosphäre in einem internationalen Team
- Flexible Arbeitszeiten
- Unterstützung beim Anfertigen von Master- oder Bachelorarbeiten; oft werden die Arbeiten in enger Zusammenarbeit mit industriellen Partnern durchgeführt
Die Stelle ist zunächst 1 Jahr befristet. Eine Verlängerung ist explizit erwünscht.
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität.Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.
Die monatliche Arbeitszeit beträgt 80 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden.
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.
Bereit für Veränderung? Dann bewerben Sie sich jetzt, und machen Sie einen Unterschied! Nach Eingang Ihrer Online-Bewerbung erhalten Sie eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Ihnen, wie es weitergeht.
Benötigen Sie Informationen zu dieser Stelle, kontaktieren Sie:
E-Mail: [email protected]
Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut HHI
www.hhi.fraunhofer.de
Kennziffer: 85320 Bewerbungsfrist: 15.09.2026
Wichtiges für Werkstudierende
Was diese Werkstudentenstelle im Bereich Tech in Berlin für dich bedeutet: die Wochenstundenregeln, die Vorteile bei den Sozialabgaben und worauf internationale Studierende vor der Bewerbung achten sollten.
Wochenstunden
Werkstudierende dürfen während des Semesters bis zu 20 Stunden pro Woche arbeiten, in den Semesterferien Vollzeit. Wer das einhält, behält den Studierendenstatus und die Werkstudentenvorteile.
Werkstudenten-RegelnSozialabgaben
Dank des Werkstudentenprivilegs zahlst du keine Beiträge zur Kranken-, Pflege- und Arbeitslosenversicherung — nur die Rentenversicherung greift. Dir bleibt mehr netto als in einem regulären Job.
Versicherung prüfenInternationale Studierende
Studierende von außerhalb der EU dürfen 140 volle oder 280 halbe Tage im Jahr arbeiten (seit März 2024, zuvor 120/240). Ein Werkstudentenvertrag passt meist in diesen Rahmen — prüfe die genauen Grenzen auf deinem Aufenthaltstitel.
Studieren in Deutschland