PhD Position

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) in Artificial Intelligence

Unser Team

Wir sind ein Team internationaler Forschenden unter der Leitung von Prof. Stefan Feuerriegel, das auf KI für bessere Entscheidungen konzentriert. Unser Team ist hochdivers und setzt sich aus verschiedener Länder und Fachrichtungen zusammen (z. B. Maschinelles Lernen, Statistik, Economics). Wir entwickeln, implementieren und evaluieren neue KI-Algorithmen, um datenbasierte Entscheidungsfindung zu verbessern. Unser Team veröffentlicht regelmäßig in den führenden KI/ML-Konferenzen (z. B. NeurIPS, ICML, KDD) sowie in anwendungsorientierten Publikationen (z. B. Nature Communications, Management Science). Hervorzuheben ist, dass unser Institut eine doppelte Anbindung an die Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik hat, was es uns ermöglicht, eine breites Ziel in Lehre und Forschung zu verfolgen.

Unser Institut ist außerdem Heimat des neuen Causal ML Lab an der LMU München.

Unser Angebot

Sie werden Teil eines motivierten, internationalen Teams mit einer dynamischen und inspirierenden Atmosphäre. Unsere Büros befinden sich im Zentrum Münchens. Während Ihrer Tätigkeit werden die Teilnahme an Konferenzen, Summer Schools und freiwilligen Austauschprogrammen unterstützt. Die Arbeit ist nahezu vollständig forschungsorientiert, mit nur begrenzten Lehrverpflichtungen.

Wir arbeiten mit einem internationalen Netzwerk von Forschenden (z. B. Harvard, Yale, NYU, Cambridge) zusammen, um Lösungen für die globalen Herausforderungen von heute und morgen zu entwickeln. Erfolgreiche Kandidaten haben häufig die Möglichkeit, unser internationales Netzwerk für Forschungsaufenthalte vor Ort zu besuchen.

Ehemalige Absolventen haben Spitzenpositionen sowohl in der Industrie (z. B. BCG, Startups mit Multi-Millionen-Seed-Finanzierung) als auch in der Wissenschaft (z. B. University of Oxford, ETH Zürich) erreicht.

Die Stelle ist zunächst auf 2 Jahre befristet, mit der Option auf Verlängerung bis zum Abschluss der Promotion. Der Starttermin kann individuell nach gegenseitiger Absprache festgelegt werden.

Die Universität München ist bestrebt, den Anteil der Frauen am Personal zu erhöhen und fordert qualifizierte Frauen ausdrücklich auf, sich zu bewerben.

Schwerbehinderte Personen werden bei im Wesentlichen gleicher Qualifikation bevorzugt.

Das sind Sie

Idealerweise verfügten Sie über einen Masterabschluss in einem der folgenden Bereiche (oder einem verwandten Fachgebiet):

• Mathematik
• Angewandte Mathematik
• Statistik
• Informatik
• Machine Learning
• Wirtschaftsinformatik

Unsere Teamsprache ist Englisch, daher wird fließendes Englisch vorausgesetzt.

In der Regel können Doktorand:innen entweder (A) einen Method Track oder (B) einen Application Track (oder eine Kombination aus beiden) verfolgen.

Im (A) Method Track liegt der Schwerpunkt auf Beiträgen zu führenden Outlets im Bereich ML/AI (z. B. NeurIPS, ICML, AISTATS, KDD). Wir konzentrieren uns dabei typischerweise auf Methoden im Bereich causal machine learning. Dazu gehören (unter anderem):

• causal machine learning
• causal representation learning
• reinforcement learning
• off-policy evaluation/learning
• probabilistic ML / uncertainty quantification (z. B. diffusion models, Bayes)
• und mehr

Im (B) Application Track zielen wir darauf ab, Entscheidungsprozesse durch neue AI/ML-Tools in verschiedenen Anwendungsbereichen zu verbessern (z. B. Nachhaltigkeit, Medizin, Marketing). Doktorierende publizieren hier regelmäßig in hochrangigen Outlets (z. B. Nature Communications, Nature Medicine, Management Science, KDD). Falls gewünscht, können Doktorierende aktiv mit Partnern (z. B. Harvard Medical School, Cambridge Centre for AI in Medicine) zusammenarbeiten, um die großen Herausforderungen der Zeit anzugehen. Der Fokus liegt darauf, den Mehrwert neuer AI/ML-Tools aufzuzeigen und diese praktisch anzuwenden. Dies umfasst:

• AI/ML für bessere Entscheidungsfindung in der Medizin
• AI for Good zur Förderung nachhaltiger Entwicklung
• AI/ML für betriebswirtschaftliche Entscheidungsprozesse
• Human-AI collaboration

Initiativbewerbung

Bitte senden Sie Ihre Unterlagen (nur Lebenslauf und Notenausdruck) via E-Mail unter ai@som.lmu.de. Um den Aufwand gering zu halten, werden Anschreiben, Zeugnisse, oder Praktikumsnachweise nicht benötigt.

Post-Doctoral Researcher (f/m/d)

Wir sind auch offen für Bewerbungen von Post-Doctoral Researcher. Die Forschungsfelder entsprechen den oben beschriebenen PhD-Positionen. Wir bitten Sie, uns Informationen über Ihre Forschung, Qualifikationen und Ihre Beweggründe per E-Mail an ai@som.lmu.de zuzusenden.