Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in im Bereich AI Security und Explainable AI

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.