Das sind wir:

Der Lehrstuhl für Statistisches Lernen und Data Science unter der Leitung von Prof. Dr. Bernd Bischl ist Teil der Fakultät für Statistik der LMU München. Der Lehrstuhl forscht im Bereich des überwachten maschinellen Lernens (ML), z.B. in den Bereichen Boosting, Random Forests und Deep Learning, ist aber auch auf Metathemen wie Modellauswahl, AutoML und interpretierbares ML spezialisiert. Prof. Dr. Bernd Bischl ist auch Direktor des Munich Center for Machine Learning (MCML), eines der kürzlich gegründeten nationalen Kompetenzzentren für ML in Deutschland, das einen größeren Teil der ML-Aktivitäten an der LMU München bündelt.

Wir suchen Sie:

Research Engineer, Doktoranden- oder Postdoc-Stelle im Bereich maschinelles Lernen für die automatisierte Modellierung von Versicherungstarifen (m/w/d)

am Standort München

Das sind Ihre Aufgaben:

Dieses Forschungsprojekt ist eine Kooperation der LMU München und der MSG Life Central Europe GmbH mit den Schwerpunkten neuronale Architektur Suche und automatisiertes maschinelles Lernen. In der Versicherungswirtschaft und vielen anderen Branchen stehen große Migrationen von Daten aus nicht mehr wartbaren Altsystemen auf moderne Standardsoftware an. Solche Migrationsprojekte (z.B. die Übertragung versicherungsmathematischer oder finanzieller Berechnungen und Verarbeitungen von einem alten in ein neues System) sind in der Regel sehr kostspielig, wenn die zugrunde liegenden Daten und Berechnungen mühsam manuell analysiert und programmiert werden. Für den kosteneffizienten Erfolg dieser Migrationen sind innovative Ansätze zur weitgehenden Automatisierung dringend erforderlich. Eines der Ziele dieses Projektes ist es, mit Hilfe von AutoML und Meta-Learning-Ansätzen den automatischen Migrationsprozess zu unterstützen und viel teuren und manuellen Aufwand zu sparen.

• Aktive Forschung und Veröffentlichungen auf dem Gebiet von AutoML (für PhD und PostDocs).
• Entwicklung und Verbesserung von Software-Implementierungen von AutoML-Algorithmen.
• Benchmarking und Evaluierung der vorgeschlagenen Algorithmen anhand der von MSG Life Central Europe GmbH bereitgestellten Daten

Das sind Sie:

Der Lehrstuhl für Statistisches Lernen und Data Science an der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) sucht herausragende Bewerbungen für eine Stelle als Forschungsingenieur/in, Doktorand/in oder Postdoc.

• Hochschulabschluss in Informatik, Mathematik, Statistik, Datenwissenschaft oder einer verwandten Disziplin
• Erfahrung im angewandten maschinellen Lernen
• Erfahrung in den Bereichen Hyperparameter-Optimierung (HPO), automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML), Deep Learning und neuronale Architektursuche (NAS) ist von Vorteil.
• Sehr gute Programmierkenntnisse in R und/oder Python.
• Motivierte Persönlichkeit, lernbegierig und fähig, selbstständig zu arbeiten.
• Teamplayer, ausgezeichnete Kommunikations- und Sozialkompetenz.
• Fließendes Englisch in Wort und Schrift.
• Kenntnisse in symbolischer Regression und verwandten Techniken sind von Vorteil.
• Veröffentlichungen in einschlägigen Konferenzen und Fachzeitschriften sind von Vorteil.
• Ein versicherungsmathematischer Hintergrund ist von Vorteil.

Das ist unser Angebot:

Die Stelle ist vollfinanziert mit Bezügen und Leistungen nach dem deutschen öffentlichen Dienst (100% TV-L E13). Der Eintrittstermin ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt. Die Stelle bleibt bis zur Besetzung offen.

• Voll finanzierte Stelle mit Option auf Verlängerung.
• Modernste Projekte zum maschinellen Lernen in einem spannenden Bereich.
• Exzellentes wissenschaftliches Umfeld an einer der besten Universitäten in Deutschland
• Internationales Netzwerk und Austauschmöglichkeiten.
• Enge Zusammenarbeit mit der MSG Life Central Europe GmbH, einem der führenden Anbieter von Versicherungssoftware für Versicherungsunternehmen

Eine Teilzeitbeschäftigung ist grundsätzlich möglich.

Kontakt:

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung mit den folgenden Unterlagen:

• Motivationsschreiben und Angabe des gewünschten Eintrittstermins (max. 1 Seite).
• Detaillierte Auflistung aller relevanten Kurse, die Sie im Bereich Statistik und maschinelles Lernen besucht (oder unterrichtet/assistiert) haben, unter Angabe der wichtigsten Themen, die in diesen Kursen behandelt wurden (max. 2 Seiten).
• Detaillierter Lebenslauf mit einer Liste von Veröffentlichungen (falls vorhanden) und Programmierkenntnissen.
• Zeugnisse und Abschriften aller erworbenen Hochschulabschlüsse.
• Für Bewerber ohne Deutschkenntnisse: Bitte fügen Sie ein Zertifikat über Englischkenntnisse bei (vorzugsweise TOEFL iBT, IELTS Academic, CAE / CPE, PTE Academic oder einen gleichwertigen Nachweis).

Bitte senden Sie alle erforderlichen Dokumente in einer einzigen PDF-Datei (vorname_nachname.pdf) unter Angabe des Betreffs "RE/Postdoc/PhD Application, AutoML and NAS" an janek.thomas@stat.uni-muenchen.de senden.

Wo Wissenschaft alles ist.

An der LMU arbeiten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler auf höchstem Niveau an den Zukunftsfragen um Mensch, Gesellschaft, Kultur, Umwelt und Technologie, unterstützt durch kompetente Beschäftigte in Verwaltung, IT und Technik. Werden Sie Teil der LMU München!