PhD im Bereich Explainable Recommender Systems

(38,5 h/W) in Graz (m/w)

Sind Sie auf der Suche nach einem bezahlten PhD in Data Science? Sind Sie neugierig und arbeiten Sie gerne selbstständig aber auch als Teil eines Teams? Sie wollen einen wichtigen wissenschaftlichen Beitrag leisten? Wenn ja, freuen wir uns auf Sie!
Als Teil des DDAI Comet Moduls (explainable, verifiable and privacy-preserving data-driven AI) bieten wir eine PhD Position im Bereich “Social Computing” an.

Aufgabe:

Personalisierte Recommender Systems sind in der heutigen Online-Welt unverzichtbar. Algorithmen unterstützen Anwenderinnen und Anwender bei der Suche nach Ressourcen (z.B. Dokumente, Filme, Musik) in großen und komplexen Informationsräumen wie z.B. im Web. Ein großer Nachteil vieler Algorithmen ist, dass die Transparenz fehlt, was eine Beurteilung für Benutzerinnen und Benutzer schwierig macht, warum ein Algorithmus eine spezifische Empfehlung bietet.

Wir suchen eine Doktorandin oder einen Doktoranden, die bzw. der sich für die Forschung zur Entwicklung und Bewertung erklärbarer Empfehlungssysteme interessiert. Beim Arbeiten an der Schnittstelle zwischen Recommender Systemen und Human-Computer-Interaction wird Folgendes erwartet:

• Forschung nach Methoden zur automatischen Quantifizierung der Transparenzebene von Empfehlungsalgorithmen
• Klassifizieren von modernsten Empfehlungsalgorithmen in Bezug auf ihr Transparenzniveau
• Erstellung und Bewertung eines neuen (hybriden) erklärbaren Recommender Systems
• Erstellung und Auswertung verständlicher Erklärungen für Benutzerinnen und Benutzer
• Präsentation der Forschungsergebnisse bei wissenschaftlichen Veranstaltungen und in Zeitschriften

Die Dissertationsarbeit wird im Social Computing Team von Frau Ass. Prof. Dr. Elisabeth Lex durchgeführt und mit der bestehenden Forschung zu Recommender Systemen in dieser Forschungsgruppe verknüpft.
Die Dissertation wird an der Technischen Universität Graz von Univ.-Prof. Dr. Stefanie Lindstaedt und Ass. Prof. Dr. Elisabeth Lex begleitet.

Erforderliche Qualifikationen:
  • Masterabschluss in Computer Science, Information and Computer Engineering, Mathematik, oder ähnlichen Studienrichtungen
  • Gute Kenntnisse in Recommender Systemen und im maschinellen Lernen sowie Mensch-Computer-Interaktion und Datenanalyse
  • Erfahrung und praktische Kenntnisse mit Programmiersprachen und Tools (z.B. Python, Java, Git)
  • Analytisches Denken sowie unabhängiges und strukturiertes Arbeiten
  • Hervorragende Kommunikations- und Teamfähigkeit
  • Sehr gute Englischkenntnisse, Deutsch als Vorteil
Wir bieten:
  • Ein dynamisches Arbeitsumfeld mit hochqualifizierten und motivierten Kolleginnen und Kollegen
  • Umfassende Unterstützung für Ihr Dissertationsprojekt an der Technischen Universität Graz
  • Enge Zusammenarbeit mit anderen Forschungsgruppen und der Industrie
  • Möglichkeiten der beruflichen und persönlichen Entwicklung

Der Mindestlohn für diese Vollzeitstelle (38,5 h/w) beträgt € 2.750 brutto pro Monat (14x im Jahr). Die Bereitschaft zur Überzahlung hängt von der Erfahrung und Qualifikation ab.

Stellenanzeige auch downloadbar als PDF.

Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftige Bewerbung an career@know-center.at 

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