Postdoktorand in KI (15 Monate) 80%

Bern

Auf einen Blick

Veröffentlicht:27 November 2025
Pensum:80%
Arbeitsort:Bern

Wir laden Bewerbungen für eine hochqualifizierte Postdoktorandin bzw. einen hochqualifizierten Postdoktoranden ein, die/der am interdisziplinären Projekt „Transparenz im Lobbying durch KI“ mitwirkt. Das Projekt zielt darauf ab, die technischen und konzeptionellen Grundlagen für eine zukünftige groß angelegte Initiative zu schaffen, die Methoden und Werkzeuge der nächsten Generation zur Analyse politischer Einflussnetzwerke entwickelt.
Die Stelle bietet die Möglichkeit, Spitzenforschung an der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz, graphbasierter Wissensrepräsentation, politischer Datenanalyse und demokratischer Innovation durchzuführen.
Über die Institution

Das Institut für Informatik der Universität Bern betreibt international anerkannte Forschung in verschiedenen Bereichen der Informatik. Die erfolgreiche Kandidatin bzw. der erfolgreiche Kandidat wird in der Pattern Recognition Group aufgenommen, die sich auf graphbasiertes maschinelles Lernen, interaktive KI-Systeme und retrieval-unterstützte Sprachmodelle spezialisiert hat.
Das Projekt wird gemeinsam mit der E-Democracy Research Group am KPM Center for Public Management geleitet, die für ihre Forschung zu demokratischen Prozessen, digitaler Partizipation und politischem Verhalten bekannt ist.

Über das Projekt (BIND)
Das vorbereitende BIND-Projekt entwickelt die Grundlagen für eine groß angelegte Forschungsinitiative, die die Transparenz im Lobbying in der Schweiz auf ein neues Niveau heben soll. Zu den Kernelementen gehören: automatisierte Datenerfassung aus heterogenen politischen Quellen, graphbasierte Modellierung von Einflussnetzwerken, Integration von retrieval-unterstützten großen Sprachmodellen, natürliche Sprachschnittstellen für Nicht-Expertinnen und Nicht-Experten sowie erklärbare KI-Mechanismen.

Der Postdoktorand bzw. die Postdoktorandin wird eine zentrale Rolle bei der Gestaltung von Datenpipelines, der Prototypentwicklung des Wissensgraphen und der RAG-Architektur sowie bei der Mitwirkung an einem interaktiven Demonstrator für Journalistinnen und Journalisten, Forschende und Bürgerinnen und Bürger spielen.

Aufgaben

Leitung der technischen Entwicklung, einschließlich:
Entwurf von Web-Scraping- und Datenaufnahme-Pipelines für lobbyingbezogene Quellen.
Aufbau und Evaluierung graphbasierter Wissensrepräsentationen.
Entwicklung und Erprobung von retrieval-unterstützten LLM-Architekturen.
Prototyping interaktiver Benutzeroberflächen und Erklärbarkeitskomponenten.
Enge Zusammenarbeit mit politikwissenschaftlichen Partnern bei interdisziplinären Forschungsfragen.
Mitverfassen wissenschaftlicher Publikationen basierend auf Projektergebnissen.
Mitwirkung bei der Vorbereitung des SNSF-Hauptprojektantrags.

Anforderungen

Promotion in Informatik, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Data Science, Computational Social Science oder einem eng verwandten Fachgebiet.
Fundierte Expertise in mindestens zwei der folgenden Bereiche:
NLP und LLMs (inkl. Feinabstimmung und RAG-Systeme)
Graphdatenbanken und Wissensgraphmodellierung
Web-Scraping, Datenerfassung und Datenengineering
Erklärbare KI
Interaktive Systeme oder Datenvisualisierung
Ausgezeichnete Programmierkenntnisse (Python bevorzugt).
Fähigkeit, selbstständig und im interdisziplinären Team zu arbeiten.
Starke wissenschaftliche Schreibfähigkeiten und Publikationsnachweis.
Interesse an Civic Technology, politischen Daten oder demokratischen Prozessen ist von Vorteil.

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