Universität Basel
Basel
Postdoc-Stelle im Post-Training von Diffusions-Sprachmodellen (Prof. I. Bogunovic)
- 02 November 2026
- 100%
- 4000 Basel
Über den Job
Die Forschungsgruppe Rhine AI von Prof. I. Bogunovic am Departement für Mathematik und Informatik der Universität Basel lädt Bewerbungen für eine Postdoc-Stelle ein, die durch das Projekt des Schweizerischen Nationalfonds (SNF) "Foundations of Post-Training for Reasoning in Diffusion Large Language Models" finanziert wird. Die Stelle konzentriert sich auf das Post-Training grosser, diffusionsbasierter Sprachmodelle (dLLMs), eine aufkommende Alternative zu standardmässigen autoregressiven LLMs, um deren Schlussfolgerungsfähigkeiten zu verbessern. Die erfolgreiche Kandidatin oder der erfolgreiche Kandidat wird Methoden des Reinforcement Learnings für das Post-Training grosser dLLMs entwickeln, reasoning-aware Generierungsstrategien wie adaptive Unmaskierung und Credit Assignment erforschen und beim Aufbau von Benchmarks zur Bewertung des Reasonings über verschiedene Domänen, einschliesslich mathematischer Problemlösung, mitwirken. Die ideale Kandidatin oder der ideale Kandidat verfügt über einen starken Hintergrund im maschinellen Lernen und ist begeistert von gross angelegten Experimenten mit modernen KI-Systemen, unterstützt durch fundierte Analysen, wo diese hilfreich sind. Diese Arbeit wird die Grenzen dessen erweitern, worüber moderne KI-Systeme zuverlässig schliessen können.
Die Stelle ist ab Januar 2027 oder später verfügbar.
Die Stelle ist ab Januar 2027 oder später verfügbar.
Ihre Position
- Forschung im Bereich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz durchführen
- Eine führende Rolle in den Forschungsrichtungen des Projekts übernehmen und Doktorierende betreuen
- Forschungsarbeiten und Artikel verfassen sowie Ergebnisse auf führenden internationalen Konferenzen präsentieren. Wir publizieren in Veranstaltungsorten wie ICML, NeurIPS und ICLR
- Interaktion mit nationalen und internationalen Teams von KI- und maschinellen Lernexpertinnen und -experten
Ihr Profil
Bewerberinnen und Bewerber müssen über eine Promotion im Bereich maschinelles Lernen oder einem verwandten Gebiet verfügen und eine starke Publikationsliste an führenden maschinellen Lernveranstaltungen vorweisen können. Kandidatinnen und Kandidaten sollten eine aussergewöhnliche akademische Laufbahn und eine solide mathematische Grundlage besitzen. Zudem werden starke Programmier- und Implementierungsfähigkeiten erwartet, mit der Fähigkeit, gross angelegte Experimente durchzuführen. Erfahrung mit LLMs, Reinforcement Learning oder generativem Modellieren ist von Vorteil.
Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und fliessendes Englisch (mündlich und schriftlich) sind erforderlich.
Wir streben zudem an, die Anzahl von Frauen und anderen Gruppen in Bereichen, in denen sie unterrepräsentiert sind, zu erhöhen und ermutigen daher ausdrücklich solche Gruppen zur Bewerbung.
Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und fliessendes Englisch (mündlich und schriftlich) sind erforderlich.
Wir streben zudem an, die Anzahl von Frauen und anderen Gruppen in Bereichen, in denen sie unterrepräsentiert sind, zu erhöhen und ermutigen daher ausdrücklich solche Gruppen zur Bewerbung.
Wir bieten Ihnen
Die Stelle ist in Basel, Schweiz, angesiedelt. Zusätzlich bieten wir:
- Enge Zusammenarbeit und Mentoring, mit Zugang zu nationalen (unter anderem EPFL und ETH) und internationalen Kooperationspartnern
- Ein vielfältiges Aufgabenspektrum in einem dynamischen Umfeld
- Die Möglichkeit, zu internationalen Konferenzen zu reisen, um renommierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler zu treffen
- Ausgezeichnetes Gehalt, Sozialleistungen und Arbeitsbedingungen
Bewerbung / Kontakt
Bei Interesse senden Sie uns bitte eine Bewerbung wie unten beschrieben. Ihre Bewerbung sollte zwei PDF-Dateien enthalten mit:
Wir empfehlen eine Bewerbung bis zum 20. November 2026. Es gibt jedoch keine Frist, und die Stelle bleibt offen, bis eine geeignete Kandidatin oder ein geeigneter Kandidat gefunden ist.
Bei Interesse senden Sie uns bitte eine Bewerbung wie unten beschrieben. Ihre Bewerbung sollte zwei PDF-Dateien enthalten mit:
- Kurzes Motivationsschreiben (maximal 150 Wörter), in dem Sie Ihr Interesse an der Stelle und Ihre Eignung erläutern
- Lebenslauf, inklusive Publikationsliste
- Kontaktinformationen (keine direkten Empfehlungsschreiben) von Personen, die Sie empfehlen können
- Ihre Doktorarbeit oder bis zu zwei repräsentative Publikationen
Wir empfehlen eine Bewerbung bis zum 20. November 2026. Es gibt jedoch keine Frist, und die Stelle bleibt offen, bis eine geeignete Kandidatin oder ein geeigneter Kandidat gefunden ist.
Universität Basel
4000 Basel
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