Aufgaben

We are looking for a highly motivated Postdoc in the areas of Probabilistic Machine Learning and Neuro-Symbolic AI to contribute to the Cluster of Excellence "Bilateral AI (BilAI),” funded by the Austrian Science Fund. The successful candidate will be based at the Institute of Machine Learning and Neural Computation (IML) at Graz University of Technology and will work on combining symbolic reasoning with modern machine learning to create intelligent systems that can learn, adapt, and reason across domains. As a Postdoc researcher, you will collaborate with leading scientists across Austria in an interdisciplinary environment spanning explainable AI, causality, knowledge representation, and neural networks.

Research (90%)

• research in probabilistic machine learning and neuro-symbolic AI (e.g. neural nets, logic circuits and probabilistic circuits)
• publishing papers in leading AI/ML conferences and journals
• collaboration with project partners within BilAI
• supervision of Bachelor, Master and PhD projects

Administrative Duties (10%)

• organizational and administrative duties, project management

Teaching (optional)

• if desired, the successful candidate can contribute to teaching activities in the group (e.g., machine learning, probabilistic decision making)

For your application, please submit:

• a brief motivation letter (max 1 page)
• your CV (including a list of publications, if available)
• transcript of records
• PhD certificate
• recommendation letters, if available (max 3)
• writing samples (max 3), e.g. PhD thesis and published papers

Aufnahmebedingungen

• PhD in Computer Science, Machine Learning, Artificial Intelligence, Mathematics, or similar (if the PhD is not yet completed, please submit a short statement by the supervisor concerning progress)
• excellent coding skills (Python, Julia, C++, etc.)
• excellent communication skills
• excellent English skills

Gewünschte Qualifikation

• strong background in machine learning/artificial intelligence
• experience in probabilistic machine learning
• experience in neuro-symbolic approaches

Wir bieten

Wir bieten ein Jahresbruttogehalt auf Basis Vollzeit von mindestens € 70.200,20. Eine Überzahlung je nach Qualifikation und Erfahrung ist möglich.

Die Technische Universität Graz strebt eine Erhöhung des Frauenanteiles, insbesondere in Leitungsfunktionen und beim wissenschaftlichen Personal an und lädt deshalb qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung ein. Im Falle von Unterrepräsentation werden Frauen bei gleicher Qualifikation vorrangig aufgenommen.

Die Technische Universität Graz bemüht sich aktiv um Vielfalt und Chancengleichheit. Bei der Personalauswahl dürfen Personen aufgrund des Geschlechts, der ethnischen Zugehörigkeit, der Religion oder der Weltanschauung, des Alters oder der sexuellen Orientierung nicht benachteiligt werden (Antidiskriminierung).

Menschen mit Behinderung und entsprechender Qualifikation werden ausdrücklich zur Bewerbung eingeladen.

Über uns

Die TU Graz ist die traditionsreichste technisch-naturwissenschaftliche Forschungs- und Bildungsinstitution in Österreich und zählt zu einer der größten Arbeitgeber:innen der Region mit rund 4.000 Mitarbeiter:innen. In ihren fünf Stärkefeldern, den Fields of Expertise, erbringt die TU Graz internationale Spitzenleistungen und setzt auf intensive Zusammenarbeit mit anderen Forschungs- und Bildungseinrichtungen sowie mit Wirtschaft und Industrie weltweit. In der europäischen Hochschullandschaft steht die TU Graz verstärkt im Wettbewerb um die besten Köpfe und Ressourcen.

In diesem Video geben wir einen Einblick in das Arbeitsumfeld der TU Graz: HIER

Organisationseinheit

The position is allocated to the Institute of Machine Learning and Neural Computation, within the Probabilistic Machine Learning Group (Assoc Prof Robert Peharz)