Alemania
DYMATRIX GmbH
Constructor Labs
Investigador/a de Doctorado. Descubrimiento de Conocimiento: De Datos No Estructurados a Mapas Cognitivos Compartidos
Alemania
Bremen, Bremen, Germany
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
UNIVERSIDAD CONSTRUCTORA EN COLABORACIÓN CON CONSTRUCTOR KNOWLEDGE LABS Y CONSTRUCTOR TECHNOLOGY
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DETALLES DE LA SOLICITUD
- Fecha de inicio prevista: Septiembre, 2026
EL PAQUETE DE SOLICITUD DEBE INCLUIR
- Currículum Vitae (CV);
- Expedientes académicos;
- Una carta de motivación detallada que describa los intereses de investigación y los objetivos profesionales;
- 2 cartas de recomendación;
Las solicitudes se revisarán de forma continua. Los candidatos preseleccionados serán invitados a entrevistas.
SOBRE EL PUESTO
El grupo de investigación dirigido por el Prof. Dr. Andrey Ustyuzhanin en la Universidad Constructor, en colaboración con Constructor Knowledge Labs (CKL) y Constructor Technology (socio industrial), invita a presentar solicitudes para puestos de estudiante de doctorado en el campo de la Informática, con un enfoque en Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML).
Este puesto de doctorado forma parte de una iniciativa para avanzar en la representación del conocimiento y los sistemas de razonamiento adaptativo. La investigación se centrará en el desarrollo de marcos flexibles para la representación de conocimiento accionable que soporten el almacenamiento, la recuperación y la adaptación dinámica de información a través de diversas tareas.
LOS OBJETIVOS CLAVE INCLUYEN
- Transformar datos no estructurados en grafos de conocimiento interactivos y mapas cognitivos personalizados.
- Diseñar modelos que proporcionen estructuras de conocimiento interpretables, persistentes y navegables.
- Abordar desafíos como la jerarquía, la componibilidad y la agregación gruesa para un razonamiento robusto y específico de la tarea.
- Explorar la modelización del conocimiento a nivel individual y comunitario, incluyendo mapas de dominio personalizados, extracción de perfiles a partir de artefactos (por ejemplo, artículos, cursos) y abstracción interdominio.
El objetivo general es crear sistemas que permitan representaciones de conocimiento transparentes, adaptativas y espacialmente intuitivas, apoyando tanto a usuarios individuales como a comunidades colaborativas.
PERFIL DEL CANDIDATO
REQUISITOS OBLIGATORIOS
- Poseer un título de Máster reconocido (o equivalente) en Informática, IA, ML o una disciplina relacionada.
- Los estudiantes que posean un título de Grado y demuestren un rendimiento sobresaliente y un potencial extraordinario pueden solicitar un doctorado de vía rápida.
- Sólida formación matemática respaldada por experiencia en la definición y desarrollo de sistemas de grafos de conocimiento o recuperación de información.
- Experiencia práctica con modelos de lenguaje grandes (LLMs) y sus aplicaciones.
- Un historial de publicaciones en IA/ML o áreas relacionadas.
- Experiencia documentada en trabajo de investigación práctico.
- Sólidas habilidades en redacción académica en inglés (artículos revisados por pares, informes o equivalente).
FINANCIACIÓN Y CONDICIONES DE NOMBRAMIENTO
El nombramiento proporciona cobertura financiera completa a través de una beca dedicada, que comprende:
- Estipendio mensual de 1.650 €
- Subsidio mensual para gastos de investigación de 100 € (Forschungskostenpauschale)
- Subsidio de seguro médico de 100 € al mes
- Subsidio adicional de minijob de 550 € para apoyar un empleo paralelo a tiempo parcial (opcional)
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