Über die Stelle
Über die Rolle
Was, wenn Ihre fundierte mathematische Ausbildung die Zukunft des KI-Schlussfolgerns direkt mitgestalten könnte? Wir suchen Mathematikerinnen und Mathematiker mit praktischer Erfahrung in formalen Beweissystemen — insbesondere Lean —, um Probleme anzugehen, die außerhalb der Reichweite automatisierter Werkzeuge liegen.
Dies ist eine vollständig remote ausgeübte, flexible Vertragsrolle an der Schnittstelle von Mathematik und Informatik. Sie arbeiten an wirklich schwierigen Problemen und übersetzen rigorose menschliche Argumente in maschinell verifizierbare Formalisierungen, die helfen, die Grenze dessen abzubilden, was Beweisassistenten ausdrücken, erfassen und automatisieren können.
- Organisation: Alignerr
- Art: Stundenvertrag
- Standort: Remote
- Verpflichtung: Flexibel, aufgabenbasiert
Was Sie tun werden
- Informelle mathematische Beweise in Lean (und verwandte Beweissysteme) übersetzen, mit Schwerpunkt auf Klarheit, Struktur und Korrektheit
- Beweise über mathematische Domänen hinweg analysieren — Lücken, verborgene Annahmen und formalisierbare Teilstrukturen identifizieren
- Formalisierungen erstellen, die die Grenzen bestehender Beweisassistenten ausloten, insbesondere dort, wo automatisierte Werkzeuge Schwierigkeiten haben oder scheitern
- Mit KI-Forschenden zusammenarbeiten, um Strategien zur Verbesserung von Pipelines zur formalen Verifikation zu entwerfen, zu verfeinern und zu bewerten
- Saubere, reproduzierbare Beweisskripte entwickeln, die mit mathematischen Best Practices und den typischen Vorgehensweisen von Beweisassistenten übereinstimmen
- Fachliche Anleitung zu Beweiszerlegung, Lemmaauswahl und Strukturierungstechniken für formale Modelle geben
Beispielhafte Aufgaben, die Sie übernehmen könnten
- Klassische Beweise formalisieren und maschinell verifizierbare Strukturen mit Lehrbuchargumenten vergleichen
- Untersuchen, wo automatisierte Beweiser versagen — und präzise darlegen, warum (Komplexität, fehlende Lemmata, unzureichende Bibliotheken usw.)
- Lean-Beweise schreiben, die tiefere Muster oder Verallgemeinerungen offenlegen, die in der ursprünglichen Mathematik implizit enthalten sind
Wer Sie sind
Erforderlich:
- Masterabschluss oder höher in Mathematik, Logik, theoretischer Informatik oder einem eng verwandten Fachgebiet
- Fundierte Grundlage im rigorosen Beweisschreiben in Bereichen wie Algebra, Analysis, Topologie, Logik oder diskreter Mathematik
- Praktische Erfahrung mit Lean (Lean 3 oder Lean 4), Coq, Isabelle/HOL, Agda oder vergleichbaren formalen Beweissystemen — Lean wird stark bevorzugt
- Echte Begeisterung für formale Verifikation, Beweisassistenten und die Zukunft der mechanisierten Mathematik
- Fähigkeit, dichte, informelle mathematische Argumente in saubere, strukturierte formale Beweise zu übersetzen
Wünschenswert:
- Vertrautheit mit Typentheorie, der Curry-Howard-Korrespondenz und Werkzeugen zur Beweisautomatisierung
- Erfahrung mit Beiträgen zu groß angelegten Formalisierungsprojekten wie mathlib
- Umgang mit Theorembeweisern, bei denen automatisiertes Schließen häufig versagt oder manuelle Gerüste erfordert
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, um Formalisierungsentscheidungen, Randfälle und Schlussfolgerungsstrategien zu erläutern
Die ideale Kandidatin bzw. der ideale Kandidat
Sie sind ein mathematisch gereifter Problemlöser, der echte Erfüllung darin findet, ein dichtes, elegantes Argument zu nehmen und es in einer Form auszudrücken, die eine Maschine verstehen kann. Sie schätzen Präzision, strukturelle Schönheit und die intellektuelle Herausforderung, Lücken zu schließen, die automatisierte Werkzeuge noch nicht überbrücken können. Sie betreiben nicht nur Mathematik — Sie denken sorgfältig darüber nach, *wie* Mathematik gemacht wird.
Warum Sie zu uns kommen sollten
- An hochmodernen KI-Forschungsprojekten an der Seite führender Forschungslabore arbeiten
- Vollständig remote und flexibel — arbeiten Sie, wann und wo es Ihnen passt
- Freiberufliche Autonomie mit der Struktur sinnvoller, intellektuell anregender Arbeit
- Direkt zur Verbesserung der Zuverlässigkeit und Schlussfolgerungsfähigkeiten von KI der nächsten Generation beitragen
- Möglichkeit auf fortlaufende Arbeit und Vertragsverlängerung, wenn neue Projekte starten