Doctoral Position in Customer-Facing AI in Marketing and Service — ETH Zürich

Vollständige Beschreibung

Doktorandenposition in Customer-Facing AI in Marketing und Service

100%, Zürich, befristet

Am Center for AI Value, Teil der Technology Marketing Group der ETH Zürich, untersuchen wir, wie Organisationen generative und multimodale KI in messbare Werte verwandeln können. Unser derzeitiger Fokus ist eine der folgenreichsten offenen Fragen in diesem Bereich: Wie sollte kundenorientierte KI gestaltet werden, wenn sie im Namen eines echten Unternehmens mit echten Kunden spricht. Generative voice-agenten kümmern sich jetzt um substanzielle service-gespräche, übergeben kunden an menschliche mitarbeiter und generieren inhalte, die ein großes professionelles publikum erreichen - doch die designentscheidungen dahinter werden weitgehend von intuition getroffen.

Wir suchen einen Doktoranden, um das zu ändern. Die Position basiert auf drei Projekten, die alle mit Industriepartnern durchgeführt werden und alle darauf ausgelegt sind, von kontrollierten Experimenten zu Live-Operationen überzugehen. Sie werden untersuchen, wie genau ein Unternehmen vorschreiben sollte, was sein KI-Agent sagt, was emotional und informativ passiert, wenn ein Gespräch von einer KI an einen menschlichen Kollegen übergeben wird und wie multimodale Modelle die Leistung von Marketinginhalten vorhersagen können, bevor sie veröffentlicht werden.

Die Forschung am Center baut auf der Erfolgsbilanz der Gruppe in den Bereichen Data Science, Conversational AI und Marketing Analytics sowie auf erheblichen Investitionen in die lokale GPU-Infrastruktur auf, die es uns ermöglicht, mit vertraulichen Partnerdaten unter voller Datenkontrolle zu arbeiten. Der Schwerpunkt der Position liegt auf der Forschung und zielt auf Publikationen in führenden internationalen Management-Zeitschriften ab. Der Starttermin ist flexibel. Bewerbungen werden angenommen, bis die Position besetzt ist. Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Sebastian Tillmanns.

Projekthintergrund

Die Position umfasst drei Projekte, die jeweils in enger Zusammenarbeit mit einem Industriepartner durchgeführt werden und die kontrollierte Experimente mit dem Zugang zu realen Betriebsumgebungen kombinieren. Die Projekte bauen auf etablierten Kooperationen, laufender Forschung und technischer Infrastruktur auf, die bereits im Zentrum vorhanden sind.

Prompte Granularität in AI Voice Agents. Firmen, die generative Voice-Agenten einsetzen, müssen entscheiden, wie streng sie vorschreiben, was der Agent sagt. Enge Spezifikation kauft Zuverlässigkeit, Vollständigkeit und Richtlinienkonformität; offene Spezifikation kauft Anpassungsfähigkeit an Fälle, die niemand erwartet hat. Dieses Projekt behandelt diese Entscheidung als das Maschinenanalog des klassischen Scripting-gegen-Empowerment-Kompromisses im Servicebetrieb - mit dem entscheidenden Unterschied, dass Skriptstrenge, ein Anspruch an menschliche Mitarbeiter, mit einem großen Sprachmodell zu einem durchsetzbaren Parameter wird. Das Programm umfasst Laborexperimente mit Live-Voice-Interaktion, einen Vergleich von adaptiven Aufforderungsrichtlinien und ein Feldexperiment im Live-Call-Betrieb eines Partners im Versicherungssektor. Die Ergebnisse sind bewusst verhaltensbezogen: verifizierter Aufgabenerfolg, aus Transkripten abgeleitete Gesprächsreparatur und Compliance-Ausfälle wie nicht autorisierte Verpflichtungen.

Emotionale Erdung in AI-zu-Mensch-Übergaben. Wenn ein Kunde in einem negativen emotionalen Zustand von einem Voice Agent auf einen menschlichen Mitarbeiter übertragen wird, überträgt sich die emotionale Anerkennung, die die KI bietet – oder liest sie sich retrospektiv als Skript, wenn der Mensch nicht darauf aufbaut? In diesem Projekt wird untersucht, ob die beiden Agenten gemeinsam eine gemeinsame Basis für die Situation des Kunden schaffen und wie diese wahrgenommene Kontinuität prägt, ob sich die Kunden gehört fühlen und den Anbieter weiter empfehlen. Es entwickelt sich von einem faktoriellen Experiment durch Studien mit ausgebildeten Akteuren, die die Übergabe an eine Feldimplementierung mit dem gleichen Versicherungspartner simulieren.

Multimodale Vorhersage der Performance von Marketinginhalten. Aufbauend auf einem laufenden Promotionsprojekt und einer etablierten Datenkollaboration in der Industrietechnologie entwickelt und bewertet dieses Projekt multimodale Einbettungsansätze, Text und Bild, die separat oder gemeinsam codiert werden, als Inputs für Modelle, die das Engagement vorhersagen, das ein Social-Media-Post generieren wird, bevor er veröffentlicht wird. Der erfolgreiche Kandidat wird eng mit dem Doktoranden zusammenarbeiten, der bereits in diesem Forschungsstrom aktiv ist.

Zusammen geben die Projekte dem erfolgreichen Kandidaten etwas Seltenes: theoretisch begründete experimentelle Fragen, Partner, die bereit sind, sich im Live-Betrieb zu randomisieren, und eine Infrastruktur, die das Arbeiten mit sensiblen Gesprächsdaten ermöglicht.

Stellenbeschreibung

Der erfolgreiche Kandidat wird originelle Forschungsarbeiten durchführen, die zu Veröffentlichungen in erstklassigen internationalen Fachzeitschriften führen. Zu den Aufgaben gehören:

• Design und Durchführung kontrollierter Experimente, einschließlich Studien mit Live-Voice-Interaktion, und Vorbereitung auf die Vorregistrierung
• Nutzung und Erweiterung der bestehenden experimentellen Infrastruktur des Zentrums für diese Studien, einschließlich prompter Gestaltung als kontrollierte Manipulation, generative Voice-Agent-Pipelines, Konversationsprotokollierung und Transkription
• Erweitern und Validieren bestehender LLM-basierter Codier-Pipelines für Transkript-abgeleitete Maßnahmen, einschließlich der Validierung gegen menschlich codierte Goldstandards
• Analyse experimenteller und operativer Daten mit geeigneten kausalen und psychometrischen Methoden
• Vorbereitung und Koordination von Feldexperimenten innerhalb etablierter Industriekooperationen und in enger Abstimmung mit erfahrenen Forschern, einschließlich Machbarkeitsbewertung, Randomisierungsdesign und Abruf von Betriebsergebnissen
• Arbeiten mit multimodalen Einbettungsmodellen und maschinellen Lernmethoden zur Vorhersage der Content Performance
• Präsentation der Ergebnisse auf internationalen Konferenzen und vor Partnerorganisationen
• Beitrag zur Lehre und Betreuung von Masterarbeiten in den Schwerpunktbereichen des Zentrums, neben einem begrenzten Anteil von Verwaltungsaufgaben

Profil

• Pädagogischer Hintergrund: Bewerber müssen einen Master of Science (MSc), Master of Arts (MA) oder Master of Philosophy (MPhil) in Betriebswirtschaft, Informatik oder verwandten Bereichen besitzen. Dies umfasst, ist aber nicht beschränkt auf, Psychologie, Mathematik, Technik, Physik oder Statistik. Kandidaten mit technischem Hintergrund sind sehr willkommen, sollten aber eher durch Management- und Verhaltensforschungsfragen motiviert sein als durch die Modellentwicklung als solche. Ein gezeigtes Interesse an Management-bezogenen Disziplinen ist sehr wünschenswert.
• Geographische Eignung: Wir suchen Kandidaten, die derzeit in Europa wohnen.
• Forschungsinteresse: Ein starkes Interesse an experimenteller Forschung und quantitativen empirischen Methoden ist entscheidend.
• Organisatorische Fähigkeiten: Die Kandidaten sollten hervorragende organisatorische Fähigkeiten aufweisen, einschließlich der Fähigkeit, mehrere Aufgaben effektiv zu verwalten und zu priorisieren.
• Kommunikationskompetenz: Starke Kommunikations- und Schreibfähigkeiten in Englisch sind erforderlich, um eine effektive Zusammenarbeit und die Erstellung wissenschaftlicher Publikationen und Berichte zu ermöglichen.
• Sprachanforderung: Fließend in gesprochenem und schriftlichem Englisch ist obligatorisch.
• Persönliche Attribute: Der ideale Kandidat wird Initiative ergreifen, ergebnisorientiert, organisiert und Kreativität bei der Problemlösung demonstrieren.

Angesichts der methodischen Breite der Projekte erwarten wir nicht, dass Bewerber bereits Experten für jede Methode sind, die in den drei Forschungsströmen verwendet wird. Wir suchen Kandidaten mit starken empirischen Grundlagen, intellektueller Flexibilität und der Fähigkeit, zusätzliche methodische Fähigkeiten während der Promotion zu entwickeln. Bewerbungen von mitgliedern unterrepräsentierter gruppen in der akademischen welt werden ausdrücklich gefördert.

Wir bieten

Das Center for AI Value der ETH Zürich, Teil der Technology Marketing Group, bietet für einen Doktoranden eine ungewöhnliche Kombination: Theoretisch ambitionierte Fragestellungen, etablierte Kooperationen mit Industriepartnern, die bereit sind, ihren Live-Betrieb für randomisierte Studien zu öffnen, und die Infrastruktur, um die Arbeit richtig zu erledigen. Unsere Forschung ist tief verwurzelt in der Verpflichtung der ETH, verantwortungsvoll zu handeln und Innovationen zum gesellschaftlichen Nutzen zu entwickeln, und unser Team widmet sich der Veröffentlichung in angesehenen Zeitschriften und fördert gleichzeitig eine Kultur der Inklusivität und des Wohlbefindens. Der Doktorand wird von PD Dr. Sebastian Tillmanns und Dr. Joseph Ollier engmaschig wissenschaftlich begleitet und in die breitere Technology Marketing Group unter der Leitung von Prof. Dr. Joseph Ollier eingebettet. Florian von Wangenheim.

Wir bieten wettbewerbsfähige Einjahresverträge, die auf sechs Jahre verlängert werden können, ergänzt durch großzügige Reise- und Forschungskosten. Neue Teammitglieder können auf die Unterstützung und Erfahrung von Kollegen zählen, die im Bereich KI im Kundenservice, multimodaler Datenmodellierung und Prozessautomatisierung sowie auf eine etablierte experimentelle Infrastruktur für die Voicebot- und Chatbot-Forschung arbeiten. Unsere umfangreiche Investition in die On-Premise-GPU-Infrastruktur gibt unseren Forschern modernste Ressourcen für LLM-Training und -Inferenz - und, ebenso wichtig, bewahrt vertrauliche Partnerdaten in unserer eigenen sicheren Einrichtung auf, was die Forschung zu echten Kundengesprächen überhaupt erst ermöglicht. Es wird auch Möglichkeiten geben, sich an Förderanträgen zu beteiligen, die auf den Ergebnissen der Doktorandenforschung aufbauen.

Wir legen Wert auf Vielfalt und Nachhaltigkeit

Im Einklang mit unseren Werten fördert die ETH Zürich eine inklusive Kultur. Wir fördern Chancengleichheit, schätzen Vielfalt und fördern ein Arbeits- und Lernumfeld, in dem die Rechte und die Würde aller unserer Mitarbeiter und Studenten respektiert werden. Besuchen Sie unsere Website für Chancengleichheit und Vielfalt, um herauszufinden, wie wir ein faires und offenes Umfeld gewährleisten, in dem jeder wachsen und gedeihen kann. Nachhaltigkeit ist für uns ein zentraler Wert – wir arbeiten konsequent auf eine klimaneutrale Zukunft hin.

Neugierig? Wir sind es auch.

Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung mit folgenden Unterlagen:

• Anschreiben, das Ihr Interesse an der Position motiviert, einschließlich zwei kurzer Absätze darüber, welches der drei Projekte Sie am meisten interessiert und wo Sie die wichtigsten Herausforderungen sehen
• CV
• Universitätsabschlüsse und Transkripte

Weitere Informationen zum Lehrstuhl für Technologiemarketing finden Sie auf unserer Website. Fragen zur Stelle richten Sie bitte an Sebastian Tillmanns , [email protected] (keine Bewerbungen).

Bitte beachten Sie, dass wir ausschließlich Bewerbungen annehmen, die über unser Online-Bewerbungsportal eingereicht werden. Bewerbungen per E-Mail oder Post werden nicht berücksichtigt.

Wir weisen darauf hin, dass die Vorauswahl durch die verantwortlichen Recruiter und nicht durch künstliche Intelligenz erfolgt.

Über die ETH Zürich

Die ETH Zürich ist eine der weltweit führenden Universitäten, die sich auf Wissenschaft und Technologie. Wir sind bekannt für unsere hervorragende Ausbildung, Spitzenforschung und direkter Wissenstransfer in die Gesellschaft. Über 30.000 Menschen aus mehr als 120 Ländern finden unsere Universität ein Ort zu sein, der unabhängiges Denken und eine Umwelt, die Exzellenz inspiriert. Im Herzen Europas gelegen, Dennoch knüpfen wir Verbindungen auf der ganzen Welt, um Lösungen für die globalen Herausforderungen von heute und morgen zu entwickeln.