Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in für die forschungsbasierte Implementierung von Machine-Learning-Methoden im Bereich Text Mining

Wir suchen für unser Team Automatisierung der Sacherschließung (AutoSE) am Standort Hamburg oder Kiel zum nächstmöglichen Zeitpunkt für unsere Abteilung „Wissenschaftliche Dienste“ Sie als

Wissenschaftliche:n Mitarbeiter:in für die forschungsbasierte Implementierung von Machine-Learning-Methoden im Bereich Text Mining

Das Entgelt erfolgt nach EG 13 TV-L (Vollzeit – zzt. 38,7 Stunden/Woche). Die Stelle ist zunächst befristet für die Dauer von 4 Jahren gem. § 2 Absatz 1 Satz 1 Wissenschaftszeitvertragsgesetz (WissZeitVG) mit der Möglichkeit einer Verlängerung (in Abhängigkeit von Vorbeschäftigungen nach WissZeitVG). Die Beschäftigung bietet die Möglichkeit zur wissenschaftlichen Weiterqualifizierung. Es besteht insbesondere die Möglichkeit, die Tätigkeit mit einer Promotion im Fach Informatik zu verknüpfen.

Ihre Aufgaben …

  • Konzeption, Weiterentwicklung und Anwendung von Machine-Learning-Methoden für den Bereich Text Mining, mit Schwerpunkt auf der Extraktion inhaltlicher Metadaten zur Erschließung wirtschaftswissenschaftlicher Fachinformationen
  • Implementierung in Python und automatisiertes Testen von Machine-Learning-Methoden als Backends für den produktiven Inhaltserschließungsdienst AutoSE der ZBW
  • Dokumentation und Versionierung der eigenen softwaretechnischen Entwicklungen, um (im Rahmen der lizenzrechtlichen Möglichkeiten) ihre Nachnutzbarkeit als Open-Source-Software sicherzustellen, vorzugsweise in Git-basierten Umgebungen – wo möglich, Integration der entwickelten Backends in das an der ZBW genutzte Open-Source-Toolkit Annif
  • Ausloten von praxistauglichen Ansätzen zur intelligenten Verzahnung maschineller und menschlicher Arbeitsprozesse (human in the loop) in der Inhaltserschließung
  • Unterstützung bei der internationalen und nationalen Vernetzung mit anderen Einrichtungen auf dem Gebiet der automatisierten Metadatenextraktion / des Machine Learning, etwa durch Publikationen und Vorträge bei einschlägigen wissenschaftlichen Fachtagungen und durch Mitarbeit in gemeinsamen Projekten

Ihr Profil …

Erforderlich sind:

  • abgeschlossenes Hochschulstudium, d.h. Master (Uni oder FH) oder Diplom (Uni) in der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Computerlinguistik, Informationswissenschaft oder in einer verwandten technischen Disziplin, mit starker Ausrichtung im Bereich Software-Entwicklung
  • fundierte methodische Kenntnisse über und praktische Erfahrungen in der Implementierung von Natural-Language-Processing- und Machine-Learning-Methoden, bevorzugt auch Neuronale Netze / Deep Learning, für den Bereich Text Mining / Information Retrieval
  • Erfahrungen mit der Implementierung in Python und entsprechenden Entwicklungsumgebungen und Bibliotheken sowie der Sourcecode-Verwaltung
  • gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Erwünscht sind:

  • Kenntnisse der gängigen Methoden der Software-Entwicklung, wie automatisierte Tests, Code Reviews und Continous Integration, Erfahrungen mit Software-Deployment
  • Erfahrungen in der Administration von Backend-Systemen, sicherer Umgang mit der Kommandozeile, Linux-Kenntnisse und Erfahrungen mit Kubernetes
  • Erfahrungen mit Informationssystemen / Datenformaten im Bibliothekskontext
  • gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
  • kommunikative Kompetenz und die Bereitschaft, eng mit Stakeholdern zusammenzuarbeiten und auf deren Bedürfnisse und Arbeitskultur einzugehen
  • die Fähigkeit zur Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Umfeld

Die Bereitschaft zu gelegentlichen Tageseinsätzen am anderen Standort und zu Dienstreisen wird erwartet.

Unser Angebot…

  • eine spannende Tätigkeit in einem vielfältigen Umfeld, in dem Sie Ihre Ideen direkt in die Praxis einbringen können und in dem sowohl Teamarbeit als auch Raum für persönliche Weiterentwicklung zentrale Bestandteile sind
  • ein Arbeitsplatz an der Hamburger Binnenalster oder der Kieler Förde in einem sympathischen Team
  • die Möglichkeit einer Promotion im Fach Informatik
  • flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, aus dem Homeoffice zu arbeiten
  • ein gefördertes Jobticket des öffentlichen Personennahverkehrs
  • die Altersvorsorge für den öffentlichen Dienst (VBL)
  • Teilzeitbeschäftigung ist in Abhängigkeit mit den betrieblichen Erfordernissen grundsätzlich möglich.
  • Chancengleichheit und Vereinbarkeit von Beruf und Familie

Sie fühlen sich angesprochen?

Dann machen Sie jetzt den nächsten Schritt und bewerben Sie sich online (Kenn-Nr. A1-09).

Sie haben Fragen?

Dann wenden Sie sich gern an Dr. Anna Kasprzik (a.kasprzik[at]zbw.eu, Tel. 040/42834-425).
Gewünschte Anrede ist „Anna Kasprzik“ statt „Herr/Frau Kasprzik“.

Die Gesundheit aller hat für uns oberste Priorität, daher werden wir die Vorstellungsgespräche digital führen.

Die Stiftung ist bestrebt, den Anteil von Wissenschaftlerinnen zu erhöhen und fordert deshalb entsprechend qualifizierte Frauen nachdrücklich auf, sich zu bewerben. Frauen werden bei gleichwertiger Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung vorrangig berücksichtigt.

Vielfalt ist einer unserer zentralen Organisationswerte. Deshalb begrüßen wir Bewerbungen, unabhängig von Ihrer Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, geschlechtlicher Identität, geschlechtlichen Ausdrucks und/oder geschlechtlicher Merkmale, Religion und Weltanschauung, Alters sowie sexueller Orientierung und Identität.

Die ZBW setzt sich für die Beschäftigung von Menschen mit Behinderungen ein. Schwerbehinderte und ihnen Gleichgestellte werden bei entsprechender Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Weitere Hinweise zu unserem Bewerbungsprozess finden Sie auf unserer Karriereseite.

Bitte senden Sie uns Ihre aussagekräftige Online-Bewerbung – auf die Vorlage von Lichtbildern/Bewerbungsfotos verzichten wir ausdrücklich und bitten daher hiervon abzusehen – bis zum 20.11.2022.

Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

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