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Die Arbeitsgruppe Information Processing and Analytics der
Humboldt-Universität zu Berlin befasst sich mit der Extraktion von
Wissen aus großen Datenmengen und erforscht dabei Technologien und
Verfahren aus den Bereichen Data Mining & Machine Learning, Linked
Data, Information Extraction und Natural Language Processing. Zur
Verstärkung unseres Schwerpunktes Neuro-symbolische Künstliche
Intelligenz ist ab sofort eine Promotionsstelle zu besetzen.
(Wiss. Mitarbeiter*in befristet für vorauss. 4 Jahre - E 13 TV-L HU)
https://hu.berlin/AN-315-24
Mögliche Anwendungsfelder sind die
- Erkennung und Extraktion rhetorischer Stilmittel in großen
Textkorpora,
- Extraktion und Verlinkung bibliographischer Metadaten in
geisteswissenschaftlichen Publikationen,
- temporale Analyse von (archivierten) Web-Inhalten.
Aufgabengebiete:
- wissenschaftliche Dienstleistungen in Forschung und Lehre auf dem
Gebiet der Neurosymbolischen Künstlichen Intelligenz
- Aufgaben zur eigenen wissenschaftlichen Qualifikation (Promotion)
- wissenschaftliche Betreuung der Datensammlungen der Arbeitsgruppe
sowie der zugehörigen Analyseumgebung
- Mitarbeit am Social-Bookmarking-System BibSonomy
Ihr Profil:
Erforderlich sind:
- guter Universitätsabschluss in Informatik oder verwandten Fächern
(Abschlussarbeit muss zumindestet eingereicht sein)
- sehr gute Programmierkenntnisse und Erfahrung im Umgang mit modernen
Softwareentwicklungs-Werkzeugen
- gute Kenntnisse in einem der folgenden Bereiche: Data Mining/Machine
Learning, Web Crawling, Informationsextraktion, Natural Language
Processing, Named Entity Recognition and Linking
- sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Erwünscht sind:
- Interesse an teamorientierter Forschungsarbeit auf internationalem
Niveau in einem interdisziplinären Team
- Interesse an der Verarbeitung großer Datenmengen und der Betreuung
der entsprechenden Infrastruktur
- sehr gute Organisationsfähigkeit, Belastbarkeit und soziale
Kompetenz
- sehr gute Kommunikationsfähigkeit
Die Bereitschaft zu gelegentlichen Dienstreisen aus Anlass von
Projekttreffen oder Tagungen wird erwartet.
Unser Angebot:
- eine abwechslungsreiche Tätigkeit in einem dynamischen und
spannenden Forschungsumfeld, in dem Teamarbeit, Transparenz, offene
Innovationsprozesse und ständige Weiterbildung unverzichtbar sind
- leistungsorientiertes und forschungsstarkes Team
- die Altersvorsorge für den öffentlichen Dienst (VBL)
- flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Regelungen bzw. ein
Arbeitsplatz in Berlin Mitte
- Austausch und Kooperation mit den Mitarbeiter*innen und
Doktorand*innen des Instituts für Bibliotheks- und
Informationswissenschaft
- Chancengleichheit und Vereinbarkeit von Beruf und Familie
- die Möglichkeit, ausgiebig Erfahrung im Umgang mit großen
Datenmengen sowie der geeigneten Infrastruktur (Cluster-System) und
aktuellen Technologien (z.B. Apache Spark) zu sammeln
Bewerbungen (mit Anschreiben, Lebenslauf und relevanten Zeugnissen
sowie einer informativen Kurzzusammenfassung der letzten
Abschlussarbeit (max. eine Seite)) richten Sie bitte bis zum
*12.12.2024* unter Angabe der Kennziffer *AN/315/24* an die
Humboldt-Universität zu Berlin, Philosophische Fakultät, Institut für
Bibliotheks- und Informationswissenschaften, Prof. Robert Jäschke,
Unter den Linden 6, 10099 Berlin oder bevorzugt per E-Mail in einer
PDF-Datei an robert.jaeschke@hu-berlin.de. Auf die Vorlage von
Lichtbildern/Bewerbungsfotos verzichten wir ausdrücklich und bitten
daher, hiervon abzusehen.
Bei Fragen wenden Sie sich gern an Prof. Dr. Robert Jäschke
(robert.jaeschke@hu- berlin.de).
Zur Sicherung der Gleichstellung sind Bewerbungen qualifizierter
Frauen besonders willkommen. Schwerbehinderte Menschen werden bei
gleicher Eignung bevorzugt. Bewerbungen von Menschen mit
Migrationsgeschichte sind ausdrücklich erwünscht. Da wir Ihre
Unterlagen nicht zurücksenden, bitten wir Sie, Ihrer Bewerbung nur
Kopien beizulegen.
Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer
personenbezogenen Daten im Rahmen des Ausschreibungs- und
Auswahlverfahrens finden Sie auf der Homepage der Humboldt-Universität
zu Berlin: https://hu.berlin/DSGVO.
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