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Leib­niz Uni­ver­si­tät Han­no­ver - Ver­wal­tung und zen­trale Ein­rich­tun­gen - For­schungs­zen­trum L3S

Am For­schungs­zen­trum L3S sind drei Stel­len als Wis­sen­schaft­li­che Mit­ar­bei­te­rin oder Wis­sen­schaft­li­cher Mit­ar­bei­ter (Dok­to­ran­din oder Dok­to­rand, m/w/d) im Bereich Data- und Web-Sci­ence (Ent­gGr. 13 TV-L, 100 %) zum nächst­mög­li­chen Zeit­punkt zu beset­zen. Die Stel­len sind zunächst bis zum 31.12.2021 befris­tet, eine Ver­län­ge­rung wird ange­strebt.

Wis­sen­schaft­li­che Mit­ar­beit (Dok­to­rand_in, m/w/d) im Bereich Data- und Web-Sci­ence

(Ent­gGr. 13 TV-L, 100 %)

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

Die wis­sen­schaft­li­chen Arbei­ten bezie­hen sich auf die Durch­füh­rung von räum­lich-zeit­li­cher Ana­lyse sehr gro­ßer Daten­men­gen in ver­schie­de­nen Anwen­dungs­be­rei­chen, ins­be­son­dere in den Berei­chen (Elek­tro-)Mobi­li­tät, Logis­tik, kon­trol­lierte Daten­wei­ter­gabe sowie der Ver­bes­se­rung der Benutz­bar­keit, Erklär­bar­keit und Nach­voll­zieh­bar­keit von Machine Lear­ning- und Daten­ana­lyse-Metho­den.

Wäh­rend Ihrer Arbeit wer­den Sie Lösun­gen für Echt­welt-Pro­bleme ent­wi­ckeln, die die Daten­ana­lyse von sehr gro­ßen Daten­men­gen erfor­dern. Sie wer­den dabei Tech­no­lo­gien für ver­teilte Daten­ver­ar­bei­tung wie Hadoop, HBase und Spark sowie Daten­bank­ma­nage­ment­sys­teme wie Post­gres/Post­Gis und state-of-the-art Machine Lear­ning Biblio­the­ken wie Apa­che Spark MLlib, SANSA, Ten­sor­flow und Keras ver­wen­den.

Ihre For­schung ist mit den Arbei­ten in den Pro­jek­ten Simple-ML, WorldKG, Cam­pa­Neo, d-E-mand und sma­sHit ver­bun­den, die von der Deut­schen For­schungs­ge­mein­schaft (DFG), dem Bun­des­mi­nis­te­rium für Bil­dung und For­schung (BMBF), dem Bun­des­mi­nis­te­rium für Wirt­schaft und Ener­gie (BMWi) und dem EU Hori­zon 2020 Pro­gramm geför­dert wer­den. Ihre For­schung wird einen wich­ti­gen Bei­trag zur Ent­wick­lung von inte­grier­ten Daten­ana­lyse- und Machine Lear­ning-Platt­for­men dar­stel­len.

Ihre For­schung wird sich in einem her­aus­for­dern­den und ein­zig­ar­ti­gen For­schungs­um­feld auf aus­ge­wählte The­men in den fol­gen­den Berei­chen kon­zen­trie­ren:

  • Ana­lyse von sehr gro­ßen Daten­men­gen
  • Pro­fi­ler­stel­lung von räum­lich-zeit­li­chen Daten
  • Ers­tel­lung von sehr gro­ßen räum­lich-zeit­li­chen Wis­sens­gra­phen
  • Ana­lyse von Vol­un­te­e­red Geo­gra­phic Infor­ma­tion (z.B. Open­Street­Map)
  • Machine Lear­ning mit zeit­lich-räum­li­chen Daten
  • Räum­li­che Algo­rith­men und Daten­struk­tu­ren
  • Modelle für Pro­gno­sen in den Domä­nen (Elek­tro-)Mobi­li­tät und Logis­tik
  • Anwen­dun­gen von Wis­sens­gra­phen im Bereich Machine Lear­ning
  • Nach­ver­folg­bar­keit von Daten­nut­zung

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

Vor­aus­set­zung für die Ein­stel­lung ist ein abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium sowie sehr gutes Vor­wis­sen in einem oder meh­re­ren für diese Aus­schrei­bung rele­van­ten Berei­chen. Ein exzel­len­ter Mas­ter-Abschluss in Infor­ma­tik oder ver­wand­ter Stu­di­en­rich­tung, gute Deutsch- und Eng­lisch-Kennt­nisse ebenso wie gute Kom­mu­ni­ka­ti­ons- und Team­fä­hig­kei­ten wer­den erwar­tet, inter­na­tio­nale Erfah­run­gen sind hilf­reich.

Un­ser An­ge­bot:

Die Arbeits­plätze sind für eine Beset­zung mit Teil­zeit­kräf­ten geeig­net, sofern diese dadurch ins­ge­samt in vol­lem Umfang abge­deckt wer­den kön­nen.

Die Leib­niz Uni­ver­si­tät Han­no­ver will die beruf­li­che Gleich­be­rech­ti­gung von Frauen und Män­nern beson­ders för­dern und for­dert des­halb qua­li­fi­zierte Frauen nach­drück­lich auf, sich zu bewer­ben.

Schwer­be­hin­derte Bewer­be­rin­nen und Bewer­ber wer­den bei glei­cher Qua­li­fi­ka­tion bevor­zugt.

Hin­wei­se zur Be­wer­bung:

Bitte sen­den Sie uns Ihre Bewer­bung mit den übli­chen Doku­men­ten sowie einer Liste mit Refe­ren­zen bis zum 21.02.2020 in elek­tro­ni­scher Form an

E-Mail: nejdl@L3S.de

oder pos­ta­lisch an:

Gott­fried Wil­helm Leib­niz Uni­ver­si­tät Han­no­ver
For­schungs­zen­trum L3S
Prof. Dr. Wolf­gang Nejdl
Appel­strasse 4
30167 Han­no­ver

Für Aus­künfte steht Ihnen Frau Dr. Dem­idova per E-Mail: demidova@L3S.de gerne zur Ver­fü­gung.

Die Aus­wer­tung der ein­ge­gan­ge­nen Bewer­bun­gen beginnt am 15.01.2020. Spä­ter ein­ge­hende Bewer­bun­gen wer­den so lange berück­sich­tigt, bis die Stel­len besetzt sind.

Infor­ma­tio­nen nach Arti­kel 13 DSGVO zur Erhe­bung per­so­nen­be­zo­ge­ner Daten fin­den Sie unter www.uni-hannover.de/de/datenschutzhinweis-bewerbungen/.