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Leib­niz Uni­ver­si­tät Han­no­ver - Fakul­tät für Elek­tro­tech­nik und Infor­ma­tik - Insti­tut für Infor­ma­ti­ons­ver­ar­bei­tung

Am Insti­tut für Infor­ma­ti­ons­ver­ar­bei­tung ist eine Stelle als Wis­sen­schaft­li­che Mit­ar­bei­te­rin oder Wis­sen­schaft­li­cher Mit­ar­bei­ter (m/w/d) im The­men­ge­biet „Machine Lear­ning in der Text­ana­lyse“ (Ent­gGr. 13 TV-L, 100 %) ab sofort zu beset­zen. Die Stelle ist zunächst auf 3 Jahre befris­tet. Im Rah­men die­ser Anstel­lung besteht die Mög­lich­keit zur Pro­mo­tion.

Wis­sen­schaft­li­che Mit­ar­beit (m/w/d) im The­men­ge­biet „Machine Lear­ning in der Text­ana­lyse“

(Ent­gGr. 13 TV-L, 100 %)

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

Für die Bewer­tung von Medi­zin­pro­duk­ten mit dem Ziel der Zulas­sung müs­sen medi­zi­ni­sche Stu­dien aus­ge­wer­tet wer­den. Dazu müs­sen aus zahl­rei­chen Stu­dien viele vor­de­fi­nierte Daten extra­hiert wer­den. Aktu­ell wer­den diese Anga­ben manu­ell von Men­schen aus Tex­ten extra­hiert, was zeit- und somit kos­ten­in­ten­siv ist. Im Rah­men eines Pro­jek­tes wer­den der­zeit vom Insti­tut für Infor­ma­ti­ons­ver­ar­bei­tung Machine Lear­ning Modelle zur auto­ma­ti­schen Extrak­tion der benö­tig­ten Infor­ma­tio­nen aus rele­van­ten medi­zi­ni­schen Ver­öf­fent­li­chun­gen unter­sucht. Hier­für suchen wir ab sofort Unter­stüt­zung.

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

Vor­aus­set­zung für die Ein­stel­lung ist ein abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium, bevor­zugt aus den Berei­chen Elek­tro­tech­nik/Infor­ma­tik. Erfah­run­gen mit maschi­nel­lem Ler­nen sowie Künst­li­chen Neu­ro­na­len Net­zen sowie der sichere Umgang mit den dazu­ge­hö­ri­gen Tools (Keras, ten­sor­flow, pytorch, etc.) sind wün­schens­wert. All­ge­meine Vor­aus­set­zun­gen sind eigen­stän­di­ges Arbei­ten, Lern­be­reit­schaft und beruf­li­ches wie sozia­les Enga­ge­ment. Dar­über hin­aus erwar­ten wir gute Deutsch- und Eng­lisch­kennt­nisse in Wort und Schrift.

Un­ser An­ge­bot:

Wir bie­ten ein inspi­rie­ren­des Insti­tuts­um­feld mit inter­dis­zi­pli­nä­ren, inter­na­tio­nal sicht­ba­ren For­schungs­grup­pen, die bereits umfang­rei­che wis­sen­schaft­li­che Erfolge erzielt haben. Wir ermög­li­chen es Ihnen, sich durch Ver­ant­wor­tung für wis­sen­schaft­li­che und indus­tri­elle Pro­jekte wis­sen­schaft­lich und per­sön­lich zu ent­fal­ten.

Die Leib­niz Uni­ver­si­tät ver­steht sich als fami­li­en­freund­li­che Hoch­schule und för­dert des­halb die Ver­ein­ba­rung von Beruf und Fami­lie. Auf Wunsch kann eine Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ermög­licht wer­den.

Die Uni­ver­si­tät hat es sich zum Ziel gesetzt, die beruf­li­che Gleich­be­rech­ti­gung von Frauen und Män­nern beson­ders zu för­dern. Hierzu strebt sie an, in Berei­chen, in denen ein Geschlecht unter­re­prä­sen­tiert ist, diese Unter­re­prä­sen­tanz abzu­bauen. In der Ent­gelt­gruppe der aus­ge­schrie­be­nen Stelle sind Frauen unter­re­prä­sen­tiert. Qua­li­fi­zierte Frauen wer­den des­halb gebe­ten sich zu bewer­ben. Bewer­bun­gen von qua­li­fi­zier­ten Män­nern sind eben­falls erwünscht. Schwer­be­hin­derte Men­schen wer­den bei glei­cher Qua­li­fi­ka­tion bevor­zugt.

Hin­wei­se zur Be­wer­bung:

Bitte rich­ten Sie Ihre aus­sa­ge­kräf­tige Bewer­bung mit den übli­chen Unter­la­gen bis zum 17.09.2021 an

E-Mail: office@tnt.uni-hannover.de

oder pos­ta­lisch an:

Gott­fried Wil­helm Leib­niz Uni­ver­si­tät Han­no­ver
Insti­tut für Infor­ma­ti­ons­ver­ar­bei­tung
Prof. Dr.-Ing. Jörn Oster­mann
Appel­straße 9A
30167 Han­no­ver

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