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Tech­ni­sche Infor­ma­ti­ons­bi­blio­thek (TIB) - Pro­gramm­be­reich C, For­schung und Ent­wick­lung

Die Tech­ni­sche Infor­ma­ti­ons­bi­blio­thek (TIB) ist eine Stif­tung öffent­li­chen Rechts des Lan­des Nie­der­sach­sen. Mit rund 550 Beschäf­tig­ten und einem Etat von circa 50 Mil­lio­nen Euro ist sie eine der größ­ten Infor­ma­ti­ons­in­fra­struk­tur­ein­rich­tun­gen in Deutsch­land.

Als Deut­sche Zen­trale Fach­bi­blio­thek für Tech­nik und Natur­wis­sen­schaf­ten sichern wir mit unse­ren zukunfts­wei­sen­den Dienst­leis­tun­gen die infra­struk­tu­rel­len Vor­aus­set­zun­gen einer qua­li­ta­tiv hoch­wer­ti­gen Infor­ma­ti­ons- und Lite­ra­tur­ver­sor­gung für For­schung in Wis­sen­schaft und Indus­trie. Unsere Dienst­leis­tun­gen als Uni­ver­si­täts­bi­blio­thek sichern die lokale Ver­sor­gung für die Leib­niz Uni­ver­si­tät Han­no­ver.

Wis­sen­schaft­li­che:r Mit­ar­bei­ter:in/Dok­to­rand:in (m/w/d)

Aufgabenbeschreibung:

Das Ziel die­ses inter­dis­zi­pli­nä­ren Pro­mo­ti­ons­pro­jekts ist es, ange­wandte For­schung zu offe­nen, durch künst­li­che Intel­li­genz gesteu­er­ten, per­so­na­li­sier­ten Lern­pro­zes­sen und indi­vi­du­el­ler Kom­pe­tenz­ent­wick­lung zu betrei­ben. Sie wer­den Mit­glied eines inter­na­tio­na­len Teams sein, das an einem "Per­so­na­li­zed, Open Edu­ca­tio­nal Resource (OER) Recom­men­der for Con­ti­nuous Skill Impro­ve­ment“-Pro­jekt (eDoer) mit beson­de­rem Fokus auf Berufe in der Alten­pflege arbei­tet. Diese Rolle beinhal­tet unter ande­rem Front-End- und Back-End-Ent­wick­lung (Full­stack), die Ent­wick­lung von KI-gesteu­er­ten Metho­den zur Bewer­tung von Fähig­kei­ten sowie die Visua­li­sie­rung von per­so­na­li­sier­ten Lern­pfa­den und Qua­li­fi­ka­ti­ons­an­for­de­run­gen.

Das Pro­mo­ti­ons­pro­jekt ist fer­ner eng an das vom Bun­des­mi­nis­te­rium für Bil­dung und For­schung (BMBF) im Rah­men des Inno­va­ti­ons­wett­be­werbs „INVITE“ geför­derte Pro­jekt „Bil­dungs­wis­sen­schaft­li­che Grund­le­gung eines smar­ten KI-basier­ten digi­ta­len Wei­ter­bil­dungs­raums für die Alten­hilfe mit­tels per­so­na­li­sier­ter Emp­feh­lungs­sys­teme" (WBs­mart) gekop­pelt. Die TIB wird dabei in Koope­ra­tion mit der Uni­ver­si­tät Sie­gen die bestehende eDoer-Platt­form mit auf Wis­sens­gra­phen basie­ren­den Emp­feh­lungs­me­cha­nis­men wei­ter­ent­wi­ckeln.

Dar­über hin­aus umfasst Ihr Auf­ga­ben­ge­biet als Dok­to­rand:in
  • Kon­zep­tion und Durch­füh­rung von empi­ri­schen Stu­dien und kon­trol­lier­ten Expe­ri­men­ten zusam­men mit Part­ner­or­ga­ni­sa­tio­nen in Deutsch­land und ande­ren euro­päi­schen Staa­ten
  • die Ver­öf­fent­li­chung und Prä­sen­ta­tion von For­schungs­er­geb­nis­sen in renom­mier­ten Fach­zeit­schrif­ten sowie auf Kon­fe­ren­zen

Erwartete Qualifikationen:

Ihre Kom­pe­ten­zen soll­ten im Bereich des tech­no­lo­gie­ge­stütz­ten Ler­nens (Tech­no­logy Enhan­ced Lear­ning) oder einem ver­wand­ten Gebiet (Infor­ma­tik und/oder Data Sci­ence) lie­gen. Sie soll­ten in der Lage sein, krea­tiv zu den­ken, fun­dierte aka­de­mi­sche Schreib­fä­hig­kei­ten besit­zen, neues Wis­sen schnell erfas­sen und abs­trak­tes Den­ken mit kon­kre­ten Pro­blem­lö­sungs­fä­hig­kei­ten kom­bi­nie­ren kön­nen sowie an der Bewäl­ti­gung kom­ple­xer Her­aus­for­de­run­gen inter­es­siert sein.

Die fol­gen­den Qua­li­fi­ka­tio­nen sind Vor­aus­set­zung
  • abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Uni­ver­si­täts­di­plom oder gleich­wer­ti­ger Abschluss) in einem ein­schlä­gi­gen Stu­di­en­gang wie Data Sci­ence oder ver­gleich­bar
  • sehr gute Deutsch- und Eng­lisch­kennt­nisse in Wort und Schrift
  • gute Kennt­nisse in den fol­gen­den Berei­chen:
  • Sta­tis­tik, ins­be­son­dere Ent­wurf und Über­prü­fung von Hypo­the­sen
  • Data Sci­ence, ein­schließ­lich Daten­be­rei­ni­gung, explo­ra­tive Daten­ana­lyse, Erstel­len und Tes­ten von Machine Lear­ning-Model­len
  • Emp­feh­lungs­sys­teme (ins­be­son­dere im Bereich der Bil­dung)
  • aus­ge­prägte ana­ly­ti­sche Fähig­kei­ten, Krea­ti­vi­tät, Genau­ig­keit und Durch­set­zungs­ver­mö­gen
  • Fähig­keit, sowohl im Team als auch selbst­stän­dig zu arbei­ten
  • Bereit­schaft zu Dienst­rei­sen

Wün­schens­werte Ergän­zun­gen zu Ihrem Pro­fil
  • Erfah­rung mit jeder Art von seman­ti­schen Tech­no­lo­gien (z. B. Onto­lo­gien und Wis­sens­gra­phen)
  • Erfah­rung mit Daten und Diens­ten im Gesund­heits­we­sen
  • Erfah­rung in der Kon­zep­tion und Imple­men­tie­rung von Wis­sens­be­wer­tungs­diens­ten
  • Erfah­rung mit phy­sio­lo­gi­schen Nut­zer­da­ten
  • Fach­wis­sen, Kennt­nisse und Inter­esse an Sozi­al­wis­sen­schaf­ten (Erzie­hungs­wis­sen­schaft oder Psy­cho­lo­gie)

Unser Angebot:

Die Tech­ni­sche Infor­ma­ti­ons­bi­blio­thek (TIB), Pro­gramm­be­reich C, For­schung und Ent­wick­lung sucht für die Nach­wuchs­for­schungs­gruppe Lear­ning and Skills Ana­ly­tics (Dr. Gábor Kis­mi­hók) zum nächst­mög­li­chen Zeit­punkt eine:n

Wis­sen­schaft­li­che:n Mit­ar­bei­ter:in/Dok­to­rand:in (m/w/d)

Die Stelle ist auf drei Jahre befris­tet, eine Wei­ter­be­schäf­ti­gung wird ange­strebt. Die regu­läre Wochen­ar­beits­zeit beträgt 29,85 Stun­den (Teil­zeit, 75 %). Die Ein­grup­pie­rung erfolgt in die Ent­gelt­gruppe 13 TV-L.

Wir bie­ten
In der For­schungs- und Ent­wick­lungs­ab­tei­lung der TIB haben Sie die Mög­lich­keit, Ihre wis­sen­schaft­li­che Qua­li­fi­zie­rung in einem dyna­mi­schen und exzel­len­ten For­schungs­um­feld vor­an­zu­trei­ben. Wir bie­ten ein wis­sen­schaft­lich und intel­lek­tu­ell inspi­rie­ren­des Umfeld mit unter­neh­me­ri­scher Denk­weise, ein­ge­bet­tet in eine füh­rende tech­ni­sche Uni­ver­si­tät und eines der größ­ten tech­ni­schen Infor­ma­ti­ons­zen­tren der Leib­niz-Gemein­schaft.

Die For­schungs­ab­tei­lung der TIB ist rela­tiv jung und bie­tet viele Mög­lich­kei­ten. In unse­rer Vision stre­ben wir an, die Dar­stel­lung und Bereit­stel­lung von Daten und Infor­ma­tio­nen zu über­den­ken und in Zukunft in einem Open Rese­arch Know­ledge Graph (ORKG) zu orga­ni­sie­ren. Mit dem For­schungs­zen­trum L3S der Leib­niz Uni­ver­si­tät Han­no­ver, eines der welt­weit füh­ren­den For­schungs­in­sti­tute im Bereich Web & Data Sci­ence, besteht dabei im Rah­men des Leib­niz Joint Lab Data Sci­ence & Open Know­ledge eine enge Koope­ra­tion.

Nicht zuletzt legen wir Wert auf ein offe­nes und krea­ti­ves Arbeits­klima, in dem es Spaß macht zu arbei­ten.

Dar­über hin­aus bie­ten wir
  • Finan­zie­rung von Dienst­rei­sen, der not­wen­di­gen tech­ni­schen Aus­stat­tung sowie von Kon­fe­renz- und For­schungs­auf­ent­hal­ten
  • Arbeit im Kon­text eines natio­na­len For­schungs- und Inno­va­ti­ons­pro­jekts
  • ein Port­fo­lio von Tech­no­lo­gie­kom­po­nen­ten, auf denen auf­ge­baut wer­den kann, dar­un­ter ORKG, Open­Re­se­arch.org, TIB AV-Por­tal, DBpe­dia.org und andere
  • einen moder­nen Arbeits­platz in zen­tra­ler Lage von Han­no­ver mit einem kol­le­gia­len, attrak­ti­ven und viel­sei­ti­gen Arbeits­um­feld
  • ein inter­es­san­tes, abwechs­lungs­rei­ches und zukunfts­ori­en­tier­tes Auf­ga­ben­ge­biet
  • fle­xi­ble Arbeits­zei­ten sowie Ange­bote zur Ver­ein­bar­keit von Beruf und Fami­lie wie mobi­les Arbei­ten und Tele­ar­beit
  • einen Arbeit­ge­ber mit breit gefä­cher­tem Fort- und Wei­ter­bil­dungs­an­ge­bot, einer betrieb­li­chen Gesund­heits­för­de­rung und Alters­vor­sorge für den öffent­li­chen Dienst (VBL)
  • Beschäf­tig­ten­ra­batt in den Mensen des Stu­den­ten­werks Han­no­ver sowie Mög­lich­keit zur Nut­zung der viel­sei­ti­gen Ange­bote des Hoch­schul­sports Han­no­ver
  • einen Arbeits­platz im öffent­li­chen Dienst auf der Grund­lage des Tarif­ver­trags für den öffent­li­chen Dienst der Län­der (TV-L), inklu­sive einer Jah­res­son­der­zah­lung

Inter­es­sent:innen kön­nen sich bei Herrn Dr. Gábor Kis­mi­hók, Lei­ter der Nach­wuchs­for­schungs­gruppe Lear­ning and Skills Ana­ly­tics, per E-Mail unter Gabor.Kismihok@tib.eu näher über das Arbeits­ge­biet infor­mie­ren.

Hinweise zur Bewerbung:

Wir freuen uns auf Ihre Bewer­bung.

Die Bewer­bungs­un­ter­la­gen soll­ten ent­hal­ten:
  • pro­fes­sio­nel­ler Lebens­lauf
  • zwei Emp­feh­lungs­schrei­ben (für diese Posi­tion)
  • Kopien von Abschluss­zeug­nis­sen, Zer­ti­fi­ka­ten und ande­ren Nach­wei­sen
  • Kopien der Mas­ter- bzw. Diplom­ar­beit oder andere Nach­weise über Fähig­kei­ten in Sta­tis­tik
  • Kopien von Publi­ka­tio­nen (falls vor­han­den) oder andere Nach­weise über aka­de­mi­sche Eng­lisch­kennt­nisse

Um Ihre Bewer­bung ein­zu­rei­chen, nut­zen Sie bitte das Online-Bewer­bungs­for­mu­lar auf unse­rer Home­page unter https://tib.eu/bewerbungsformular-82-2021.

Bewerbungen in Papier­form sind eben­falls gleich­ran­gig mög­lich. Für die­sen Fall sen­den Sie bitte Ihre voll­stän­di­gen Bewer­bungs­un­ter­la­gen unter Angabe der Aus­schrei­bungs­num­mer 82/2021 bis zum 05.12.2021 an die ange­ge­bene Anschrift oder als PDF-Datei an bewerbung@tib.eu. Bei einer Bewer­bung in digi­ta­li­sier­ter Form bit­ten wir um Über­sen­dung einer ein­zi­gen PDF-Datei mit einer Größe von maxi­mal 10 MB.

Die TIB sorgt für opti­male Arbeits­be­din­gun­gen und baut Maß­nah­men zur Ver­ein­bar­keit von Beruf und Fami­lie kon­ti­nu­ier­lich aus. Sie will die beruf­li­che Gleich­be­rech­ti­gung von Frauen und Män­nern beson­ders för­dern und for­dert des­halb qua­li­fi­zierte Frauen nach­drück­lich auf, sich zu bewer­ben.
Bewer­bun­gen von Men­schen mit Schwer­be­hin­de­rung wer­den bei glei­cher Qua­li­fi­ka­tion bevor­zugt berück­sich­tigt. Wir freuen uns über Bewer­bun­gen aller Natio­na­li­tä­ten.

Bitte geben Sie im Betreff Ihrer Bewer­bung an, über wel­che Stel­len­börse Sie auf unser Ange­bot auf­merk­sam gewor­den sind.

Wir wei­sen dar­auf hin, dass Bewer­bungs­un­ter­la­gen grund­sätz­lich nicht zurück­ge­sandt wer­den.