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

Die TIB ist eine Stif­tung öffent­li­chen Rechts des Lan­des Nie­der­sach­sen. Mit rund 600 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. Mit dem Open Rese­arch Know­ledge Graph (ORKG) arbei­ten wir daran, den Aus­tausch und die Nut­zung wis­sen­schaft­li­cher Erkennt­nisse im digi­ta­len Zeit­al­ter zu revo­lu­tio­nie­ren.

Wis­sen­schaft­li­che:r Mit­ar­bei­ter:in / Dok­to­rand:in “Com­pu­ter Sci­ence: Com­pu­ta­tio­nal Lin­gu­is­tics & Cor­pus Anno­ta­tion” (m/w/d)

Pro­gramm­be­reich C, For­schung und Ent­wick­lung, For­schungs­gruppe Data Sci­ence & Digi­tal Libra­ries (Prof. Dr. Sören Auer)

Aufgabenbeschreibung:

Ihre Her­aus­for­de­rung
Das Pro­mo­ti­ons­thema wird im Kon­text des Open Rese­arch Know­ledge Graph (https://www.orkg.org) und des vom Bun­des­mi­nis­te­rium für Bil­dung und For­schung (BMBF) geför­der­ten For­schungs­vor­ha­bens "SCINEXT - Neural-Sym­bo­lic Scho­l­arly Inno­va­tion Extrac­tion" ste­hen. Ziel die­ser Pro­jekte ist es, Tech­ni­ken für das Crowd­sour­cing, die Reprä­sen­ta­tion und das Manage­ment seman­tisch struk­tu­rier­ter, reich­hal­ti­ger Reprä­sen­ta­tio­nen von wis­sen­schaft­li­chen Bei­trä­gen und For­schungs­da­ten in Wis­sens­gra­phen zu erfor­schen und zu ent­wi­ckeln und damit ein neu­ar­ti­ges Modell für die wis­sen­schaft­li­che Kom­mu­ni­ka­tion zu ent­wi­ckeln. Im Rah­men der Dis­ser­ta­tion wer­den Sie für die Durch­füh­rung unab­hän­gi­ger und ori­gi­nä­rer wis­sen­schaft­li­cher For­schung ver­ant­wort­lich sein, die die Kor­pus­ent­wick­lung und Anno­ta­tion von For­schungs­bei­trä­gen im ORKG in einer struk­tu­rier­ten, seman­ti­schen Weise umfasst, so dass andere For­schende einen schnel­len Über­blick über den Stand der Tech­nik in die­sem Bereich erhal­ten kön­nen. Sie wer­den an loka­len, natio­na­len und inter­na­tio­na­len Koope­ra­ti­ons­ak­ti­vi­tä­ten teil­neh­men. Ange­sichts des mul­ti­dis­zi­pli­nä­ren Cha­rak­ters des Pro­gramms ermu­ti­gen wir Bewer­ber:innen mit einem aus­ge­präg­ten Inter­esse an den Natur­wis­sen­schaf­ten, sich zu bewer­ben.

Ihr Auf­ga­ben kon­zen­trie­ren sich auf
  • Zusam­men­ar­beit mit For­schen­den aus ver­schie­de­nen Dis­zi­pli­nen, um sich mit For­schungs­pro­ble­men und den Beschrei­bun­gen ihrer Bei­träge in der wis­sen­schaft­li­chen Lite­ra­tur ver­traut zu machen.
  • Kon­zep­tion, Model­lie­rung und Imple­men­tie­rung onto­lo­gie­ba­sier­ter Wis­sens­re­prä­sen­ta­tio­nen für das Crowd­sour­cing des Open Rese­arch Know­ledge Graph.
  • Anno­ta­tion und Kura­tie­rung von mul­ti­dis­zi­pli­nä­ren wis­sen­schaft­li­chen Bei­trags­be­schrei­bun­gen.

Erwartete Qualifikationen:

Ihre Qua­li­fi­ka­tio­nen
Ihr Kom­pe­tenz­be­reich sollte in der Com­pu­ter­lin­gu­is­tik oder ver­wand­ten Berei­chen lie­gen. Sie soll­ten in der Lage sein, krea­tiv zu den­ken, Leit­li­nien für die Anno­ta­tion von Kor­pus­da­ten und das Kor­pus selbst für die Ver­ar­bei­tung natür­li­cher Spra­che zu ent­wer­fen und zu ent­wi­ckeln. Außer­dem soll­ten Sie Inter­esse daran haben, For­schungs­pro­bleme in einem mul­ti­dis­zi­pli­nä­ren Umfeld zu ver­ste­hen. Sie soll­ten über Erfah­run­gen oder Kennt­nisse in der seman­ti­schen Orga­ni­sa­tion von Wis­sen mit The­sauri, Onto­lo­gien und Wis­sens­gra­phen ver­fü­gen und eine hohe Affi­ni­tät zu digi­ta­len Diens­ten haben. Sie wer­den für die Ent­wick­lung von Kor­pus­res­sour­cen ver­ant­wort­lich sein, die struk­tu­rier­tes, detail­lier­tes Wis­sen über wis­sen­schaft­li­che Inno­va­tio­nen in min­des­tens fünf ver­schie­de­nen wis­sen­schaft­li­chen Berei­chen für die TIB ORKG-Sta­ke­hol­der in Wis­sen­schaft und Tech­no­lo­gie beinhal­ten. Daher soll­ten Sie über gute Kom­mu­ni­ka­ti­ons­fä­hig­kei­ten, ein hohes Maß an Nut­zer­ori­en­tie­rung in der For­schungs­ge­mein­schaft, Enga­ge­ment, Eigen­in­itia­tive, Team­fä­hig­keit und Krea­ti­vi­tät ver­fü­gen.

Anfor­de­rungs­pro­fil
  • erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter oder gleich­wer­tig) in einem ein­schlä­gi­gen Stu­di­en­gang wie Lin­gu­is­tik, Com­pu­ter­lin­gu­is­tik oder einem ver­gleich­ba­ren Stu­di­en­gang.
  • Grund­kennt­nisse in Anno­ta­ti­ons­tools, Pro­gram­mie­rung (vor­zugs­weise Python) und idea­ler­weise Erfah­rung mit Ver­si­ons­kon­troll­pro­gram­men (Git).
  • Gute lin­gu­is­ti­sche Kennt­nisse, ins­be­son­dere in den Berei­chen Seman­tik, Syn­tax und Prag­ma­tik sowie natür­li­che Sprach­ver­ar­bei­tung.
  • Erfah­rung in der selb­stän­di­gen Orga­ni­sa­tion und Durch­füh­rung von Pro­jek­ten zur Ent­wick­lung von Kor­pu­san­no­ta­ti­ons­richt­li­nien, Anno­ta­tion und Qua­li­täts­eva­lua­tion.
  • Aus­ge­präg­tes Inter­esse an der Schnitt­stelle von Lin­gu­is­tik und Infor­ma­tik sowie Inter­esse daran, sich in neue The­men und Pro­jekte ein­zu­ar­bei­ten.
  • Inter­esse an digi­ta­len Biblio­the­ken, For­schungs­da­ten­ma­nage­ment, Neu­gier auf mul­ti­dis­zi­pli­näre wis­sen­schaft­li­che Kom­mu­ni­ka­tion (z.B. Sozi­al­wis­sen­schaf­ten, Astro­no­mie, Mathe­ma­tik, Viro­lo­gie und Mate­ri­al­wis­sen­schaf­ten) als Anwen­dungs­do­mä­nen und eine Lei­den­schaft für die Beherr­schung und Anwen­dung seman­ti­scher Tech­no­lo­gien.
  • sehr gute Eng­lisch­kennt­nisse in Wort und Schrift.

Wün­schens­werte Qua­li­fi­ka­tio­nen
  • Erfah­rung damit, wie lin­gu­is­ti­sches Wis­sen ein­ge­setzt wer­den kann, um die Leis­tung von NLP-Sys­te­men zu ver­bes­sern und damit, wie com­pu­ter­ge­stützte Metho­den für die Zwe­cke der lin­gu­is­ti­schen Ana­lyse genutzt wer­den kön­nen.
  • Erfah­rung mit Sprach­mo­del­len ein­schließ­lich seman­ti­scher Ein­bet­tun­gen und/oder Wis­sens­gra­phen in NLP-Anwen­dun­gen.
  • Grund­le­gen­des Ver­ständ­nis von Daten­struk­tu­ren, Algo­rith­men und deren Kom­ple­xi­tät.
  • Ver­öf­fent­li­chun­gen in renom­mier­ten Fach­zeit­schrif­ten für Com­pu­ter­lin­gu­is­tik/NLP.

Unser Angebot:

Die Tech­ni­sche Infor­ma­ti­ons­bi­blio­thek (TIB), Pro­gramm­be­reich C, For­schung und Ent­wick­lung, sucht – vor­be­halt­lich der end­gül­ti­gen För­der­zu­sage durch den Dritt­mit­tel­ge­ber – für die For­schungs­gruppe Data Sci­ence & Digi­tal Libra­ries (Prof. Dr. Sören Auer) zum nächst­mög­li­chen Zeit­punkt eine:n

Wis­sen­schaft­li­che:n Mit­ar­bei­ter:in / Dok­to­rand:in “Com­pu­ter Sci­ence: Com­pu­ta­tio­nal Lin­gu­is­tics & Cor­pus Anno­ta­tion” (m/w/d)

Die Stelle ist zunächst auf drei Jahre befris­tet, eine Wei­ter­be­schäf­ti­gung wird ange­strebt. Die Wochen­ar­beits­zeit beträgt 39,80 Stun­den (Voll­zeit). Der Arbeits­platz ist nur bedingt teil­zeit­ge­eig­net. Die Ein­grup­pie­rung erfolgt in die Ent­gelt­gruppe 13 TV-L.

Wir bie­ten
Unser Ziel ist es, die Bereit­stel­lung und Nut­zung von For­schungs­da­ten und -infor­ma­tio­nen immer wie­der neu zu über­den­ken und zu inno­vie­ren. In der For­schungs- und Ent­wick­lungs­ab­tei­lung der TIB haben Sie die Mög­lich­keit, Ihre wis­sen­schaft­li­che Wei­ter­qua­li­fi­zie­rung und For­schungs­kar­riere in einem dyna­mi­schen und exzel­len­ten For­schungs­um­feld vor­an­zu­trei­ben. Wir bie­ten ein intel­lek­tu­ell inspi­rie­ren­des Umfeld mit unter­neh­me­ri­scher Denk­weise, ein­ge­bet­tet in eine füh­rende tech­ni­sche Uni­ver­si­tät und eines der größ­ten Infor­ma­ti­ons­zen­tren der Leib­niz-Gemein­schaft. 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 der not­wen­di­gen tech­ni­schen Aus­stat­tung sowie von Kon­fe­renz- und For­schungs­auf­ent­hal­ten
  • Arbeit im Kon­text natio­na­ler und inter­na­tio­na­ler For­schungs- und Inno­va­ti­ons­pro­jekte
  • 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 gemein­wohl­ori­en­tier­ten Arbeits­platz im öffent­li­chen Dienst mit einer Ver­gü­tung nach der Ent­gelt­gruppe 13 TV-L auf der Grund­lage des Tarif­ver­trags für den öffent­li­chen Dienst der Län­der (TV-L), inklu­sive einer Jah­res­son­der­zah­lung und 30 Tagen Urlaub im Jahr

Inter­es­sent:innen kön­nen sich bei Frau Dr. Jen­ni­fer D’Souza per E-Mail unter Jennifer.DSouza@tib.eu näher über das Arbeits­ge­biet infor­mie­ren.

Hinweise zur Bewerbung:

Wir freuen uns auf Ihre Bewer­bung. Um Ihre Bewer­bung ein­zu­rei­chen, nut­zen Sie bitte das Online-Bewer­bungs­for­mu­lar auf unse­rer Home­page unter https://tib.eu/bewerbungsformular-32-2022.

Bewerbungen in Papier­form sind eben­falls gleich­ran­gig mög­lich. Für die­sen Fall sen­den Sie bitte Ihre voll­stän­di­gen Bewer­bungs­un­ter­la­gen unter Angabe der Aus­schrei­bungs­num­mer 32/2022 bis zum 28.06.2022 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.

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.