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Ihre Aufgaben
Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) ist eine gemeinsame Initiative von Forschungs- und Infrastrukturinstitutionen mit dem Ziel, das Forschungsdatenmanagement in der deutschen Forschungslandschaft zu optimieren. Im Rahmen der NFDI werden Basisdienste entwickelt, um übergreifende infrastrukturelle Herausforderungen zu adressieren.

Das Projekt PID4NFDI, gefördert von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG), startet im Januar 2025 in seine zweijährige Integrationsphase und konzentriert sich auf die Verbesserung der Integration von Persistent Identifiers (PIDs) innerhalb der NFDI-Konsortien. Dabei werden unterschiedliche Reifegrade der Anbieter sowie die Akzeptanz innerhalb der Community berücksichtigt, mit dem Ziel, PIDs nahtlos in den gesamten Lebenszyklus von Forschungsdaten zu integrieren. Pilotanwendungen umfassen Datenmanagementpläne (DMPs) und elektronische Laborbücher (ELNs), mit einem besonderen Fokus auf neuartige PID-Anwendungsfälle. Dazu zählen Forschungsinstrumente, Materialproben, hochgranulare Daten sowie Projekte und Förderungen. Aufbauend auf den Ergebnissen der RDA PIDINST-Arbeitsgruppe gehören zu Ihren Aufgaben:

• Die Weiterentwicklung der Infrastruktur für PIDs für Forschungsinstrumente.
• Die Förderung der Akzeptanz und Nutzung dieses neu entstehenden PID-Typs in Forschungsinfrastrukturen und -gemeinschaften.

Darüber hinaus unterstützen Sie die Qualitätssicherung und Veröffentlichung von Reborn-Article-Daten. Reborn Articles stellen eine neuartige Methode dar, um qualitativ hochwertige, reproduzierbare und maschinenlesbare wissenschaftliche Erkenntnisse für den Open Research Knowledge Graph (ORKG) zu erstellen. Forschende generieren diese Daten während der Forschungsdatenanalyse. Ihre Aufgabe besteht darin, die Qualität, Ablage und Veröffentlichung dieser Daten sicherzustellen und so zum Wachstum und zur Wirkung des ORKG beizutragen. In Ihrer Rolle tragen Sie maßgeblich zur Umsetzung dieser Aktivitäten bei und gestalten die Zukunft der Forschungsdateninfrastruktur und deren Reproduzierbarkeit aktiv mit.

Ihr Profil
Wir suchen kreative Denker:innen und lösungsorientierte Persönlichkeiten, die neue Informationen schnell aufnehmen können und abstraktes Denken mit praktischen Ansätzen verbinden, um komplexe Herausforderungen zu meistern. Die ideale Kandidatin bzw. der ideale Kandidat verfügt über ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und nachweisbare Erfahrung in der Umsetzung von Projekten. Wir suchen eine Person mit Expertise in Informatik, Data Science, Forschungsdatenmanagement oder einem verwandten Fachgebiet, ergänzt durch ein starkes Interesse an Python- und R-Skripting, Persistent Identifiern, Forschungsdatenmanagement sowie der Anwendung der FAIR-Datenprinzipien.

Erforderliche Qualifikationen

• Ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Masterabschluss oder gleichwertig) in einem einschlägigen Studiengang wie Informatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung mit ausgezeichneten Noten.
• Umfassendes Verständnis der FAIR-Datenprinzipien sowie praktische Erfahrung mit Persistent Identifiern, deren Zweck und den zugehörigen Infrastrukturen und Diensten.
• Gute Kenntnisse von Daten- und Metadatenstandards, die im Forschungsdatenmanagement und bei Persistent Identifiern häufig verwendet werden.
• Fundierte Kenntnisse in der skriptbasierten Datenverarbeitung und -analyse, insbesondere in Python und R
• Nachweisliches Interesse an der Zusammenarbeit mit Forschungscommunities, dem Verständnis ihrer Bedürfnisse und der Umsetzung dieser Anforderungen in hochwertige digitale Dienste.
• Hervorragende Englischkenntnisse in Wort und Schrift (mindestens auf C1-Niveau) sowie ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten.

Wünschenswerte Qualifikationen

• Erfahrung in der Arbeit in größeren Teams, idealerweise im akademischen oder industriellen Umfeld.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Planung und Umsetzung von Forschungsprojekten.

Die Technische Informationsbibliothek (TIB), Programmbereich D, Open Research Knowledge Graph, sucht für das Lab Knowledge Infrastructures (Dr. Markus Stocker) ab dem ersten Quartal 2025 (frühestens ab dem 01.01.2025) einen

Data Steward / Data Scientist (m/w/d)

Die Stelle ist zunächst auf zwei Jahre befristet, wobei die Möglichkeit einer Verlängerung besteht. Die reguläre Wochenarbeitszeit beträgt 39,80 Stunden (Vollzeit) und der Arbeitsplatz ist grundsätzlich für eine Teilzeitbeschäftigung geeignet. Ein Umzug nach Hannover oder Umgebung wird bevorzugt, da eine Anwesenheit von mindestens 20 % der durchschnittlichen monatlichen Arbeitszeit vor Ort erwartet wird. Darüber hinaus besteht je nach individueller Situation die Möglichkeit, den Arbeitsstandort innerhalb Deutschlands flexibel zu gestalten.
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

• Einen gemeinwohlorientierten Arbeitsplatz im öffentlichen Dienst auf der Grundlage des TV-L mit einer Vergütung nach der Entgeltgruppe 13 TV-L.
• Eine Sonderzahlung zum Jahresende sowie 30 Tage Urlaub im Jahr bei einer Fünf-Tage-Woche.
• Einen flexiblen Arbeitsplatz in Zeit und Raum mit Angeboten zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie wie u. a. mobiles Arbeiten und flexiblen Arbeitszeitmodellen (Gleitzeit).
• Einen modernen Arbeitsplatz in zentraler Lage von Hannover mit einem kollegialen, attraktiven und vielseitigen Arbeitsumfeld.
• 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 vergünstigte Möglichkeit zur Nutzung der vielseitigen Angebote des Hochschulsports Hannover.
• Finanzierung von Dienstreisen, der notwendigen technischen Ausstattung sowie von Konferenz- und Forschungsaufenthalten.
• Arbeit im Kontext von nationalen, europäischen oder internationalen Forschungs- und Innovationsprojekten.
• Ein Portfolio von Technologiekomponenten, auf denen aufgebaut werden kann, darunter ORKG, OpenResearch.org, TIB AV-Portal, DBpedia.org, SlideWiki und andere.

Interessent:innen können sich bei Herrn Dr. Markus Stocker, Leitung des Lab Knowledge Infrastructures, per E-Mail unter Markus.Stocker@tib.eu näher über das Arbeitsgebiet informieren.

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung. Um Ihre Bewerbung einzureichen, nutzen Sie bitte das Bewerbungsformular auf unserer Webseite unter https://tib.eu/bewerbungsformular-73-2024.

Bewerbungen in Papierform sind ebenfalls gleichrangig möglich. Für diesen Fall senden Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen bitte unter Angabe der Ausschreibungsnummer 73/2024 bis zum 16.01.2025 an die

Technische Informationsbibliothek (TIB)
Personalservice
Herr Daniel Eilers
Welfengarten 1 B
30167 Hannover

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.