Ihre Aufgaben
-
Erforschung und Entwicklung von Methoden für Computational Social Science, z.B. in den Bereichen Natural Language Processing (NLP) und Knowledge Graphs (KGs), um sozialwissenschaftliche Erkenntnisse aus unstrukturierten, heterogenen Daten wie Social Media Posts zu extrahieren
-
Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Team von Informatikerinnen und Sozialwissenschaftlerinnen zur Schaffung innovativer Infrastrukturen für das Teilen von und die Suche nach Methoden (z.B. Machine Learning Modelle)
-
Entwicklung von Metadatenstandards für die Dokumentation komplexer Methoden (z.B. Machine Learning Modellen) nach einem nutzendenzentrierten Ansatz
-
Beitrag zur Entwicklung von Best Practices und Standards für die strukturierte Beschreibung von Methoden durch Metadaten und kontrollierte Vokabulare (z.B. NFDI, W3C)
-
Projektleitung, inkl. Betreuung von Promovierenden und Projektmitarbeiter*innen
Ihr Profil
-
Wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Diplom/Master) und Promotion/Ph.D. in Informatik, Computational Social Science oder verwandten Bereichen und (international) sichtbare Publikationen in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: Informationsextraktion, NLP, maschinelles Lernen, Knowledge Graphs, Web Mining
-
Fähigkeit fließend auf Englisch zu kommunizieren, Deutschkenntnisse sind wünschenswert
-
Erfahrung in der Softwareentwicklung für NLP, Machine Learning und skalierbare Analysen (z.B. Python, Java oder Scala)
-
Wünschenswert: Erfahrung in der Koordination wissenschaftlicher Projekte und Forschungsteams
Wir bieten Ihnen
-
Ein schnell wachsendes, internationales und interdisziplinäres Forschungsumfeld mit starken Verbindungen zu regionalen und internationalen Labors und Experten auf verwandten Gebieten
-
Zugang zu einzigartigen Datenkorpora, Web Archiven, Benutzerinteraktionsprotokollen und Recheninfrastrukturen für die Sammlung und Verarbeitung von Verhaltensdaten
-
Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit von bis zu 60% mobilem Arbeiten innerhalb von Deutschland
-
Sehr gute Bedingungen für die Vereinbarkeit von Beruf und Familie u.a. durch Zuschüsse zur Betreuung von nicht schulpflichtigen Kindern
-
Ganzheitliches Betriebliches Gesundheitsmanagement und die vergünstigte Teilnahme am Sportprogramm der Uni
-
Großzügige Förderung Ihrer Altersvorsorge in Form einer Direktversicherung
-
Förderung Ihrer Kompetenzen durch Weiterbildungsmaßnahmen
Kontakt
Für weitere Informationen zu den Aufgaben wenden Sie sich bitte an Stefan Dietze unter der Telefonnummer +49 (0)221-47694-421 oder per E-Mail. Wenn Sie Fragen zum Bewerbungsverfahren haben, wenden Sie sich bitte per E-Mail an Franca Tosetti.