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Bewerbung bis: 15.06.2021
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Aktuelle Version vom 14. Juni 2021, 16:55 Uhr

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (w/m/d) / Doktorand (w/m/d) im Bereich Semantic Web, Machine Learning und/oder Natural Language Processing

Stellenausschreibung




Stellenbeschreibung

Das KIT zählt zu den weltweit führenden Forschungseinrichtungen im Technologiebereich. Die Forschungsgruppe Web Science am KIT-Institut AIFB ist weltweit führend im Bereich Wissensrepräsentation und beschäftigt sich unter der Leitung von Dr. Färber mit Data Science-Themen. Im Zentrum stehen dabei die Entwicklung und Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI). Zu den Kernthemen zählen die semantische Wissensrepräsentation durch Wissensgraphen, das maschinelle Lernen (z.B. für Such- und Empfehlungssysteme), Natural Language Processing, die Kombination von Wissensgraphen mit maschinellem Lernen oder Natural Language Processing, und Internet of Things.


Die Methoden werden unter anderem entwickelt, um die Digitalisie-rung in Unternehmen durch intelligente Systeme zu unterstützen. Auch die Umsetzung der FAIR-Prinzipien, die Unterstützung von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern und die KI-basierte Wissenschaftskommunikation stehen im Mittelpunkt. Beispiele hierfür sind Empfehlungssysteme für wissenschaftliche Publikationen und die Erstellung von Wissensgraphen im akademischen Bereich.


Die Forschungsgruppe kooperiert eng mit dem Forschungsbereich Information Process Engineering (IPE) des FZI Forschungszentrum Informatik (FZI). Weiterhin bestehen zahlreiche Verbindungen zu nationalen und internationalen Forschungseinrichtungen und Firmen.


Für unser Team am Lehrstuhl „Web Science“ suchen wir einen wissenschaftlichen Mitarbeiter (w/m/d) mit Promotionsabsicht und folgenden Aufgaben:

  • Forschung in mindestens einem der folgenden Bereiche: Semantic Web (z.B. Wissensgraphen), maschinelles Lernen (z.B. Deep Learning), Natural Language Processing.
  • Mitarbeit in nationalen und internationalen Forschungsprojekten, ggf. mit Industriebezug.
  • Beteiligung an der Lehre (z.B. Übungen für englischsprachige und ggf. deutschsprachige Vorlesungen, Seminare).
  • Präsentation von Forschungsergebnissen und -prototypen im Rahmen von Publikationen und Vorträgen auf nationaler und internationaler Ebene.


Sie verfügen über

  • Sehr gutes abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Computerlinguistik, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet (abgeschlossen oder fast abgeschlossen).
  • Expertise im Bereich Semantic Web, maschinelles Lernen und/oder Natural Language Processing.
  • Hohes Maß an Eigenverantwortung, Motivation, Engagement sowie ausgeprägte Teamfähigkeit.
  • Gute Englischkenntnisse sowie Präsentationsfähigkeiten.


Wir bieten Ihnen einen attraktiven und modernen Arbeitsplatz mit Zugang zur exzellenten Ausstattung des KIT und des Lehrstuhls, eine abwechslungsreiche und verantwortungsvolle Tätigkeit mit einer offenen und angenehmen Arbeitsatmosphäre, ein breitgefächertes Fortbildungsangebot sowie eine Zusatzrente nach VBL, flexible Arbeitszeitmodelle, einen Zuschuss zum JobTicket BW, eine Mensa sowie die Möglichkeit für internationale Forschungsaufenthalte.


Das Entgelt erfolgt auf der Grundlage des Tarifvertrages des öffentlichen Dienstes in der Vergütungsgruppe TV-L E13 (Vollzeitstelle).


Vertragsdauer: Befristet auf ein Jahr mit Option auf Verlängerung um weitere drei Jahre.


Eintrittstermin: Zum nächstmöglichen Zeitpunkt.


Bewerbung bis: 20.06.2021 Spätere Bewerbungen können evtl. mitberücksichtig werden.


Fachliche Auskünfte erteilt Ihnen gerne Herr Dr.-Ing. Michael Färber (michael faerber∂kit edu). Ihre aussagekräftige Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Nachweise über Abschlüsse und Urkunden senden Sie bitte in einer PDF-Datei an Beate Kühner (kuehner∂kit edu) und Dr. Michael Färber (michael faerber∂kit edu).


Wir streben eine möglichst gleichmäßige Besetzung der Arbeitsplätze mit Beschäftigten (w/m/d) an und würden uns daher insbesondere über Bewerbungen von Frauen freuen.


Bei entsprechender Eignung werden schwerbehinderte Menschen bevorzugt berücksichtigt.


Mehr Informationen finden Sie im verlinkten PDF-Dokument.

Stellenart

Wissenschaftliche(r) Mitarbeiter(in) / Doktorand(in)

Link PDF

Download (pdf)

Ausschreibende(r)

Michael Färber

Forschungsgruppe

Web Science

Bewerbungsfrist

20. Juni 2021