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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Implementiere innovative Ansätze zur Erstellung und Integration von Wissensgraphen.
- Arbeitgeber: GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, ein internationales Forschungsinstitut.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, hervorragende Karrieremöglichkeiten und Unterstützung bei der Vereinbarkeit von Beruf und Familie.
- Andere Informationen: Wachsendes internationales Team mit Zugang zu einzigartigen Datensätzen.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten mit KI und verbessere die Forschung in den Sozialwissenschaften.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in Softwareentwicklung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 42000 - 60000 € pro Jahr.
GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften ist eine von Bund und Ländern finanzierte, international tätige sozialwissenschaftliche Einrichtung der Leibniz-Gemeinschaft. Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt für den Standort Köln in der Abteilung Knowledge Technologies for the Social Sciences, Team Information Extraction & Linking eine*n Wissenschaftliche Mitarbeiter*in Wissensgraphen (Entgeltgruppe 13 TV-L, Arbeitszeit bis zu 100 %, befristet bis ).
Die Abteilung Knowledge Technologies for the Social Sciences (KTS) forscht an der Schnittstelle von Information Retrieval, Natural Language Processing, semantischen Technologien und Human Information Interaction als Grundlage für innovative Webportale und Plattformen für die Suche und Nutzung von Forschungsdaten. KTS-Innovationen basieren auf einem State-of-the-Art-Software-Stack und forschungsbasierten Innovationen in den genannten Bereichen.
Das von der EU finanzierte Projekt GRAPHIA zielt darauf ab, den Einsatz von Methoden und Open-Science-Praktiken voranzutreiben, um das analytische Potenzial der Forschung in den Sozial- und Geisteswissenschaften (SSH) zu verbessern, insbesondere in den Bereichen soziale Ungleichheit, demografischer Wandel, Migration, bewaffnete Konflikte, Fehlinformationen und kulturelles Erbe. Durch die Entwicklung eines umfassenden Wissensgraphen für SSH und die Integration von Anwendungen auf Basis künstlicher Intelligenz und großer Sprachmodelle wird GRAPHIA heterogene SSH-Daten in interoperablere und maschinenlesbare Formate umwandeln. Diese Infrastruktur soll die Kapazitäten für die Datenvisualisierung und -analyse stärken, die Identifizierung von Mustern in unstrukturierten Daten erleichtern und eine systematischere Untersuchung sozialer und kultureller Dynamiken unterstützen.
Ihr Aufgabengebiet
- Implementierung von Ansätzen zur Übertragung von (Meta-)Daten nach RDF und zur Integration in den GRAPHIA-Wissensgraphen
- Adaption und Evaluation von Informationsextraktions-Pipelines, um Erwähnungen von Entitäten in wissenschaftlichen Ressourcen zu identifizieren
- Zusammenarbeit mit anderen Projektpartnern in den jeweiligen Arbeitspaketen des GRAPHIA-Projekts
- Angewandte Forschung in Bereichen wie Wissensgraphen, Informationsextraktion, maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz im Kontext wissenschaftlicher Daten
- Veröffentlichung von Forschungs- und Projektergebnissen
Ihr Profil
- Wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master) in Informatik oder verwandten Bereichen
- Forschungsinteressen in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: Wissensgraphen, Informationsextraktion, maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz
- Expertise in der Softwareentwicklung mit Python, Datenbank- und Suchmaschinentechnologien, Frameworks für maschinelles Lernen, semantischen Webtechnologien, Docker
- Wünschenswert: Expertise in der Arbeit mit wissenschaftlichen Daten, Metadaten- und Webstandards
- Fähigkeit, fließend in Englisch zu kommunizieren, Grundkenntnisse der deutschen Sprache wünschenswert
Wir Bieten
- Ein wachsendes, internationales Arbeitsumfeld mit Zugang zu einzigartigen Datensätzen
- Hervorragende Karrieremöglichkeiten in Softwareentwicklung und Data Engineering
- Flexible Arbeitszeiten und Regelungen zum mobilen Arbeiten
- 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 Aufgabengebieten wenden Sie sich bitte per E-Mail (Benjamin.Zapilko(at)gesis.org) oder Telefon an Dr. Benjamin Zapilko. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Franca Tosetti per Email (Franca.Tosetti(at)gesis.org) zur Verfügung. Wir haben Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich bitte bis einschließlich über unser Online-Bewerbungsportal. Die Kennziffer lautet: KTS-75.
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in Wissensgraphen Arbeitgeber: Leibniz-Gemeinschaft
Kontaktperson:
Leibniz-Gemeinschaft HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in Wissensgraphen
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das kann dir helfen, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine Antworten an die spezifischen Anforderungen der Stelle anpasst. Zeig, dass du die Projekte und Ziele von GESIS verstehst und wie du dazu beitragen kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unser Online-Bewerbungsportal. Warte nicht darauf, dass die perfekte Gelegenheit zu dir kommt – mach den ersten Schritt!
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für Forschung und Technologie! In Gesprächen oder Interviews, bringe Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit ein, die deine Fähigkeiten in Wissensgraphen oder maschinellem Lernen demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in Wissensgraphen
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die Stelle als Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in Wissensgraphen interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig.
Betone deine Fähigkeiten: Stell sicher, dass du deine relevanten Fähigkeiten und Erfahrungen klar hervorhebst. Wenn du Kenntnisse in Python oder maschinellem Lernen hast, lass uns das wissen! Wir suchen nach Talenten, die unser Team bereichern können.
Sei präzise und strukturiert: Halte deine Bewerbung übersichtlich und gut strukturiert. Verwende klare Absätze und Bullet Points, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, was du zu bieten hast!
Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, dich über unser Online-Bewerbungsportal zu bewerben! Das macht den Prozess für uns einfacher und schneller. Wir freuen uns darauf, deine Bewerbung zu sehen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Leibniz-Gemeinschaft vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dir ein genaues Bild von den Anforderungen der Stelle. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Kompetenzen passen. So kannst du gezielt auf die Erwartungen des Unternehmens eingehen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit oder deinem Studium, die deine Fähigkeiten in den Bereichen Wissensgraphen, Informationsextraktion oder maschinelles Lernen demonstrieren. Diese Beispiele helfen dir, deine Qualifikationen während des Interviews anschaulich zu präsentieren.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse an der Position und am Unternehmen. Du könntest zum Beispiel nach den aktuellen Projekten im Bereich GRAPHIA oder den Herausforderungen bei der Implementierung von Wissensgraphen fragen.
✨Sprich über deine Leidenschaft
Zeige deine Begeisterung für die Themen, die in der Stellenbeschreibung angesprochen werden, wie Künstliche Intelligenz und soziale Ungleichheit. Wenn du deine Leidenschaft für die Forschung und die Anwendung neuer Technologien teilst, hinterlässt das einen positiven Eindruck.