Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Methoden zur Analyse historischer Wirtschaftsdaten.
- Unternehmen: Leibniz-Institut SAFE mit Fokus auf nachhaltige Finanzforschung.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, attraktive Vergütung und Unterstützung bei der Promotion.
- Weitere Informationen: Vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten und ein dynamisches Forschungsteam.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten an der Schnittstelle von KI und Wirtschaftsgeschichte.
- Qualifikationen: Masterabschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und Programmierkenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 50000 - 65000 € pro Jahr.
Das Leibniz-Institut SAFE sucht einen Forschungsassistenten / Doktoranden (f/m/d) – KI & historische Daten im SAFE Research Data Center. Das Institut fördert wissenschaftliche Forschung, Transferarbeit an die Öffentlichkeit und unabhängige politische Beratung zu allen Aspekten des Finanzsystems. Ziel ist es, ein nachhaltiges und widerstandsfähiges Finanzsystem zu stärken, das Innovationen vorantreibt und den Bedürfnissen der Wirtschaft und der Bürger dient.
Im Rahmen eines Forschungsprojekts untersuchen wir den Einsatz moderner KI-Methoden, insbesondere Vision Large Language Models, zur automatisierten Erkennung und Strukturierung historischer Wirtschaftsdaten. Ziel ist es, bestehende OCR-basierte Ansätze zu erweitern oder potenziell zu ersetzen und insbesondere die Erkennung komplexer Layouts wie Tabellen erheblich zu verbessern. Als Anwendungsfall arbeiten wir mit der historischen Quelle „Bankenjahrbuch“, die aufgrund ihrer Struktur eine herausfordernde und hochrelevante Basis für die Bewertung moderner Methoden bietet.
Die Position ist am Forschungsdatenzentrum unseres Instituts angesiedelt und beinhaltet eine enge Zusammenarbeit mit dem Forschungsdatenzentrum der Universität Mannheim im Rahmen von BERD@NFDI und dem Akademieprojekt „Finanz- und Unternehmensforschung aus einer langfristigen Perspektive“. Sie arbeiten an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, Datenverarbeitung und Wirtschaftsgeschichte und tragen zur Entwicklung neuer methodischer Ansätze bei. Das Projekt bietet die Möglichkeit, mit einzigartigen historischen Daten zu arbeiten und moderne KI-Methoden in einem relativ unerforschten Anwendungsbereich systematisch zu bewerten.
Position Details
- Typ: 70%-Stelle, befristet bis zum 31. Dezember 2028.
- Startdatum: Juli 2026.
- Vergütung: TV-H E13 (Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst des Landes Hessen).
Verantwortlichkeiten
- Bewertung aktueller visionbasierter Modelle zur Texterkennung und Dokumentenstrukturverständnis.
- Analyse und Vergleich von Modellen hinsichtlich Genauigkeit und Laufzeit.
- Erstellung und Vorbereitung von Trainingsdatensätzen für das Fine-Tuning von Modellen.
- Entwicklung und Implementierung von Fine-Tuning- und Anpassungsstrategien.
- Vergleich moderner Ansätze mit bestehenden OCR-Methoden.
- Dokumentation der Ergebnisse und Mitwirkung an wissenschaftlichen Publikationen.
- Entwicklung reproduzierbarer Workflows und Veröffentlichung der Ergebnisse gemäß den Prinzipien der Open Science.
Profil
- Hochschulabschluss (Master oder gleichwertig) in Informatik, Datenwissenschaft, Wirtschaft oder einem verwandten Bereich.
- Interesse an maschinellem Lernen, insbesondere NLP, Computer Vision oder multimodalen Modellen.
- Programmierkenntnisse (insbesondere Python) und Erfahrung im Umgang mit Daten.
- Interesse an experimenteller Arbeit, Modellevaluation und methodischer Entwicklung.
- Strukturierte und selbstgesteuerte Arbeitsweise.
- Interesse an der Kombination technischer Arbeit mit forschungsorientierten Fragen.
- Interesse an Wirtschaftsgeschichte oder digitalen Methoden in den Sozialwissenschaften ist von Vorteil.
- Erste Erfahrungen mit OCR, LLMs oder ähnlichen Technologien sind von Vorteil, aber nicht erforderlich.
- Gute Englischkenntnisse (schriftlich und mündlich).
- Gute Deutschkenntnisse sind von Vorteil.
Vorteile
- Die Position bietet ein hohes Maß an Flexibilität und Unabhängigkeit bei der Gestaltung des Forschungs- und technischen Ansatzes, mit starkem Fokus auf Experimentieren und methodische Entwicklung.
- Es besteht die Möglichkeit, ein Promotionsprojekt in Finanzen, Wirtschaft oder Wirtschaftsgeschichte zu starten.
- Die Vergütung erfolgt nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst des Landes Hessen (TV-H) in der Entgeltgruppe E13.
- Ein attraktives betriebliche Altersvorsorge über die deutsche öffentliche Pensionskasse (VBL) wird ebenfalls angeboten.
- SAFE strebt an, den Anteil von Frauen in der Forschung zu erhöhen und ermutigt daher besonders weibliche Wissenschaftlerinnen zur Bewerbung.
- Wir setzen uns auch für die Förderung der Inklusion von Menschen mit Behinderungen ein und laden diese insbesondere zur Bewerbung ein.
Research Assistant / Doctoral Student (f/m/d) – AI & Historical Data at the SAFE Research Data[...] Arbeitgeber: Leibniz Institute For Financial Research Safe
Das Leibniz-Institut SAFE bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Forschung und Entwicklung im Bereich der Finanzwissenschaften. Mit einem starken Fokus auf innovative Methoden und interdisziplinäre Zusammenarbeit fördert das Institut nicht nur die persönliche und berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter, sondern bietet auch flexible Arbeitsbedingungen und ein attraktives Vergütungssystem gemäß dem Tarifvertrag des öffentlichen Dienstes in Hessen. Die Möglichkeit, an einzigartigen historischen Daten zu arbeiten und zur wissenschaftlichen Publikation beizutragen, macht diese Position besonders reizvoll für engagierte Forscher.
Kontaktdaten:
Leibniz Institute For Financial Research Safe Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Research Assistant / Doctoral Student (f/m/d) – AI & Historical Data at the SAFE Research Data[...] erhalten könnten
✨Zeig dein Können in Data Science Wettbewerben!
Nimm an Wettbewerben wie Kaggle oder DrivenData teil. Dort kannst du deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen unter Beweis stellen, was dir nicht nur praktische Erfahrungen bietet, sondern auch deine Sichtbarkeit in der Branche erhöht.
✨Nutze lokale Data Science Meetups!
Schau dir lokale Meetups und Networking-Events an, die sich auf Data Science fokussieren. Dort kannst du Gleichgesinnte treffen, dein Netzwerk erweitern und möglicherweise Kontakte knüpfen, die dir zu einem befristeten Job helfen könnten.
✨Hebe deine Projekte hervor!
Wenn du bereits an Projekten gearbeitet hast, sei es im Studium oder privat, präsentiere sie auf Plattformen wie GitHub. Das zeigt zukünftigen Arbeitgebern nicht nur dein Können, sondern auch deine Leidenschaft für Data Science.
✨Bewerbungen über unsere Website!
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website bei Leibniz Institute For Financial Research Safe zu bewerben! Dort hast du die besten Chancen, gesehen zu werden und wir freuen uns immer über neue Talente in unserem Team.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Research Assistant / Doctoral Student (f/m/d) – AI & Historical Data at the SAFE Research Data[...] mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Daten, Daten, Daten!:In der Datenwissenschaft kommt es darauf an, wie gut du mit Daten umgehst. Vergiss nicht, in deinem Lebenslauf Projekte oder Arbeiten zu erwähnen, bei denen du Daten analysiert oder Modelle entwickelt hast. Verwende auch spezifische Tools oder Programmiersprachen, die du bereits benutzt hast, wie Python oder R – das beeindruckt sicher!
Zeig uns deinen Code!:Wenn du ein paar coole Projekte oder Forschungsarbeiten hast, vielleicht sogar auf GitHub, wäre jetzt der perfekte Moment, das zu zeigen! Gerade bei einer befristeten Stelle ist es wichtig, dass du einen Nachweis über deine Fähigkeiten liefern kannst. Ein Portfolio oder Links zu deinen Arbeiten machen einen riesigen Unterschied.
Begeisterung ist der Schlüssel!:In deinem Anschreiben kannst du zeigen, wie sehr du für den Job brennst. Erkläre, warum du dich für die befristete Stelle bei Leibniz Institute For Financial Research Safe interessierst, und was du in dieser Zeit lernen und beitragen möchtest. Das zeigt nicht nur deine Motivation, sondern auch, dass du dir Gedanken über das Team und das Unternehmen gemacht hast.
Klar kommunizieren!:Datenwissenschaftler müssen oft ihre Ergebnisse einfach und klar kommunizieren. Achte darauf, dass dein Anschreiben und Lebenslauf strukturiert und übersichtlich sind. Das hilft nicht nur dir, sondern zeigt auch Leibniz Institute For Financial Research Safe, dass du in der Lage bist, komplexe Informationen verständlich zu präsentieren.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Leibniz Institute For Financial Research Safe vorbereitet
✨Mach dich mit den wichtigsten Tools vertraut
Im Data-Science-Bereich sind Kenntnisse in Tools wie Python, R und SQL absolut entscheidend. Sei bereit, während des Interviews konkrete technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kleine Aufgaben zu lösen. Zeig, dass du die Funktionsweise dieser Technologien wirklich verstehst und anwenden kannst.
✨Präsentation deiner Projekte
Da es sich um eine befristete Stelle handelt, solltest du dein Portfolio oder deine bisherigen Projekte gut im Blick haben. Bereite eine kurze Präsentation deiner Arbeit vor – gehe auf die Problemstellung, deine Herangehensweise und die Ergebnisse ein. Zeig, was du gelernt hast und wie du dieses Wissen in die neue Rolle einbringen kannst.
✨Verstehe die Daten, die du analysierst
Interviewer im Bereich Data Science wollen oft überprüfen, wie gut du die verschiedenen Datentypen und deren Anwendung verstehst. Sei darauf vorbereitet, Szenarien zu diskutieren, in denen du bestimmte Datenquellen analysiert oder bereinigt hast. Das zeigt nicht nur technisches Know-how, sondern auch analytisches Denken.
✨Fragen zur Teamarbeit und Projekterfahrung
Befristete Stellen bedeuten oft, dass du in einem dynamischen Team arbeiten wirst. Sei bereit, Fragen zu deiner Teamarbeit und deinen Erfahrungen in Projekten zu beantworten. Erzähl, wie du Herausforderungen in der Zusammenarbeit gemeistert hast und welche Rolle du im Team übernommen hast.
