Die Arbeitsgruppe Information Processing and Analytics der Humboldt-Universität zu Berlin befasst sich mit der Extraktion von Wissen aus großen Datenmengen und erforscht dabei Technologien und Verfahren aus den Bereichen Data Mining & Machine Learning, Linked Data, Information Extraction und Natural Language Processing. Zur Verstärkung unseres Schwerpunktes Neuro-symbolische Künstliche Intelligenz ist ab sofort eine Promotionsstelle zu besetzen.

(Wiss. Mitarbeiter*in befristet für vorauss. 4 Jahre - E 13 TV-L HU)

Mögliche Anwendungsfelder sind die - Erkennung und Extraktion rhetorischer Stilmittel in großen Textkorpora, - Extraktion und Verlinkung bibliographischer Metadaten in geisteswissenschaftlichen Publikationen, - temporale Analyse von (archivierten) Web-Inhalten.

Aufgabengebiete: - wissenschaftliche Dienstleistungen in Forschung und Lehre - Aufgaben zur eigenen wissenschaftlichen Qualifikation (Promotion) - wissenschaftliche Betreuung der Datensammlungen der Arbeitsgruppe sowie der zugehörigen Analyseumgebung - Aufbau eines Dienstes zur Nutzung und Erforschung von großen Sprachmodellen (LLMs), insbesondere für die Digital Humanities - Mitarbeit am Social-Bookmarking-System BibSonomy

Ihr Profil:

Erforderlich sind: - guter Universitätsabschluss in Informatik oder verwandten Fächern (Abschlussarbeit muss zumindestet eingereicht sein) - sehr gute Programmierkenntnisse und Erfahrung im Umgang mit modernen Softwareentwicklungs-Werkzeugen - gute Kenntnisse in mindestens einem der folgenden Bereiche: Data Mining/Machine Learning, Web Crawling, Informationsextraktion, Natural Language Processing, Named Entity Recognition and Linking - sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Erwünscht sind: - Interesse an teamorientierter Forschungsarbeit auf internationalem Niveau in einem interdisziplinären Team - Interesse an der Verarbeitung großer Datenmengen und der Betreuung der entsprechenden Infrastruktur - sehr gute Organisationsfähigkeit, Belastbarkeit und soziale Kompetenz - sehr gute Kommunikationsfähigkeit

Die Bereitschaft zu gelegentlichen Dienstreisen aus Anlass von Projekttreffen oder Tagungen wird erwartet.

Unser Angebot: - eine abwechslungsreiche Tätigkeit in einem dynamischen und spannenden Forschungsumfeld, in dem Teamarbeit, Transparenz, offene Innovationsprozesse und ständige Weiterbildung unverzichtbar sind - leistungsorientiertes und forschungsstarkes Team - die Altersvorsorge für den öffentlichen Dienst (VBL) - flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Regelungen bzw. ein Arbeitsplatz in Berlin Mitte - Austausch und Kooperation mit den Mitarbeiter*innen und Doktorand*innen des Instituts für Bibliotheks- und Informationswissenschaft - Chancengleichheit und Vereinbarkeit von Beruf und Familie - die Möglichkeit, ausgiebig Erfahrung im Umgang mit großen Datenmengen sowie der geeigneten Infrastruktur (Cluster-System) und aktuellen Technologien (z.B. Apache Spark) zu sammeln

Bewerbungen (mit Anschreiben, Lebenslauf und relevanten Zeugnissen sowie einer informativen Kurzzusammenfassung der letzten Abschlussarbeit (max. eine Seite) richten Sie bitte bis zum *05.07.2024* unter Angabe der Kennziffer *AN/116/24* an die Humboldt-Universität zu Berlin, Philosophische Fakultät, Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaften, Prof. Robert Jäschke, Unter den Linden 6, 10099 Berlin oder bevorzugt per E-Mail in einer PDF-Datei an robert.jaeschke@hu-berlin.de. Auf die Vorlage von Lichtbildern/Bewerbungsfotos verzichten wir ausdrücklich und bitten daher, hiervon abzusehen.

Bei Fragen wenden Sie sich gern an Prof. Dr. Robert Jäschke (robert.jaeschke@hu- berlin.de).

Zur Sicherung der Gleichstellung sind Bewerbungen qualifizierter Frauen besonders willkommen. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Bewerbungen von Menschen mit Migrationsgeschichte sind ausdrücklich erwünscht. Da wir Ihre Unterlagen nicht zurücksenden, bitten wir Sie, Ihrer Bewerbung nur Kopien beizulegen.

Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten im Rahmen des Ausschreibungs- und Auswahlverfahrens finden Sie auf der Homepage der Humboldt-Universität zu Berlin: https://hu.berlin/DSGVO.