01.10.2021

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (Doktorand/in) (m/w/d)

GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften (GESIS), Mannheim

GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften ist ein international tätiges Forschungsinstitut, gefördert von Bund und Ländern und Mitglied der Leibniz-Gemeinschaft.

Unsere Abteilung Wissenstechnologien für die Sozialwissenschaften in Köln sucht zum 1 Januar 2022 oder später eine/n

Wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in (Doktorand/in) (m/w/d)

Benutzermodellierung und maschinelles Lernen

(Entgeltgruppe 13 TV-L, Arbeitszeit 75%, befristet auf vier Jahre)

Die Abteilung Wissenstechnologien für Sozialwissenschaften (KTS) forscht an der Schnittstelle von Information Retrieval, Wissensgraphen, Human Information Interaction und maschinellem Lernen als Grundlage für innovative Webportale und Plattformen für die Suche und Nutzung von Forschungsdaten. Die KTS-Innovationen basieren auf einer Kombination von hochmodernen Software-Stack und Spitzenforschung in den oben genannten Bereichen.

GESIS plant ab 2022 eine institutsweite strategische Neuausrichtung, um "digitale Verhaltensdaten" als zentralen Datenquelle für die Sozialwissenschaften zu etablieren. Langfristiges Ziel ist es, neue Infrastrukturen für die Sammlung, Verarbeitung, Analyse und Archivierung von Daten zu schaffen. In diesem Zusammenhang bieten wir eine spannende Möglichkeit für Spitzenforschung an der Schnittstelle Human Information Interaction, maschinellem Lernen und Informationsextraktion/NLP.

Ihr Aufgabengebiet:

  • Forschung in Bereichen wie Nutzermodellierung, Interactive Information Retrieval, maschinelles Lernen und Human Information Interaction, die sich mit der Interpretation des Nutzerverhaltens in (sozialen) Online-Plattformen oder mobilen Anwendungen befassen
  • Sie arbeiten mit einem großen und interdisziplinären Team an der Übertragung innovativer Methoden und Technologien in Anwendungen, die sich z.B. mit der Modellierung des Klickverhaltens, der Klassifizierung von Suchanfragen, der Erkennung von Themen und der Identifizierung von Informationsbedarf befassen
  • Veröffentlichung und Präsentation von Forschungsergebnissen auf internationalen Konferenzen

Ihr Profil:

  • Hochschulabschluss (Diplom, Master oder vergleichbar) in Informatik oder einer verwandten Disziplin
  • Erfahrung in einigen der folgenden Bereiche: Softwareentwicklung mit Python, Web- und XML-Technologien, Datenbank- und Suchtechnologien wie ElasticSearch, Machine Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch
  • Kenntnisse in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: (Interaktives) Information Retrieval, Informationsextraktion, maschinelles Lernen
  • sehr gute Englischkenntnisse (in Wort und Schrift), hohe Problemlösungskompetenz, Eigeninitiative und Teamfähigkeit

Wir bieten:

  • ein schnell wachsendes, internationales und interdisziplinäres Arbeitsumfeld mit starken Verbindungen zu regionalen und internationalen Forschungseinrichtungenund Experten in verwandten Bereichen
  • Zugang zu einzigartigen Korpora von Web-Mining-Daten, Benutzerinteraktionsprotokollen und Recheninfrastruktur für die Erfassung und Verarbeitung von digitalen Verhaltensdaten
  • flexible Arbeitsbedingungen mit Schwerpunkt auf der Vereinbarkeit von Beruf und Familie
  • Karrieremöglichkeiten sowohl in der Forschung als auch in der Software- und Datentechnik
  • Unterstützung der Zusammenarbeit mit internationalen Forschungslabors und Experten durch ein umfangreiches internationales Austauschprogramm

Der/Die Stelleninhaber/in kann sich als Doktorand/in an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf einschreiben, betreut von Prof. Dr. Stefan Dietze (Wissenschaftlicher Direktor der KTS und Professor für Data & Knowledge Engineering an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf).

Für weitere Informationen zu den Aufgaben wenden Sie sich bitte an Prof. Dr. Stefan Dietze unter der Telefonnummer +49 (0)221-47694-421 oder per E-Mail. Bei Fragen zum Bewerbungsverfahren wenden Sie sich bitte an Anna Klein unter E-Mail.

Wir haben Ihr Interesse geweckt?

Dann bewerben Sie sich bitte bis einschließlich 22.10.2021 über unser Online-Bewerbungsportal.

Die Kennziffer lautet WTS-100.

www.gesis.org