Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (w/m/d) Entgeltgruppe 13 TV-L zur Promotion im Bereich Data Science und Forschungsdatenmanagement
An der Universit?t Bremen ist im Digital Media Lab für das BMBF-Projekt ?DataNord“ zum n?chstm?glichen Zeitpunkt eine Stelle in Vollzeit als
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (w/m/d)
Entgeltgruppe 13 TV-L
zur Promotion im Bereich Data Science und Forschungsdatenmanagement
befristet für die Dauer von drei Jahren zu besetzen.
Das Digital Media Lab forscht im Bereich Forschungsdatenmanagement im Anwendungsgebiet Materialwissenschaften. Weitere Forschungsthemen sind Human-centered AI und Human-Computer Interaction.
Der:die Bewerber:in (w/m/d) soll sich in diesen Themenfeldern weiterqualifizieren mit dem Ziel einer Promotion.
Die Befristung erfolgt vorbehaltlich der wissenschaftlichen Qualifikation nach dem Wissenschaftszeitvertragsgesetz (WissZeitVG), §2 (1). Daher k?nnen Bewerberinnen und Bewerber nur berücksichtigt werden, wenn sie über den jeweiligen Umfang der Qualifikationszeiten nach 2 (1) WissZeitVG verfügen.
Hintergrund
Die Stelle ist Teil des BMBF-Verbundvorhabens zum Aufbau eines interdisziplin?ren Datenkompetenzzentrums für die Region Bremen ?DataNord“. In DataNord arbeiten die Mitglieder der U Bremen Research Alliance – dem Kooperationsnetzwerk der Universit?t Bremen und zw?lf au?eruniversit?rer Forschungsinstitute – mit weiteren regionalen Einrichtungen zusammen. Insgesamt wird das DataNord-Team 15 Personen umfassen, die über die Partnereinrichtungen verteilt sind und eng kooperieren werden. Die hier ausgeschriebene Stelle geh?rt zu einem von fünf Forschungsvorhaben der ?DataNord Research Academy“ und wird in enger Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer Institut für Fertigungstechnik und angewandte Materialforschung (IFAM) durchgeführt. Eine enge Vernetzung mit den anderen Projekt-Mitarbeiter:innen ist vorgesehen.
Stellenbeschreibung
Der:die erfolgreiche Bewerber:in wird im Forschungsdatenmanagement forschen und mit Methode des maschinellen Lernens ?in silico“ Daten aus Laborversuchen generieren. Durch die Generierung dieser Art von synthetischen Daten k?nnen sowohl neue Datens?tze produziert werden als auch Lücken in existierenden Datens?tzen post hoc gefüllt werden. Zus?tzlich soll eine Erkl?rungskomponente entwickelt und empirisch untersucht werden, welche in Sinne der explainable AI (XAI) den Nutzern synthetischer Datens?tze hilft zu verstehen warum diese Resultate wie erlangt wurden.
Qualifikation
abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master- oder Diplomabschluss) in Informatik / Digitale Medien oder verwandten Bereichen
Fachkenntnisse im Maschinellem Lernen
Engagement für interdisziplin?re, teambasierte Forschung
sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Kenntnisse in einem oder 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育eren der folgenden Bereiche:
Maschinelle Lernverfahren
Explainable AI
Open Data und Open Science
Interesse an Materialwissenschaften und Forschungsdaten
Wir bieten Ihnen die M?glichkeit, als Teil eines interdisziplin?ren und engagierten Teams an zukunftsorientierten und innovativen Themen mitzuarbeiten. Das Aufgabenspektrum ist vielseitig, die Arbeitsatmosph?re offen und es besteht die M?glichkeit, regelm??ig an Fort- und Weiterbildungen teilzunehmen. Das forschungsnahe und dynamische Umfeld des DataNord-Verbunds bietet spannende Projekte und exzellente M?glichkeiten zur Vernetzung mit anderen Fachgebieten und Einrichtungen. An der Universit?t Bremen arbeiten Sie in einem spannenden und familienfreundlichen Umfeld (u.a. Kita und Krippenpl?tze direkt vor Ort) mit flexiblen Arbeitszeiten. Sie erhalten einen modern ausgestatteten Arbeitsplatz. Mobile Arbeitsformen sind m?glich.
Die Universit?t ist familienfreundlich, vielf?ltig und versteht sich als internationale Hochschule. Wir begrü?en daher alle Bewerber:innen unabh?ngig von Geschlecht, Nationalit?t, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, Behinderung, Alter, sexueller Orientierung und Identit?t.
Da die Universit?t Bremen beabsichtigt, den Anteil der weiblichen Besch?ftigten in der Wissenschaft zu erh?hen, werden Frauen besonders ermutigt, sich zu bewerben.
Schwerbehinderte Menschen werden bei im Wesentlichen gleicher pers?nlicher Eignung und Bef?higung bevorzugt berücksichtigt.
Fragen zur Stelle und Ihre Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer A265/23 bis zum 07.02.2024 an:
Prof. Dr. Rainer Malaka
Digital Media Lab
Universit?t Bremen
28334 Bremen / Deutschland
oder als eine PDF-Datei auf dem unverschlüsselten elektronischen Postweg an: dm-sekrprotect me ?!tziprotect me ?!.de.
Wir bitten Sie, uns von Ihren Bewerbungsunterlagen nur Kopien (keine Mappen) einzureichen, da wir sie nicht zurücksenden k?nnen. Sie werden nach Abschluss des Auswahlverfahrens vernichtet.
Etwaige Kosten für das Bewerbungsverfahrenk?nnen nicht erstattet werden.