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Offre 297 sur 455 du 07/11/2022, 12:43

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Tech­ni­sche Infor­ma­ti­ons­bi­blio­thek (TIB) - Pro­gramm­be­reich C, For­schung und Ent­wick­lung

Die TIB ist eine Stif­tung öffent­li­chen Rechts des Lan­des Nie­der­sach­sen. Mit rund 600 Beschäf­tig­ten und einem Etat von circa 50 Mil­lio­nen Euro ist sie eine der größ­ten Infor­ma­ti­ons­in­fra­struk­tur­ein­rich­tun­gen in Deutsch­land.

Als Deut­sche Zen­trale Fach­bi­blio­thek für Tech­nik und Natur­wis­sen­schaf­ten sichern wir mit unse­ren zukunfts­wei­sen­den Dienst­leis­tun­gen die infra­struk­tu­rel­len Vor­aus­set­zun­gen einer qua­li­ta­tiv hoch­wer­ti­gen Infor­ma­ti­ons- und Lite­ra­tur­ver­sor­gung für For­schung in Wis­sen­schaft und Indus­trie. Mit dem Open Rese­arch Know­ledge Graph (ORKG) arbei­ten wir daran, den Aus­tausch und die Nut­zung wis­sen­schaft­li­cher Erkennt­nisse im digi­ta­len Zeit­al­ter zu revo­lu­tio­nie­ren.

Rese­arch Soft­ware Engi­neer (m/w/d)

For­schungs­gruppe Lear­ning and Skill Ana­ly­tics

Aufgabenbeschreibung:

Sie unter­stüt­zen die Soft­ware­ent­wick­lung und ange­wandte For­schung rund um eDoer, einer offe­nen, von künst­li­cher Intel­li­genz getrie­be­nen, per­so­na­li­sier­ten Lern­um­ge­bung. Sie wer­den Mit­glied eines inter­na­tio­na­len Teams sein, das an einem neuen, vom Bun­des­mi­nis­te­rium für Bil­dung und For­schung (BMBF) geför­der­ten For­schungs­vor­ha­ben mit der Bezeich­nung „Know­ledge Graph der Data Liter­acy Alli­ance (Dalia) für FAIRe Daten­nut­zung und -bereit­stel­lung auf der Basis von Seman­tic Web Tech­no­lo­gie“ mit einem beson­de­ren Fokus auf den The­men­be­reich des For­schungs­da­ten­ma­nage­ments arbei­tet. In die­sem For­schungs­pro­jekt wird die TIB mit einer Reihe von füh­ren­den deut­schen Insti­tu­tio­nen wie der RWTH Aachen oder der TU Darm­stadt zusam­men­ar­bei­ten. DALIA wird die eDoer-Platt­form zu einem kol­la­bo­ra­ti­ven digi­ta­len Aus­bil­dungs-unter­stüt­zungs­sys­tem wei­ter­ent­wi­ckeln.

Die Rolle des Rese­arch Soft­ware Engi­neers umfasst (ist aber nicht beschränkt auf) Front-End- und Back-End-Ent­wick­lung (Full­stack) und die Visua­li­sie­rung von per­so­na­li­sier­ten Lern­pfa­den und Kom­pe­tenz­an­for­de­run­gen. Dar­über hin­aus wird der/die erfolg­rei­che Bewer­ber:in auch die Mit­ge­stal­tung und Aus­wer­tung von empi­ri­schen Stu­dien zusam­men mit Dok­to­rand:innen der TIB und ande­ren Part­ner­or­ga­ni­sa­tio­nen unter­stüt­zen. Bei Inter­esse kann diese Arbeit in begut­ach­te­ten Fach­zeit­schrif­ten und auf Kon­fe­ren­zen ver­öf­fent­licht und prä­sen­tiert wer­den. Falls Sie Inter­esse haben, kann diese Stelle auch um ein Pro­mo­ti­ons­vor­ha­ben erwei­tert wer­den.

Erwartete Qualifikationen:

Ihr Pro­fil
Ihr Kom­pe­tenz­be­reich sollte im Bereich des tech­no­lo­gie­ge­stütz­ten Ler­nens oder einem ver­wand­ten Gebiet (Infor­ma­tik und Daten­wis­sen­schaft) lie­gen. Sie soll­ten in der Lage sein, krea­tiv zu den­ken, über solide tech­ni­sche Kennt­nisse in der Soft­ware­ent­wick­lung ver­fü­gen, neues Wis­sen schnell erfas­sen, abs­trak­tes Den­ken mit kon­kre­ten Pro­blem­lö­sungs­fä­hig­kei­ten ver­bin­den kön­nen und Inter­esse an der Bewäl­ti­gung kom­ple­xer Her­aus­for­de­run­gen haben.

Anfor­de­run­gen
  • Sie ver­fü­gen über eine erfolg­reich abge­schlos­sene wis­sen­schaft­li­che Hoch­schul­bil­dung (Mas­ter bzw. Uni­ver­si­täts­di­plom oder gleich­wer­tig) in einem ein­schlä­gi­gen Stu­di­en­gang wie Infor­ma­tik, Data Sci­ence oder einem ver­wand­ten Fach­ge­biet.
  • Sehr gute Eng­lisch- und Deutsch­kennt­nisse in Wort und Schrift sind not­wen­dig.
  • Aus­ge­zeich­nete Kennt­nisse der fol­gen­den The­men und Tech­no­lo­gien sind erfor­der­lich:
  • Maschi­nel­les Ler­nen (ins­be­son­dere Text Mining und Deep Lear­ning-Metho­den)
  • Sta­tis­tik
  • Ver­si­ons­kon­troll­sys­teme (Git)
  • Pro­gram­mie­rung mit Python
  • Aus­ge­prägte ana­ly­ti­sche Fähig­kei­ten, Krea­ti­vi­tät, Prä­zi­sion und Durch­set­zungs­ver­mö­gen.
  • Fähig­keit, sowohl im Team als auch selb­stän­dig an kon­zep­tio­nel­len Auf­ga­ben zu arbei­ten.
  • Grund­sätz­li­che Bereit­schaft zu Dienst­rei­sen im Rah­men des oben genann­ten For­schungs­pro­jekts.

Wün­schens­werte Ergän­zun­gen zu Ihrem Pro­fil
  • Erfah­rung in der Kon­zep­tion und Umset­zung von Wis­sens­be­wer­tungs­diens­ten.
  • Erfah­rung mit Lern­ma­nage­ment­sys­te­men.
  • Fach­wis­sen bzw. Kennt­nisse und Inter­esse an Erzie­hungs­wis­sen­schaf­ten oder päd­ago­gi­scher Psy­cho­lo­gie.

Unser Angebot:

Die Tech­ni­sche Infor­ma­ti­ons­bi­blio­thek (TIB), Pro­gramm­be­reich C, For­schung und Ent­wick­lung, sucht für die For­schungs­gruppe Lear­ning and Skill Ana­ly­tics (Dr. Gábor Kis­mi­hók) zum nächst­mög­li­chen Zeit­punkt einen

Rese­arch Soft­ware Engi­neer (m/w/d)

Die Stelle ist zunächst bis zum 31.10.2025 befris­tet, eine Wei­ter­be­schäf­ti­gung wird ange­strebt. Die Wochen­ar­beits­zeit beträgt 39,80 Stun­den (Voll­zeit). Der Arbeits­platz ist nur bedingt teil­zeit­ge­eig­net. Die Ein­grup­pie­rung erfolgt in die Ent­gelt­gruppe 13 TV-L.

Wir bie­ten
Unser Ziel ist es, die Bereit­stel­lung und Nut­zung von For­schungs­da­ten und -infor­ma­tio­nen immer wie­der neu zu über­den­ken und zu inno­vie­ren. In der For­schungs- und Ent­wick­lungs­ab­tei­lung der TIB haben Sie die Mög­lich­keit, Ihre wis­sen­schaft­li­che Wei­ter­qua­li­fi­zie­rung und For­schungs­kar­riere in einem dyna­mi­schen und exzel­len­ten For­schungs­um­feld vor­an­zu­trei­ben. Der For­schungs­be­reich der TIB ist noch rela­tiv jung und bie­tet viele Mög­lich­kei­ten. Im Rah­men des Leib­niz Joint Lab Data Sci­ence & Open Know­ledge besteht eine enge Koope­ra­tion mit dem For­schungs­zen­trum L3S der Leib­niz Uni­ver­si­tät Han­no­ver, eines der welt­weit füh­ren­den For­schungs­in­sti­tute im Bereich Web & Data Sci­ence.

Die For­schungs­gruppe Lear­ning and Skill Ana­ly­tics unter der Lei­tung von Dr. Gábor Kis­mi­hók fokus­siert ihre Akti­vi­tä­ten auf The­men, die für das Ver­ständ­nis von Lern- und Bil­dungs­pro­zes­sen im 21. Jahr­hun­dert grund­le­gend sind. Diese The­men sind:

  • Die Nut­zung intel­li­gen­ter Tech­no­lo­gien und neu­ar­ti­ger, oft gro­ßer (Big) Daten­sätze, um die Qua­li­tät von Ler­nen und Bil­dung zu ver­bes­sern;
  • Die Erpro­bung neuer Werk­zeuge und Metho­den im Bereich Lear­ning Ana­ly­tics;
  • Ver­ständ­nis für die Aus­wir­kun­gen der Fähig­kei­ten des 21. Jahr­hun­derts auf Bil­dungs­pro­zesse;
  • För­de­rung eines hohen Maßes an Ethik und Daten­schutz sowie Offen­heit und Trans­pa­renz bei der Nut­zung indi­vi­du­el­ler Daten über Ler­nen und Bil­dung;
  • Ver­ständ­nis für den Über­gang des Ein­zel­nen zwi­schen Bil­dung und ande­ren Berei­chen der Gesell­schaft, wie dem Arbeits­markt.

Nicht zuletzt legen wir gro­ßen Wert auf ein offe­nes und krea­ti­ves Arbeits­klima, in dem es Spaß macht zu arbei­ten.

Dar­über hin­aus bie­ten wir
  • Einen gemein­wohl­ori­en­tier­ten Arbeits­platz im öffent­li­chen Dienst auf der Grund­lage des Tarif­ver­trags für den öffent­li­chen Dienst der Län­der (TV-L) mit einer Ver­gü­tung nach der Ent­gelt­gruppe 13 TV-L.
  • Eine Son­der­zah­lung zum Jah­res­ende sowie 30 Tage Urlaub im Jahr bei einer Fünf-Tage-Woche.
  • Fle­xi­ble Arbeits­zeit­mo­delle sowie Ange­bote zur Ver­ein­bar­keit von Beruf und Fami­lie wie mobi­les Arbei­ten und Tele­ar­beit.
  • Einen moder­nen Arbeits­platz in zen­tra­ler Lage von Han­no­ver mit einem kol­le­gia­len, attrak­ti­ven und viel­sei­ti­gen Arbeits­um­feld.
  • Einen Arbeit­ge­ber mit breit gefä­cher­tem Fort- und Wei­ter­bil­dungs­an­ge­bot, einer betrieb­li­chen Gesund­heits­för­de­rung und Alters­vor­sorge für den öffent­li­chen Dienst (VBL).
  • Beschäf­tig­ten­ra­batt in den Mensen des Stu­den­ten­werks Han­no­ver sowie Mög­lich­keit zur Nut­zung der viel­sei­ti­gen Ange­bote des Hoch­schul­sports Han­no­ver.
  • Eine abwechs­lungs­rei­che, eigen­ver­ant­wort­li­che und zukunfts­ori­en­tierte Tätig­keit.
  • Finan­zie­rung der not­wen­di­gen tech­ni­schen Aus­stat­tung sowie von Kon­fe­renz- und For­schungs­auf­ent­hal­ten.
  • Arbeit im Kon­text natio­na­ler und inter­na­tio­na­ler For­schungs- und Inno­va­ti­ons­pro­jekte.
  • Ein Port­fo­lio von Tech­no­lo­gie­kom­po­nen­ten, auf denen auf­ge­baut wer­den kann, dar­un­ter ORKG, Open­Re­se­arch.org, TIB AV-Por­tal, DBpe­dia.org und andere.
  • Bei Inter­esse besteht die Mög­lich­keit, dass wir Sie bei einem Pro­mo­ti­ons­vor­ha­ben unter­stüt­zen.

Inter­es­sent:innen kön­nen sich bei Herrn Dr. Gábor Kis­mi­hók, Lei­tung der For­schungs­gruppe Lear­ning and Skill Ana­ly­tics, per E-Mail unter Gabor.Kismihok@tib.eu näher über das Arbeits­ge­biet infor­mie­ren.

Hinweise zur Bewerbung:

Wir freuen uns auf Ihre Bewer­bung. Um Ihre Bewer­bung ein­zu­rei­chen, nut­zen Sie bitte das Online-Bewer­bungs­for­mu­lar auf unse­rer Home­page unter https://tib.eu/bewerbungsformular-64-2022.

Bewerbungen in Papier­form sind eben­falls gleich­ran­gig mög­lich. Für die­sen Fall sen­den Sie bitte Ihre voll­stän­di­gen Bewer­bungs­un­ter­la­gen unter Angabe der Aus­schrei­bungs­num­mer 64/2022 bis zum 06.12.2022 an die ange­ge­bene Anschrift oder als PDF-Datei an bewerbung@tib.eu. Bei einer Bewer­bung in digi­ta­li­sier­ter Form bit­ten wir um Über­sen­dung einer ein­zi­gen PDF-Datei mit einer Größe von maxi­mal 10 MB.

Die TIB sorgt für opti­male Arbeits­be­din­gun­gen und baut Maß­nah­men zur Ver­ein­bar­keit von Beruf und Fami­lie kon­ti­nu­ier­lich aus.

Bewer­bun­gen von Men­schen mit Schwer­be­hin­de­rung wer­den bei glei­cher Qua­li­fi­ka­tion bevor­zugt berück­sich­tigt. Wir freuen uns über Bewer­bun­gen aller Natio­na­li­tä­ten.

Bitte geben Sie im Betreff Ihrer Bewer­bung an, über wel­che Stel­len­börse Sie auf unser Ange­bot auf­merk­sam gewor­den sind.

Wir wei­sen dar­auf hin, dass Bewer­bungs­un­ter­la­gen grund­sätz­lich nicht zurück­ge­sandt wer­den.