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|Titel DE=Wissenschaftlicher Mitarbeiter (w/m/d) / Doktorand (w/m/d) für Natural Language Understanding, Wissensgraphen oder maschinelles Lernen
 
|Titel DE=Wissenschaftlicher Mitarbeiter (w/m/d) / Doktorand (w/m/d) für Natural Language Understanding, Wissensgraphen oder maschinelles Lernen
 
|Titel EN=PhD Student and Research Associate (f/m/d) in Natural Language Understanding, Knowledge Graphs, or Machine Learning
 
|Titel EN=PhD Student and Research Associate (f/m/d) in Natural Language Understanding, Knowledge Graphs, or Machine Learning
|Beschreibung DE=Das KIT zählt zu den weltweit führenden Forschungseinrichtungen im Technologiebereich. Die Forschungsgruppe Web Science am KIT-Institut AIFB ist weltweit führend im Bereich Wissensrepräsentation und beschäftigt sich unter der Leitung von Dr. Färber mit Data Science-Themen. Im Zentrum stehen dabei die Entwicklung und Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI). Zu den Kernthemen zählen die Verarbeitung von Texten (z.B. Informationsextraktion aus Texten), die semantische Wissensrepräsentation durch Wissensgra­phen, das maschinelle Lernen (z.B. für Such- und Empfehlungs­sys­teme), und die Kombination dieser Themen.
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|Beschreibung DE=Das KIT zählt zu den weltweit führenden Forschungseinrichtungen im Technologiebereich. Die Forschungsgruppe Web Science am KIT-Institut AIFB ist weltweit führend im Bereich Wissensrepräsentation und beschäftigt sich unter der Leitung von Dr. Färber mit Data Science-Themen. Im Zentrum stehen dabei die Entwicklung und Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI). Zu den Kernthemen zählen die Verarbeitung von Texten (z.B. Informationsextraktion aus Texten), die semantische Wissensrepräsentation durch Wissensgra­phen, das maschinelle Lernen (z.B. für Such- und Empfehlungs­sys­teme), und die Kombination dieser Themen (siehe einige Beispiele [https://aifb.kit.edu/web/Michael_F%C3%A4rber hier]).
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Die Forschungsgruppe kooperiert eng mit dem Forschungsbereich Information Process Engineering (IPE) des FZI Forschungszentrum Informatik (FZI). Weiterhin bestehen zahlreiche Verbindungen zu nationalen und internationalen Forschungseinrichtungen und Firmen. Für die Forschung steht eine hervorragende Infrastruktur mit eigenen Servern und Hochleistungsrechnern (z.B. HoreKa, eine der 15 schnellsten Rechner Europas) bereit.
 
Die Forschungsgruppe kooperiert eng mit dem Forschungsbereich Information Process Engineering (IPE) des FZI Forschungszentrum Informatik (FZI). Weiterhin bestehen zahlreiche Verbindungen zu nationalen und internationalen Forschungseinrichtungen und Firmen. Für die Forschung steht eine hervorragende Infrastruktur mit eigenen Servern und Hochleistungsrechnern (z.B. HoreKa, eine der 15 schnellsten Rechner Europas) bereit.
  
  
Für unser Team am Lehrstuhl „Web Science“ suchen wir einen wissenschaftlichen Mitarbeiter/eine wissenschaftliche Mitarbeiterin (w/m/d) mit Promotionsabsicht und folgenden Aufgaben:
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Für unser Team am Lehrstuhl [[Web Science]] (Leitung: Dr. [[Michael Färber]]) suchen wir einen wissenschaftlichen Mitarbeiter/eine wissenschaftliche Mitarbeiterin (w/m/d) mit Promotionsabsicht und folgenden '''Aufgaben''':
 
* Forschung in mindestens einem der folgenden Bereiche: Natural Language Understanding/Natural Language Processing, Wissensgraphen, maschinelles Lernen.
 
* Forschung in mindestens einem der folgenden Bereiche: Natural Language Understanding/Natural Language Processing, Wissensgraphen, maschinelles Lernen.
 
* Mitarbeit in nationalen und internationalen Forschungsprojekten, ggf. mit Industriebezug.
 
* Mitarbeit in nationalen und internationalen Forschungsprojekten, ggf. mit Industriebezug.
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Sie verfügen über
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'''Sie verfügen''' über
* Ein sehr gutes abgeschlossenes (oder in naher Zukunft abzuschließendes) Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Computerlinguis­tik, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet.
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* Ein abgeschlossenes (oder in naher Zukunft abzuschließendes) Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Computerlinguis­tik, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet.
 
* Expertise im Bereich Natural Language Understanding/Processing, Wissensgraphen oder maschinelles Lernen.
 
* Expertise im Bereich Natural Language Understanding/Processing, Wissensgraphen oder maschinelles Lernen.
 
* Hohes Maß an Eigenverantwortung, Motivation, Engagement sowie ausgeprägte Teamfähigkeit.
 
* Hohes Maß an Eigenverantwortung, Motivation, Engagement sowie ausgeprägte Teamfähigkeit.
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Wir bieten  
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'''Wir bieten'''
 
* Einen modernen Arbeitsplatz mit Zugang zur exzellenten Ausstattung des KIT und des Lehrstuhls. Hierzu zählen Zugänge zu Servern und Hochleistungsrechnern und ein Notebook.
 
* Einen modernen Arbeitsplatz mit Zugang zur exzellenten Ausstattung des KIT und des Lehrstuhls. Hierzu zählen Zugänge zu Servern und Hochleistungsrechnern und ein Notebook.
 
* Eine abwechslungsreiche und verantwortungsvolle Tätigkeit mit einer offenen und angenehmen Arbeitsatmosphäre und der Freiheit, sich in Forschungsthemen einzuarbeiten.  
 
* Eine abwechslungsreiche und verantwortungsvolle Tätigkeit mit einer offenen und angenehmen Arbeitsatmosphäre und der Freiheit, sich in Forschungsthemen einzuarbeiten.  
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Gehalt: TV-L E13 (Vollzeitstelle).
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'''Gehalt:''' TV-L E13 (''Vollzeitstelle'').
  
  
Bewerbung bis: 31.12.2021
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Bewerbung bis: 09.01.2022 (verlängert)
  
 
Es wird empfohlen, die Bewerbung frühestmöglich einzureichen.
 
Es wird empfohlen, die Bewerbung frühestmöglich einzureichen.
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Fachliche Auskünfte erteilt Ihnen gerne Herr Dr.-Ing. Michael Färber (michael.faerber@kit.edu).
 
Fachliche Auskünfte erteilt Ihnen gerne Herr Dr.-Ing. Michael Färber (michael.faerber@kit.edu).
Ihre aussagekräftige Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Nachweise über Abschlüsse und Urkunden senden Sie bitte in einer PDF-Datei an Beate Kühner (kuehner@kit.edu) und Dr. Michael Färber (michael.faerber@kit.edu).
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Ihre aussagekräftige Bewerbung mit '''Anschreiben, Lebenslauf, Nachweise über Abschlüsse und Urkunden''' senden Sie bitte in ''einer'' PDF-Datei an Beate Kühner (kuehner@kit.edu) und Dr. Michael Färber (michael.faerber@kit.edu).
  
  
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Bei entsprechender Eignung werden schwerbehinderte Menschen bevorzugt berücksichtigt.
 
Bei entsprechender Eignung werden schwerbehinderte Menschen bevorzugt berücksichtigt.
|Beschreibung EN=KIT is one of the world’s leading research institutions in the field of technology. The Web Science research group at the KIT Institute AIFB is known worldwide for its research in the field of knowledge representation and, under the direction of Dr. Färber, deals with data science topics. The research group’s focus is on the development and application of artificial intelligence (AI) methods. The core topics include natural language processing (e.g., information extraction from text), the semantic representation of knowledge through knowledge graphs, machine learning (e.g. for search and recommender systems), and the combination of these topics.
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|Beschreibung EN=KIT is one of the world’s leading research institutions in the field of technology. The Web Science research group at the KIT Institute AIFB is known worldwide for its research in the field of knowledge representation and, under the direction of Dr. Färber, deals with data science topics. The research group’s focus is on the development and application of artificial intelligence (AI) methods. The core topics include natural language processing (e.g., information extraction from text), the semantic representation of knowledge through knowledge graphs, machine learning (e.g. for search and recommender systems), and the combination of these topics (see the examples [https://aifb.kit.edu/web/Michael_F%C3%A4rber/en here]).
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The research group works closely with the Information Process Engineering (IPE) research division of the FZI Research Center for Computer Science (FZI). There are also numerous connections to national and international research institutions and companies. An excellent infrastructure with servers and high-performance computers (e.g. HoreKa, one of the 15 fastest computers in Europe) is available for research.
 
The research group works closely with the Information Process Engineering (IPE) research division of the FZI Research Center for Computer Science (FZI). There are also numerous connections to national and international research institutions and companies. An excellent infrastructure with servers and high-performance computers (e.g. HoreKa, one of the 15 fastest computers in Europe) is available for research.
  
  
For our team at the “Web Science” chair, we are looking for a PhD student with the following tasks:
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For our team at the research group [[Web Science]] (lead: Dr. [[Michael Färber]]), we are looking for a PhD student with the following '''tasks''':
 
* Performing research in at least one of the following areas: natural language understanding/natural language processing, knowledge graphs, machine learning.
 
* Performing research in at least one of the following areas: natural language understanding/natural language processing, knowledge graphs, machine learning.
 
* Contributing to national and international research projects, often with industry partners.
 
* Contributing to national and international research projects, often with industry partners.
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You have
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'''You have'''
* A very good completed or almost completed master’s degree in computer science, business informatics, industrial engineering, computational linguistics, mathematics, or a related subject.
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* A completed or almost completed master’s degree in computer science, business informatics, industrial engineering, computational linguistics, mathematics, or a related subject.
 
* Expertise in natural language understanding/natural language processing, knowledge graphs, or machine learning.
 
* Expertise in natural language understanding/natural language processing, knowledge graphs, or machine learning.
 
* A high degree of personal responsibility, motivation, commitment, and excellent teamwork skills.
 
* A high degree of personal responsibility, motivation, commitment, and excellent teamwork skills.
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We offer  
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'''We offer'''
 
* A modern workplace with access to the excellent equipment of the KIT and the university chair. This includes access to servers and high-performance computers and a notebook.
 
* A modern workplace with access to the excellent equipment of the KIT and the university chair. This includes access to servers and high-performance computers and a notebook.
 
* A varied and responsible job with an open and pleasant working atmosphere and the freedom to familiarize yourself with research topics.
 
* A varied and responsible job with an open and pleasant working atmosphere and the freedom to familiarize yourself with research topics.
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Salary: TV-L (E13, 100%; around € 70,000 gross per year).
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'''Salary:''' TV-L (E13, ''100%''; around € 57,000 gross per year).
  
  
Application up to: December 31, 2021.
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Application up to: January 9, 2022 (extended).
 
It is recommended that you submit your application as early as possible.
 
It is recommended that you submit your application as early as possible.
  
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Please send your detailed application with cover letter, CV, copies of degrees and certificates in one PDF file to Beate Kühner (kuehner@kit.edu) and Dr. Michael Färber (michael.faerber@kit.edu).
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Please send your detailed application with '''cover letter, CV, copies of degrees and certificates''' in ''one'' PDF file to Beate Kühner (kuehner@kit.edu) and Dr. Michael Färber (michael.faerber@kit.edu).
  
 
We prefer to balance the number of female and male employees. Therefore, we kindly encourage female applicants to apply for this job.
 
We prefer to balance the number of female and male employees. Therefore, we kindly encourage female applicants to apply for this job.
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KIT is certified as a family-friendly university (familienfreundliche Hochschule) and offers part-time employment, leaves for family-related reasons, dual career options, and individual coaching for family-work balance.
 
KIT is certified as a family-friendly university (familienfreundliche Hochschule) and offers part-time employment, leaves for family-related reasons, dual career options, and individual coaching for family-work balance.
 
|Stellenart=Wissenschaftliche(r) Mitarbeiter(in) / Doktorand(in)
 
|Stellenart=Wissenschaftliche(r) Mitarbeiter(in) / Doktorand(in)
|Link PDF=PhD_NLU_KG_ML_EN.pdf
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|Link PDF=PhD_NLU_KG_ML_EN_r4.pdf
 
|Forschungsgruppe=Web Science
 
|Forschungsgruppe=Web Science
 
|Ausschreibender=Michael Färber
 
|Ausschreibender=Michael Färber
|Bewerbungsfrist=2021/12/31
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|Bewerbungsfrist=2022/01/09
 
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Aktuelle Version vom 31. Dezember 2021, 16:41 Uhr

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (w/m/d) / Doktorand (w/m/d) für Natural Language Understanding, Wissensgraphen oder maschinelles Lernen

Stellenausschreibung




Stellenbeschreibung

Das KIT zählt zu den weltweit führenden Forschungseinrichtungen im Technologiebereich. Die Forschungsgruppe Web Science am KIT-Institut AIFB ist weltweit führend im Bereich Wissensrepräsentation und beschäftigt sich unter der Leitung von Dr. Färber mit Data Science-Themen. Im Zentrum stehen dabei die Entwicklung und Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI). Zu den Kernthemen zählen die Verarbeitung von Texten (z.B. Informationsextraktion aus Texten), die semantische Wissensrepräsentation durch Wissensgra­phen, das maschinelle Lernen (z.B. für Such- und Empfehlungs­sys­teme), und die Kombination dieser Themen (siehe einige Beispiele hier).


Die Forschungsgruppe kooperiert eng mit dem Forschungsbereich Information Process Engineering (IPE) des FZI Forschungszentrum Informatik (FZI). Weiterhin bestehen zahlreiche Verbindungen zu nationalen und internationalen Forschungseinrichtungen und Firmen. Für die Forschung steht eine hervorragende Infrastruktur mit eigenen Servern und Hochleistungsrechnern (z.B. HoreKa, eine der 15 schnellsten Rechner Europas) bereit.


Für unser Team am Lehrstuhl Web Science (Leitung: Dr. Michael Färber) suchen wir einen wissenschaftlichen Mitarbeiter/eine wissenschaftliche Mitarbeiterin (w/m/d) mit Promotionsabsicht und folgenden Aufgaben:

  • Forschung in mindestens einem der folgenden Bereiche: Natural Language Understanding/Natural Language Processing, Wissensgraphen, maschinelles Lernen.
  • Mitarbeit in nationalen und internationalen Forschungsprojekten, ggf. mit Industriebezug.
  • Beteiligung an der Lehre (z.B. Übungen für englischsprachige und ggf. deutschsprachige Vorlesungen, Seminare).
  • Präsentation von Forschungsergebnissen und -prototypen im Rahmen von Publikationen und Vorträgen auf nationaler und internationaler Ebene.


Sie verfügen über

  • Ein abgeschlossenes (oder in naher Zukunft abzuschließendes) Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Computerlinguis­tik, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet.
  • Expertise im Bereich Natural Language Understanding/Processing, Wissensgraphen oder maschinelles Lernen.
  • Hohes Maß an Eigenverantwortung, Motivation, Engagement sowie ausgeprägte Teamfähigkeit.
  • Gute Englischkenntnisse sowie Präsentationsfähigkeiten.


Wir bieten

  • Einen modernen Arbeitsplatz mit Zugang zur exzellenten Ausstattung des KIT und des Lehrstuhls. Hierzu zählen Zugänge zu Servern und Hochleistungsrechnern und ein Notebook.
  • Eine abwechslungsreiche und verantwortungsvolle Tätigkeit mit einer offenen und angenehmen Arbeitsatmosphäre und der Freiheit, sich in Forschungsthemen einzuarbeiten.
  • Flexible Arbeitszeiten.
  • Internationale, finanziell geförderte Forschungsaufenthalte und Rückerstattung sämtlicher Konferenzreisen.
  • Ein breitgefächertes, finanziell gefördertes Fortbildungsangebot auch „über den Tellerrand hinaus“.
  • Eine Zusatzrente nach VBL und eine Mensa.


Gehalt: TV-L E13 (Vollzeitstelle).


Bewerbung bis: 09.01.2022 (verlängert)

Es wird empfohlen, die Bewerbung frühestmöglich einzureichen.


Fachliche Auskünfte erteilt Ihnen gerne Herr Dr.-Ing. Michael Färber (michael faerber∂kit edu). Ihre aussagekräftige Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Nachweise über Abschlüsse und Urkunden senden Sie bitte in einer PDF-Datei an Beate Kühner (kuehner∂kit edu) und Dr. Michael Färber (michael faerber∂kit edu).


Wir streben eine möglichst gleichmäßige Besetzung der Arbeitsplätze mit Beschäftigten (w/m/d) an und würden uns daher insbesondere über Bewerbungen von Frauen freuen.

Bei entsprechender Eignung werden schwerbehinderte Menschen bevorzugt berücksichtigt.

Stellenart

Wissenschaftliche(r) Mitarbeiter(in) / Doktorand(in)

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Ausschreibende(r)

Michael Färber

Forschungsgruppe

Web Science

Bewerbungsfrist

9. Januar 2022