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* Ein 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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Bewerbung bis: 31.12.2021
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Es wird empfohlen, die Bewerbung frühestmöglich einzureichen.
 
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* A 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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Application up to: December 31, 2021.
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It is recommended that you submit your application as early as possible.
 
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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_r2.pdf
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|Forschungsgruppe=Web Science
 
|Forschungsgruppe=Web Science
 
|Ausschreibender=Michael Färber
 
|Ausschreibender=Michael Färber
|Bewerbungsfrist=2021/12/31
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Aktuelle Version vom 7. Februar 2022, 10:52 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: 06.03.2022

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)

Link PDF

Download (pdf)

Ausschreibende(r)

Michael Färber

Forschungsgruppe

Web Science

Bewerbungsfrist

6. März 2022