T19-2024 - Wiss. Mitarbeiter:in (w/m/d) in den Bereichen Data Management, Data Science und Machine Learning

Die TU Darmstadt steht für exzellente und relevante Wissenschaft. Die tiefgreifenden globalen Veränderungsprozesse – von Energiewende bis zu Künstlicher Intelligenz – gestalten wir durch herausragende Erkenntnisse und zukunftsweisende Studienangebote entscheidend mit. Unsere Spitzenforschung bündeln wir in drei Feldern: Energy and Environment, Information and Intelligence, Matter and Materials. Als eine in der Metropolregion Frankfurt-Rhein-Main verankerte und sehr stark international geprägte Universität sehen wir uns den europäischen Werten und der europäischen Integration verpflichtet.

FAIRe Daten ermöglichen Transparenz - Transparenz ermöglicht Nachhaltigkeit!

Diese Erkenntnis leitet die zukunftsweisende Forschung unseres interdisziplinären Teams.

Im Zentrum unserer Forschung steht die Transformation von Daten in nachhaltige Ressourcen durch das Prinzip von FAIR: Findable (auffindbar), Accessible (zugänglich), Interoperable (interoperabel) und Reusable (wiederverwendbar). Unser interdisziplinäres Team widmet sich der Erforschung und Optimierung des gesamten Daten-Lebenszyklus – von der Erzeugung über die Aufbereitung und Speicherung bis hin zur effektiven Nutzung. Unser Ziel ist es, durch ein vom BMBF unterstütztes Forschungsprojekt, einen Empfehlungsdienst zu entwickeln, der den Zugang zu und die Verbreitung von FAIR-Data-Management-Praktiken erleichtert. Dieser Schritt soll die Bildung in einem kritischen Bereich der modernen Forschung vorantreiben und letztlich die Qualität und Zugänglichkeit von Daten in wissenschaftlichen, gesellschaftlichen und industriellen Kontexten zu verbessern. Dieses Vorhaben bildet einen wesentlichen Beitrag zur Entwicklung einer informierten und vernetzten Gesellschaft, in der Daten als wertvolle Ressource im Zentrum von Innovation und Fortschritt stehen.

Um diese Vision zu verwirklichen, suchen wir nach einem:einer motivierten Wissenschaftler:in, der:die sich mit Leidenschaft und Engagement unserem Vorhaben anschließt. Gemeinsam möchten wir die Grenzen des Möglichen erweitern und einen bedeutenden Beitrag zur Förderung von Transparenz, Nachhaltigkeit und Zugänglichkeit in der Forschung leisten.

• Analyse von Schnittstellen, Informationsmodellen und Qualitätskriterien sowie Anforde­rungsmanagement auf Basis von Kompetenzfragen für die Integration bestehender Sammlungen und Plattformen für Lehr-, Lernangebote.
• Entwicklung von Informationsmodellen sowohl im Bereich ingenieurwissenschaftlicher Ex­perimente und Simulationen als auch im Kontext einer Knowledge Base für Datenkompetenz (digital literacy).
• Entwicklung, Validierung und Einsatz von Algorithmen im Bereich Machine-Learning, insb. Text-Mining und Natural-Language-Processing für die Realisierung von Pipelines für Question-Answering und Exploration im Kontext einer Knowledge-Base.
• Integration von Algorithmen, Wissensdatenbanken und Wissensgraphen in Backend-Diensten für einen Empfehlungsdienst und die zielgerichtete Analyse von Nutzerprofilen im Kontext der Entwicklung einer Knowledge-Base für Datenkompetenz.
• Projektmanagement zur Koordination der Aktivitäten der Projektpartner.

• sehr guter wissenschaftlicher Studienabschluss (Master, Diplom) des Maschinenbaus, Informatik, Information Sciences, Digital Humanities, der angewandten oder digitalen Linguistik, oder vergleichbar
• Erfahrungen auf dem Gebiet des Forschungsdatenmanagements (FDM) sind wünschenswert.
• Erfahrungen auf dem Gebiet des maschinellen Lernens, insb. Natural-Language-Processing und Text-Mining.
• Erfahrungen mit der Implementierung und Validierung von Algorithmen.
• Fundierte Kenntnisse in einer oder mehrerer Programmiersprachen (Matlab, Python, C, etc.) und Best-Practices für die Softwareentwicklung.
• Sehr gute organisatorische Fähigkeiten und eine hohe Leistungsbereitschaft.
• Sehr gute Kenntnisse der deutschen sowie der englischen Sprache in Wort und Schrift.

Die Technische Universität Darmstadt bietet vielfältige und herausfordernde Aufgaben, eigenverantwortliches Arbeiten, aktuelle Technologien, gute kollegiale und partnerschaftliche Zusammenarbeit, bedarfsorientierte Fortbildungsmöglichkeiten und eine individuelle Personalentwicklung.

Wir bieten Ihnen die Gelegenheit zur Vorbereitung einer Promotion. Das Beschäftigungsverhältnis dient zugleich der wissenschaftlichen Qualifizierung.

• Entfaltung und Gestaltung – Ein umfassendes internes Weiterbildungsangebot sowie Möglichkeiten der Weiterqualifizierung und Entwicklung.
• Urlaub/Bildungsurlaub – 30 Tage Urlaub pro Jahr (bei Vollzeit) und 5 Tage Bildungsurlaub.
• Nachhaltig und Mobil – Freifahrtberechtigung im gesamten Regionalverkehr in Hessen durch das LandesTicket Hessen nach den jeweils geltenden tariflichen Bestimmungen sowie mobiles Arbeiten.
• Fit und Gesund – kostenlose medizinische Vorsorgeuntersuchungen und umfangreiches vergünstigtes Sportangebot
• Work-Life Balance – flexible Arbeitszeitmodelle; Betriebliches Gesundheitsmanagement
• Altersvorsorge - Zusatzversorgung des öffentlichen Dienstes (VBL) nach den jeweils geltenden Bestimmungen
• Dienstrad/Fahrradleasing
• Familienfreundlichkeit/Vereinbarkeit Familie/Pflege/Beruf -  Kinderbetreuungsangebote sowie Zahlung einer Kinderzulage (gemäß tariflichen Bestimmungen), Ferienangebote

Die Technische Universität Darmstadt strebt eine Erhöhung des Anteils der Frauen am Personal an und fordert deshalb besonders Frauen auf, sich zu bewerben. Bewerber:innen mit einem Grad der Behinderung von mindestens 50 oder diesen Gleichgestellte werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Die Vergütung erfolgt nach dem Tarifvertrag für die Technische Universität Darmstadt (TV - TU Darmstadt). Teilzeitbeschäftigung ist grundsätzlich möglich.

Mit dem Absenden Ihrer Bewerbung willigen Sie ein, dass Ihre Daten zum Zwecke des Stellenbesetzungsverfahrens gespeichert und verarbeitet werden. Sie finden unsere Datenschutzerklärung auf unserer Homepage.

Für Rückfragen zu dieser Position steht Ihnen M.Sc. Julius Breuer unter julius.breuer@tu-darmstadt.de gerne zur Verfügung.