Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in Wissensgraphen

Kurzbeschreibung der Position

(Entgeltgruppe 13 TV-L, Arbeitszeit bis zu 100 %, befristet bis 31.12.2027)

Die AbteilungKnowledge Technologies for the Social Sciences(KTS)forscht an der Schnittstelle von Information Retrieval, Natural Language Processing, semantischen Technologien und Human Information Interaction als Grundlage für innovative Webportale und Plattformen für die Suche und Nutzung von Forschungsdaten. KTS-Innovationen basieren auf einem State-of-the-Art-Software-Stack und forschungsbasierten Innovationen in den genannten Bereichen.

Das Projekt GRAPHIA

Das von der EU finanzierte ProjektGRAPHIAzielt darauf ab, den Einsatz von Methoden und Open-Science-Praktiken voranzutreiben, um das analytische Potenzial der Forschung in den Sozial- und Geisteswissenschaften (SSH) zu verbessern, insbesondere in den Bereichen soziale Ungleichheit, demografischer Wandel, Migration, bewaffnete Konflikte, Fehlinformationen und kulturelles Erbe. Durch die Entwicklung eines umfassenden Wissensgraphen für SSH und die Integration von Anwendungen auf Basis künstlicher Intelligenz und großer Sprachmodelle wird GRAPHIA heterogene SSH-Daten in interoperablere und maschinenlesbare Formate umwandeln. Diese Infrastruktur soll die Kapazitäten für die Datenvisualisierung und -analyse stärken, die Identifizierung von Mustern in unstrukturierten Daten erleichtern und eine systematischere Untersuchung sozialer und kultureller Dynamiken unterstützen.

Ihr Aufgabengebiet:

• Implementierung von Ansätzen zur Übertragung von (Meta-)Daten nach RDF und zur Integration in den GRAPHIA-Wissensgraphen
• Adaption und Evaluation von Informationsextraktions-Pipelines, um Erwähnungen von Entitäten in wissenschaftlichen Ressourcen zu identifizieren
• Zusammenarbeit mit anderen Projektpartnern in den jeweiligen Arbeitspaketen des GRAPHIA-Projekts
• Angewandte Forschung in Bereichen wie Wissensgraphen, Informationsextraktion, maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz im Kontext wissenschaftlicher Daten
• Veröffentlichung von Forschungs- und Projektergebnissen

Ihr Profil:

• Wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master) in Informatik oder verwandten Bereichen
• Forschungsinteressen in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: Wissensgraphen, Informationsextraktion, maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz
• Expertise in der Softwareentwicklung mit Python, Datenbank- und Suchmaschinentechnologien, Frameworks für maschinelles Lernen, semantischen Webtechnologien, Docker
• Wünschenswert: Expertise in der Arbeit mit wissenschaftlichen Daten, Metadaten- und Webstandards
• Fähigkeit, fließend in Englisch zu kommunizieren, Grundkenntnisse der deutschen Sprache wünschenswert