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Hybrid
Hochschule Wismar
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) Machine Learning - Natural Language Processing
TV-L E 13
noch 13 Tage
online seit 09.10.2026
location_on Schwerin
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Angebots-ID Interamt:
1500231
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|
Kennung:
17501
content_copy
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) Machine Learning - Natural Language Processing
location_on 19053 Schwerin
Hybrid
Hochschule Wismar
23966 Wismar
work
Entgelt: TV-L E 13
schedule
Teilzeit
Befristet
Wochenarbeitszeit: 20 h
calendar_month
Besetzung zum: 01.11.2026
Bewerbungsfrist: 21.10.2026
Die Hochschule Wismar ist eine leistungsstarke, innovative und international ausgerichtete Hochschule mit einer langjährigen akademischen Tradition. Durch die besondere Förderung interdisziplinärer Projekte bietet unsere Hochschule eine optimale Basis für innovative Forschung und Lehre. Die Hansestadt Wismar ist UNESCO-Weltkulturerbe, unmittelbar an der Ostsee und liegt in einer landschaftlich reizvollen Region.
In der Arbeitsgruppe Data Science and Machine Learning an der Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Bereich Elektrotechnik und Informatik, ist im Drittmittelprojekt "NFDI4Datascience" zu besetzen.
Ihre Aufgaben:
- Eigenständige Bearbeitung des Projektes "NFDI4DataScience"
- Identifikation von AI Benchmarks und semantische Beschreibung
- Einheitliche Beschreibung von (Meta)Daten und Abgleich von Vokabularen
- Erzeugen von Knowledge Graphs zur semantischen Beschreibung von Datensätzen
- Entwicklung von Tool-Support zur Unterstützung von reproduzierbaren AI-Benchmarks
- Evaluation der entwickelten Methoden auf Benchmarkdatensätzen
- Erstellung und Präsentation von wissenschaftlichen Veröffentlichungen
- Berichterstattung, Berichterstellung zu o. g. Tätigkeiten
Ihr Profil:
- erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder gleichwertiger Abschluss) in einer ingenieurwissenschaftlichen Fachdisziplin, vorzugsweise Informatik
- Kenntnisse im Natural Language Processing, Datenintegration, Ontologien und Knowledge Graphs
- erste Erfahrungen im Umgang mit Knowledge Graphs,
- offener und reproduzierbarer Umgang mit wissenschaftlichen Daten und Methoden
- Bereitschaft zur Einarbeitung in neue Themenfelder
- Teamfähigkeit, selbstständiges Arbeiten, Einsatzbereitschaft
- sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Nähere Informationen zur Bewerbung finden Sie unter:
Auf dieses Angebot können Sie sich nur über die Bewerbungsseite des ausschreibenden Arbeitgebenden bewerben.
Kontakt
person Ansprechperson:
Frau
Witteck
callTelefon:
+49 3841 753 7721 
