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Am Forschungszentrum L3S sind drei Stellen als

 

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (Doktorand/in, m/w/d)
(EntgGr. 13 TV-L, 100 %)

 

zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen. Die Stellen sind zunächst bis zum 31.12.2021 befristet, eine Verlängerung wird angestrebt.

 

Aufgaben

Die wissenschaftlichen Arbeiten beziehen sich auf die Durchführung von räumlich-zeitlicher Analyse sehr großer Datenmengen in verschiedenen Anwendungsbereichen, insbesondere in den Bereichen (Elektro-)Mobilität, Logistik, kontrollierte Datenweitergabe sowie der Verbesserung der Benutzbarkeit, Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit von Machine Learning- und Datenanalyse-Methoden.

 

Während Ihrer Arbeit werden Sie Lösungen für Echtwelt-Probleme entwickeln, die die Datenanalyse von sehr großen Datenmengen erfordern. Sie werden dabei Technologien für verteilte Datenverarbeitung wie Hadoop, HBase und Spark sowie Datenbankmanagementsysteme wie Postgres/PostGis und state-of-the-art Machine Learning Bibliotheken wie Apache Spark MLlib, SANSA, Tensorflow und Keras verwenden.

 

Ihre Forschung ist mit den Arbeiten in den Projekten Simple-ML, WorldKG, CampaNeo, d-E-mand und smasHit verbunden, die von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG), dem Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), dem Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) und dem EU Horizon 2020 Programm gefördert werden. Ihre Forschung wird einen wichtigen Beitrag zur Entwicklung von integrierten Datenanalyse- und Machine Learning-Plattformen darstellen.

 

Ihre Forschung wird sich in einem herausfordernden und einzigartigen Forschungsumfeld auf ausgewählte Themen in den folgenden Bereichen konzentrieren:

  • Analyse von sehr großen Datenmengen
  • Profilerstellung von räumlich-zeitlichen Daten
  • Erstellung von sehr großen räumlich-zeitlichen Wissensgraphen
  • Analyse von Volunteered Geographic Information (z.B. OpenStreetMap)
  • Machine Learning mit zeitlich-räumlichen Daten
  • Räumliche Algorithmen und Datenstrukturen
  • Modelle für Prognosen in den Domänen (Elektro-)Mobilität und Logistik
  • Anwendungen von Wissensgraphen im Bereich Machine Learning
  • Nachverfolgbarkeit von Datennutzung

 

Einstellungsvoraussetzungen

Voraussetzung für die Einstellung ist ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium sowie sehr gutes Vorwissen in einem oder mehreren für diese Ausschreibung relevanten Bereichen. Ein exzellenter Master-Abschluss in Informatik oder verwandter Studienrichtung, gute Deutsch- und Englisch-Kenntnisse ebenso wie gute Kommunikations- und Teamfähigkeiten werden erwartet, internationale Erfahrungen sind hilfreich.

 

Die Arbeitsplätze sind für eine Besetzung mit Teilzeitkräften geeignet, sofern diese dadurch insgesamt in vollem Umfang abgedeckt werden können.

 

Die Leibniz Universität Hannover will die berufliche Gleichberechtigung von Frauen und Männern besonders fördern und fordert deshalb qualifizierte Frauen nachdrücklich auf, sich zu bewerben. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt.

 

Für Auskünfte steht Ihnen Frau Dr. Demidova per E-Mail: demidova@L3S.de gerne zur Verfügung.

 

Bitte senden Sie uns Ihre Bewerbung mit den üblichen Dokumenten sowie einer Liste mit Referenzen bis zum 15.01.2020 in elektronischer Form an E-Mail: nejdl@L3S.de

 

oder postalisch an:

Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover

Forschungszentrum L3S

Prof. Dr. Wolfgang Nejdl

Appelstrasse 4

30167 Hannover

http://www.uni-hannover.de/jobs

 

Die Auswertung der eingegangenen Bewerbungen beginnt am 15.01.2020. Später eingehende Bewerbungen werden so lange berücksichtigt, bis die Stellen besetzt sind.

 

Informationen nach Artikel 13 DSGVO zur Erhebung personenbezogener Daten finden Sie unter https://www.uni-hannover.de/de/datenschutzhinweis-bewerbungen/.