Role overview
Kennziffer 2025/270e**
Die Universität Konstanz ist eine dynamische und international erfolgreiche Forschungsuniversität mit etwa 10.000 Studierenden. Die Architektur der Campusuniversität fördert die interdisziplinäre Kooperation sowie die Gemeinschaft der Forschenden, Lehrenden und Studierenden. Die Universität Konstanz wird seit 2006 im Rahmen der Exzellenzstrategie gefördert.
Mit rund 3500 Mitarbeitenden gehört die Universität Konstanz zu den größten Arbeitgebern der Region. In einer der schönsten Gegenden Deutschlands bieten wir flexible Arbeitsmodell, vielfältige Weiterbildungs- und Gesundheitsangebote sowie attraktive Möglichkeiten zur Familienförderung.
What you'll work on
- Planung der Überführung von prototypischen Machine-Learning-Lösungen () zur Automatisierung der Erschließung von Literaturressourcen (Metadata Mining) in produktive Dienste
- Konzeptionelle Integration der entstehenden Dienste in die bestehende Serviceumgebung des KIM samt Speicherung und Verwaltung zugehöriger Datenobjekte und Herstellung von Interoperabilität mit anderen Metadatensystemen
- Erstellung und Pflege von Corpora für ML-Modelle
- Fachliche Beurteilung und Auswahl geeigneter Verfahren zum Trainieren der Daten. Training und Evaluierung von Machine-Learning-Modellen
- Konzeptionelle Entwicklung und Anpassung von Schnittstellen (z.B. REST-API) zur Ermöglichung der Datenflüsse zwischen Anwendungen (Annif, Da-3) und Datenbanken (K10plus)
- Entwicklung eines Werkzeugs, das unterschiedliche Inhaltserschließungssysteme miteinander vergleicht und aufeinander mappt
- Testing und Qualitätssicherung der entwickelten Softwarekomponenten
- Dokumentation und Versionierung der softwaretechnischen Entwicklungen für Open-Source-Nachnutzung
- Der Aufgabenzuschnitt erfolgt in Abhängigkeit der persönlichen Voraussetzungen
What we're looking for
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in Informatik, Data Science, Computerlinguistik oder vergleichbare Qualifikation
- Einschlägige Erfahrung in der Anwendung von Machine Learning-Verfahren und von Natural Language Processing-Modellen
- Erfahrung mit Deep Learning-Frameworks wie TensorFlow
- Exzellente Kenntnisse der Entwicklung mit Python oder einer anderen modernen Plattform zur Entwicklung von ML-Modellen und Anwendungsdiensten
- Erfahrung im Design und in der Umsetzung robuster, modularer Softwarearchitekturen
- Vertiefte Erfahrung im Einsatz von Datenbanken, von Datenintegration und Datenbereinigung
- Erfahrung oder Kenntnisse im Design von APIs von Vorteil
- Analytisches Denken, strukturierte Arbeitsweise
- Initiative, lösungsorientierte und teamfähige Persönlichkeit
- Erfahrungen mit administrativer und methodischer Projektarbeit
- Gute Deutschkenntnisse (mindestens Niveau B2)
Tags & focus areas
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