Studentische / Wissenschaftliche Hilfskraft (w/m/x)

Aufgaben:

Als Mitglied des ISE Forschungsteams arbeiten Sie an spannenden Forschungsprojekten zur Entwicklung großer Wissensgraphen. Ihre Aufgaben umfassen die Analyse komplexer Daten, die Erstellung von Wissensmodellen und die Anwendung von Methoden zur Datenbereinigung und Informationsextraktion. Mit Ihrer Expertise tragen Sie dazu bei, unsere Forschung voranzutreiben und neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Qualifikation:

Laufendes Studium (Bachelor oder Master) in der Fachrichtung Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Informationswissenschaft oder einer vergleichbaren Studienrichtung. Kenntnisse und Erfahrung in der Entwicklung von Anwendungssoftware, vorzugsweise in Python. Grundlegende Linux-Administrations- und Skripting-Kenntnisse (Shell, Bash). Kenntnisse in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Linked Data, Informationsextraktion und/oder Data Science sowie in der Verwendung und Abfrage von Knowledge Graphen (DBpedia oder Wikidata) sind ein Plus. Eine gute Auffassungsgabe, um sich schnell in neue Themen und Aufgaben einarbeiten zu können. Gute Englischkenntnisse, um in einem internationalen Team mitwirken zu können.

Wir bieten:

Ein hoch motiviertes, enthusiastisches und internationales Forschungsteam Ein unterstützendes Umfeld, mit der Möglichkeit, Ihre Abschlussarbeit zu aktuellen Forschungsfragen zu verfassen Eine Mentorenperson als Teil Ihres neuen Teams, die Sie durch die Einarbeitungsphase begleitet Vergütung nach den Sätzen des Landes Baden-Württemberg Vereinbarkeit von Familie und Beruf, zertifiziert durch das audit berufundfamilie 25 EUR Arbeitgeberzuschuss zum Deutschland-Ticket

Über Uns:

Für unser Forschungsteam Information Service Engineering (ISE) an unserem Standort in Karlsruhe suchen wir studentische/wissenschaftliche Hilfskräfte (w/m/x) für einen Zeitraum von mindestens drei Monaten. Im Bereich Information Service Engineering (ISE) entwickeln wir zukunftsweisende Lösungen für die Verarbeitung großer Datenmengen. Dabei kombinieren wir symbolische und subsymbolische KI-Methoden, um Wissen aus verschiedensten Quellen zu extrahieren und zu vernetzen. Unsere Forschungsschwerpunkte umfassen Knowledge Graphen, Large Language Models und Natural Language Processing. Unsere Expertise kommt in Projekten aus den Digitalen Geisteswissenschaften, den Materialwissenschaften und dem Forschungsdatenmanagement zum Einsatz. Mit unserer Arbeit legen wir den Grundstein für eine intelligentere Zukunft, in der Daten nicht nur gesammelt, sondern auch verstanden und genutzt werden, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und Innovationen voranzutreiben.