Mitarbeiter*in für Datenkuration und Metadatenmanagement (w/m/d)

PhotonicNet GmbH; Berlin; In loco; EUR 38.000 - 47.000; Part-time

Vantaggi offerti da questo lavoro

30 Tage Jahresurlaub

Hauptstadtzulage bis 150€/Monat

VBL Altersvorsorge

Descrizione del lavoro

Das Zuse-Institut Berlin (ZIB) sucht eine Mitarbeiterin/einen Mitarbeiter für Datenkuration und Metadatenmanagement im Teilzeitbereich zur Unterstützung des digiS-Teams. Die Stelle ist befristet im DFG-Projekt mit 75% der regulären Arbeitszeit (29,55 Wochenstunden) und wird nach TV-L vergütet.

Zu den Aufgaben gehören die Identifikation, Annotation und Qualitätskontrollen von Objektdaten des Berliner Stadtraums, sowie die Mitarbeit an Richtlinien und Datenimporten.

Competenze

• Erfolgreich abgeschlossenes einschlägiges Hochschulstudium (Bachelor oder FH-Diplom) in Bibliotheks- und Informationswissenschaft, Archivwesen, Dokumentation, Museologie, Digital Humanities oder Datenmanagement.
• Erfahrung in der digitalen Objekterschließung sowie in der strukturierten Erfassung, Pflege und Qualitätssicherung von Daten und Metadaten aus dem Kulturerbebereich.
• Erfahrung mit museologischen und/oder archivischen Sammlungsdatenbanken.
• Erfahrung mit gängigen Metadatenstandards, kontrollierten Vokabularen und Normdaten aus dem Kulturerbebereich.

Mansioni

• Identifikation, Recherche und Dokumentation von Objekten des Berliner Stadtraums anhand einschlägiger Datenbanken und Quellen
• Durchführung manueller und KI-gestützter Bildannotationen nach vorgegebenen Richtlinien sowie unter Verwendung fachspezifischer Vokabulare und Normdaten
• Technische und formale Qualitätskontrolle von Digitalisaten, Metadaten und Annotationen
• Erarbeitung und Dokumentation von Annotationsrichtlinien für die Objekte des Datenkorpus
• Import von Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen in die projektinternen Arbeitsumgebungen
• Aufbereitung von Datensätzen für das Training von KI-Modellen sowie Mitwirkung am Forschungsdatenmanagement
• Fachliche Abstimmung mit den Kooperationspartnerinnen und Kooperationspartnern zu Datenlieferungen, Metadaten und Nutzungsbedingungen
• Vorbereitung von Materialien für Projekttreffen, Workshops, Präsentationen und Veröffentlichungen sowie Mitwirkung an der Projektdokumentation

Conoscenze

Teamfähigkeit

Deutschkenntnisse

Englischkenntnisse

Datenmanagement

Bildannotation

Formazione

Bachelor/FH-Diplom in relevanten Bereichen

Descrizione del lavoro

Mitarbeiter*in für Datenkuration und Metadatenmanagement (w/m/d)

Zuse Institute Berlin (ZIB)
Takustraße 7
14195 Berlin

Teilzeit
Befristet
37.605 - 46.817 € pro Jahr

Rahmenbedingungen

In der Abteilung "Digitale Daten und Informationen für Gesellschaft, Wissenschaft und Kultur" angesiedelt ist digiS, das Forschungs- und Kompetenzzentrum Digitalisierung Berlin. digiS betreut und unterstützt Digitalisierungsprojekte aus Berliner Kulturerbeeinrichtungen, die von der Berliner Senatsverwaltung für Kultur und Gesellschaftlichen Zusammenhalt gefördert werden. Zur Verstärkung des digiS-Teams ist im Rahmen eines von der DFG geförderten Projekts zum 01.01.2027 die hier ausgeschriebene Stelle in Teilzeit (75 v. H.; 29,55 Wochenstunden), befristet für zwei Jahre zu besetzen. Die Vergütung erfolgt nach den Bestimmungen des Tarifvertrages für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L) entsprechend den persönlichen Voraussetzungen bis Entgeltgruppe 11.

Hintergrund & Kontext

Innerhalb des DFG-Projektes "Ansichten einer Großstadt - ein offenes, diachrones und tief annotiertes Corpus von bildlichen Darstellungen des Berliner Stadtraums" soll ein Korpus zeitlich, stilistisch und inhaltlich diverser Darstellungen des öffentlichen Raums Berlins zusammengetragen und mit Blick auf eine Nachnutzung für KI-Modelle angereichert werden.

Die Bilder sollen unter anderem hinsichtlich ihrer zeitlichen und geographischen Verortung, ihrer Darstellungsweise sowie ihres Bildinhalts annotiert werden. Auf dieser Grundlage sollen Verfahren des Maschinellen Lernens entwickelt und erprobt werden, mit denen sich Berlin-Darstellungen zeitlich und räumlich automatisiert erkennen und klassifizieren lassen.

Was zu tun ist

• Identifikation, Recherche und Dokumentation von Objekten des Berliner Stadtraums anhand einschlägiger Datenbanken und Quellen
• Durchführung manueller und KI-gestützter Bildannotationen nach vorgegebenen Richtlinien sowie unter Verwendung fachspezifischer Vokabulare und Normdaten
• Technische und formale Qualitätskontrolle von Digitalisaten, Metadaten und Annotationen
• Erarbeitung und Dokumentation von Annotationsrichtlinien für die Objekte des Datenkorpus
• Import von Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen in die projektinternen Arbeitsumgebungen
• Aufbereitung von Datensätzen für das Training von KI-Modellen sowie Mitwirkung am Forschungsdatenmanagement
• Fachliche Abstimmung mit den Kooperationspartnerinnen und Kooperationspartnern zu Datenlieferungen, Metadaten und Nutzungsbedingungen
• Vorbereitung von Materialien für Projekttreffen, Workshops, Präsentationen und Veröffentlichungen sowie Mitwirkung an der Projektdokumentation

Was wir erwarten
Erforderlich:

• Erfolgreich abgeschlossenes einschlägiges Hochschulstudium (Bachelor oder FH-Diplom) in den Bereichen Bibliotheks- und Informationswissenschaft, Archivwesen, Dokumentation, Museologie, Digital Humanities oder Datenmanagement
• Erfahrung in der digitalen Objekterschließung sowie in der strukturierten Erfassung, Pflege und Qualitätssicherung von Daten und Metadaten aus dem Kulturerbebereich
• Erfahrung im Umgang mit museologischen und/oder archivischen Sammlungsdatenbanken
• Erfahrung mit gängigen Metadatenstandards, kontrollierten Vokabularen und Normdaten aus dem Kulturerbebereich
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sowie Englischkenntnisse, die einen sicheren Umgang mit englischsprachigen Softwareoberflächen und Fachdokumentationen ermöglichen
• Ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit
• Bereitschaft und Fähigkeit, sich in neue Anwendungen einzuarbeiten, insbesondere in Werkzeuge für das Datenmanagement, die Datenstrukturierung und die Bildannotation

Erwünscht:

• Erfahrung mit Wikidata oder anderen Linked-Open-Data-Systemen
• Erfahrung im Forschungsdatenmanagement unter Anwendung der FAIR-Prinzipien
• Grundlegende Programmierkenntnisse
• Interesse an der Stadtgeschichte und am kulturellen Erbe Berlins

Unser Angebot

Wir bieten einen aktiven Einarbeitungsprozess, um neuen Mitarbeiter*innen die Fähigkeiten und das Wissen zu vermitteln, die für ihren Erfolg bei digiS und bei ihrer Karriere wichtig sind, eine familienfreundliche Arbeitsumgebung durch flexible Arbeits- und Besprechungszeiten sowie

• ein abwechslungsreiches, zukunftsorientiertes und verantwortungsvolles Aufgabengebiet,
• berufliche Fortbildungsmöglichkeiten und Unterstützung in der fachlichen Weiterentwicklung,
• ergänzende Altersvorsorge (VBL),
• 30 Tage Jahresurlaub, flexible Arbeitszeiten (Gleitzeit),
• eine Vergütung auf Basis des TV-L (Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder) entsprechend der Qualifikation und Berufserfahrung mit Jahressonderzahlung,
• Hauptstadtzulage von bis zu 150 € monatlich, alternativ BVG-Jobticket + Differenzbetrag,
• die vergünstigte Nutzung der Mensen und des Sportprogramms der FU durch die enge Zusammenarbeit mit der Freien Universität Berlin.

Das Zuse-Institut Berlin setzt sich für Vielfalt, Chancengleichheit und ein respektvolles Miteinander ein. Zur Erhöhung des Frauenanteils in den Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, sind Bewerbungen von Frauen ausdrücklich erwünscht. Unabhängig davon begrüßen wir Bewerbungen von allen qualifizierten Personen unabhängig von Alter, Behinderung, ethnischer oder sozialer Herkunft, Religion oder Weltanschauung sowie sexueller Orientierung oder geschlechtlicher Identität.

Über uns

Das Zuse-Institut Berlin ist ein interdisziplinäre arbeitendes Forschungsinstitut des Landes Berlin, das Künstliche Intelligenz und Wissenschaftliches Rechnen mit anwendungsorientierter Mathematik und High-Performance Computing verbindet. Gemeinsam mit Partnern aus Wissenschaft, Technologie und Industrie entwickeln wir computergestützte Methoden zur Lösung gesellschaftlich relevanter Probleme und stellen modernste Hochleistungsrechen,- KI und Datenmanagement-Infrastrukturen bereit