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Ein innovatives Forschungsteam sucht einen leidenschaftlichen Programmierer für Frontend-Entwicklung und Machine Learning Integration. Diese spannende Rolle bietet die Möglichkeit, an nationalen und internationalen Projekten zur Biodiversität zu arbeiten und innovative Dateninfrastrukturen zu entwickeln. Sie werden in einem dynamischen Team arbeiten, das sich für die Verbesserung der Benutzererfahrung durch professionelle UI-Designs und moderne Technologien einsetzt. Wenn Sie eine proaktive Einstellung und Begeisterung für die digitale Transformation mitbringen, ist dies die perfekte Gelegenheit für Sie, Ihre Fähigkeiten in einem unterstützenden und vielfältigen Umfeld einzubringen.
Die Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung (SGN) wurde 1817 gegründet und zählt zu den wichtigsten Forschungseinrichtungen rund um die biologische Vielfalt. An den elf Standorten in ganz Deutschland betreiben Wissenschaftler
Wir suchen zur Verstärkung unseres Software-Entwicklungsteams für Biodiversitäts-Informatik ab sofort am Standort Frankfurt eine
Programmierer
Das sind Ihre Herausforderungen
Unser Team ist am Aufbau nationaler und internationaler Forschungsdateninfrastrukturen beteiligt, die Senckenbergs Forschungsdaten aus den Bereichen Geo- und Biodiversität nachhaltig und interdisziplinär bereitstellen. So sind wir im Rahmen des Projektes “DiSSCo Transition" am Aufbau einer europaweiten Infrastruktur für Digitalisierung und web-basierte Veröffentlichung von Datenbeständen aus naturwissenschaftlichen Sammlungen (Museen, Living Collections wie botanischen Gärten sowie Gewebesammlungen) beteiligt. Ziel ist der Aufbau einer Infrastruktur für die verteilte Pflege, Annotation und Mobilisierung von Biodiversitätsdaten unter Einbeziehung von Machine Learning zur Extraktion und Quantifizierung von Merkmalsausprägungen (Traits) aus Digitalisaten .
Unser Forschungsdatenmanagement orientiert sich insbesondere an den FAIR-Prinzipien (https : / / www.go-fair.org / fair-principles) und darauf aufbauenden Technologien für die web-basierte Bereitstellung von Forschungsdaten wie RO-Crate (https : / / www.researchobject.org / ro-crate).
Primäre Aufgabe der ausgeschriebenen Stelle ist die Entwicklung und Implementierung von web-basierten User Interfaces für Machine Learning Services sowie Integration zusätzlicher Funktionalität wie Crowdsourcing-basierte Überarbeitung von automatisierten Bildannotationen durch Citizen Scientists (Humans-in-the-Loop, Prototype : https : / / wildlive.senckenberg.de).
Die Projektstelle ist Teil unserer wissenschaftlichen IT mit Expert
Das erwarten wir
Wir bieten Ihnen
Senckenberg engagiert sich für Vielfalt. Wir profitieren von den unterschiedlichen Expertisen, Perspektiven und Persönlichkeiten unserer Mitarbeiter