Wissenschaftliche*r Angestellte*r (w/m/d)

ZIB; Berlin; Hybrid; EUR 52,000 - 66,000; Full time

Benefits offered by this job

30 Tage Jahresurlaub

Hauptstadtzulage bis 150 € monatlich

TV-L Vergütung + Jahressonderzahlung

BVG-Jobticket

Job summary

Zuse-Institut Berlin sucht eine/n Wissenschaftler/in zur Entwicklung einer KI-basierten Pipeline zur Segmentierung von Stadtraum-Elementen in Bildkorpora und zur Konzeption eines Metadaten- und Annotationsschemas.

Sie arbeiten an der Annotierung zeitlicher/geografischer Merkmale, analysieren Verzerrungen im Korpus und erstellen Trainings- und Validierungsdatensätze. Die Position ist Vollzeit, befristet für zwei Jahre, TV-L-basiert.

Qualifications

• Erforderlich: Hochschulstudium in Informatik, Mathematik, Digital Humanities oder verwandte Disziplin; gute Programmierkenntnisse; Erfahrung mit maschinellem Lernen und Computer Vision.
• Erwünscht: weitere einschlägige Programmiersprachen; Kenntnisse in Open-Science-Praktiken; Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Responsibilities

• Entwicklung und Evaluation einer KI-basierten Pipeline zur Segmentierung und Identifikation von Elementen des Stadtraums in Bildkorpora.
• Konzeption eines Metadaten- und Annotationsschemas zur Erfassung zeitlicher, geografischer und motivischer Merkmale sowie wesentlicher Provenienz- und Lizenzinformationen.
• Analyse von Verzerrungen, Repräsentationslücken und Unsicherheiten im Datenkorpus sowie in den darauf basierenden Modellen.
• Konzeption und Kompilierung von Trainings-, Validierungs- und Testdatensätzen für Verfahren des maschinellen Lernens.
• Bereitstellung des aufzubauenden Datenkorpus nach den FAIR-Prinzipien innerhalb bestehender wissenschaftlicher Informationsinfrastrukturen.
• Konzeption und Durchführung von Workshopformaten zum Wissenstransfer für Mitarbeitende der Partnereinrichtungen in Zusammenarbeit mit dem digiS-Team.
• Fachliche Koordination der Zusammenarbeit mit Projektpartnerinnen und Projektpartnern aus dem Kulturerbebereich.
• Mitwirkung an der Projektplanung, dem Berichtswesen, den Mittelabrufen sowie der Kommunikation mit Fördermittelgebern und Kooperationspartnern.
• Präsentation und Publikation der Forschungsergebnisse sowie aktive Mitwirkung an der projektbezogenen Netzwerkarbeit.

Skills

Programmierkenntnisse

Maschinelles Lernen

Computer Vision

Deutsch- und Englischkenntnisse

Education

Wissenschaftliches Hochschulstudium Informatik, Mathematik, Digital Humanities oder verwandte Disziplin

Tools

Git

Label Studio

Job description

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 ist zum 01.01.2027 die hier ausgeschriebene Stelle in Vollzeit (39,4 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 nach Entgeltgruppe 13.

Hintergrund & Kontext

Innerhalb des DFG-Projektes „Berlin – Ansichten einer Großstadt. Ein annotiertes Bilderkorpus des öffentlichen Raums in Berlin“ 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

• Entwicklung und Evaluation einer KI-basierten Pipeline zur Segmentierung und Identifikation von Elementen des Stadtraums in Bildkorpora
• Konzeption eines Metadaten- und Annotationsschemas zur Erfassung zeitlicher, geografischer und motivischer Merkmale sowie wesentlicher Provenienz- und Lizenzinformationen
• Analyse von Verzerrungen, Repräsentationslücken und Unsicherheiten im Datenkorpus sowie in den darauf basierenden Modellen
• Konzeption und Kompilierung von Trainings-, Validierungs- und Testdatensätzen für Verfahren des maschinellen Lernens
• Bereitstellung des aufzubauenden Datenkorpus nach den FAIR-Prinzipien innerhalb bestehender wissenschaftlicher Informationsinfrastrukturen
• Konzeption und Durchführung von Workshopformaten zum Wissenstransfer für Mitarbeitende der Partnereinrichtungen in Zusammenarbeit mit dem Team von digiS
• Fachliche Koordination der Zusammenarbeit mit den Projektpartnerinnen und Projektpartnern aus dem Kulturerbebereich sowie fachliche Abstimmung mit der nichtwissenschaftlichen Projektstelle
• Mitwirkung an der Projektplanung, dem Berichtswesen, den Mittelabrufen sowie der Kommunikation mit Fördermittelgebern und Kooperationspartnern
• Präsentation und Publikation der Forschungsergebnisse sowie aktive Mitwirkung an der projektbezogenen Netzwerkarbeit

Was wir erwarten

Erforderlich:

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der Informatik, Mathematik, Digital Humanities oder einer verwandten Disziplin
• Gute Programmierkenntnisse in mindestens einer einschlägigen Programmiersprache sowie versierter Umgang mit Git
• Sichere Anwendung und bedarfsgerechte Anpassung von Verfahren zur Datenbereinigung, -aggregation, -annotation, -kuration und -harmonisierung
• Nachgewiesene Erfahrung mit Verfahren des maschinellen Lernens, insbesondere mit dem Fine‑Tuning von Foundation Models für Labeling-Aufgaben
• Erfahrung mit Computer‑Vision‑Anwendungen, insbesondere in den Bereichen Filterung, Merkmalsextraktion, Objekterkennung und -segmentierung
• Kenntnisse der FAIR-Prinzipien und gängiger Open‑Science‑Praktiken
• Sehr gute Deutsch‑ und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Erwünscht:

• Kenntnisse weiterer einschlägiger Programmiersprachen
• Erfahrung im Datenqualitätsmanagement von KI‑Pipelines über den gesamten Datenlebenszyklus – von der Datenaufnahme bis zur Bewertung des Modelloutputs
• Kenntnisse in mathematischen Optimierungsverfahren, insbesondere zur Hyperparameteroptimierung, sowie in statistischen Methoden, insbesondere der Stichprobentheorie
• Erfahrung mit Bildannotationswerkzeugen, beispielsweise Label Studio
• Erfahrung im Forschungsdatenmanagement sowie Kenntnisse der im Kulturerbebereich verbreiteten Metadatenformate, beispielsweise LIDO, EAD und METS/MODS, und kontrollierten Vokabulare, beispielsweise GND und AAT
• Kenntnisse der rechtlichen und ethischen Rahmenbedingungen für den Umgang mit digitalen Bildbeständen und KI‑Trainingsdaten
• Erfahrung in der Koordination interdisziplinärer und/oder drittmittelfinanzierter Projekte

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.

Die Stelle ist in Vollzeit ausgeschrieben, kann grundsätzlich jedoch auch in Teilzeit besetzt werden.
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.
Unsere Datenschutzhinweise zum Bewerbungsverfahren finden Sie unter www.zib.de/impressum.
Weitere Stellenanzeigen finden Sie auf unserer Webseitehttps://zuse-institut-berlin.jobs.personio.de/.

Kontakt

Nähere Informationen zum Aufgabengebiet erhalten Sie unter www.digis-berlin.de sowie von Frau Anja Müller ([e-mail]) und Dr. Alexander Winkler ([e-mail]).