Wissenschaftliche Mitarbeiter Wissensgraphen

Leibniz-Gemeinschaft; Mannheim; Vor Ort; EUR 50.000 - 70.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Eine international tätige sozialwissenschaftliche Einrichtung in Mannheim sucht eine*n Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in für Wissensgraphen. Die Rolle umfasst die Implementierung von RDF-Datenansätzen, die Evaluation von Informationsextraktions-Pipelines sowie angewandte Forschung in den Bereichen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Zudem werden fließende Englischkenntnisse und ein Masterabschluss in Informatik oder ähnlichen Bereichen erwartet. Flexible Arbeitszeiten und hervorragende Karrieremöglichkeiten werden angeboten.

Leistungen

Flexibles Arbeiten

Internationale Arbeitsumgebung

Karrieremöglichkeiten in Softwareentwicklung

Zuschüsse zur Kinderbetreuung

Betriebliches Gesundheitsmanagement

Weiterbildungsmaßnahmen

Qualifikationen

• Forschungsinteressen in Wissensgraphen und maschinellem Lernen.
• Fließende Englischkenntnisse, Grundkenntnisse der deutschen Sprache wünschenswert.

Aufgaben

• Implementierung von Ansätzen zur Übertragung von (Meta-)Daten nach RDF.
• Evalution von Informationsextraktions-Pipelines zur Identifizierung von Entitäten.
• Zusammenarbeit mit Projektpartnern im GRAPHIA-Projekt.
• Angewandte Forschung in Bereichen der künstlichen Intelligenz.

Kenntnisse

Wissensgraphen

Informationsextraktion

maschinelles Lernen

Python

Datenbanktechnologien

semantische Webtechnologien

Docker

Englisch

Ausbildung

Wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master) in Informatik oder verwandten Bereichen

Jobbeschreibung

22.01.2026

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in Wissensgraphen

GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften (GESIS), Mannheim

GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften ist eine von Bund und Ländern finanzierte, international tätige sozialwissenschaftliche Einrichtung der Leibniz-Gemeinschaft.

Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt für den Standort Köln in der Abteilung Knowledge Technologies for the Social Sciences, Team Information Extraction & Linking eine*n Wissenschaftliche Mitarbeiter*in Wissensgraphen (Entgeltgruppe 13 TV-L, Arbeitszeit bis zu 100 %, befristet bis 31.12.2027).

Die Abteilung Knowledge Technologies for the Social Sciences (KTS) forscht an der Schnittstelle von Information Retrieval, Natural Language Processing, semantischen Technologien und Human Information Interaction als Grundlage für innovative Webportale und Plattformen für die Suche und Nutzung von Forschungsdaten. KTS-Innovationen basieren auf einem State-of-the-Art-Software-Stack und forschungsbasierten Innovationen in den genannten Bereichen. Das von der EU finanzierte Projekt GRAPHIA zielt darauf ab, den Einsatz von Methoden und Open-Science-Praktiken voranzutreiben, um das analytische Potenzial der Forschung in den Sozial- und Geisteswissenschaften (SSH) zu verbessern, insbesondere in den Bereichen soziale Ungleichheit, demografischer Wandel, Migration, bewaffnete Konflikte, Fehlinformationen und kulturelles Erbe. Durch die Entwicklung eines umfassenden Wissensgraphen für SSH und die Integration von Anwendungen auf Basis künstlicher Intelligenz und großer Sprachmodelle wird GRAPHIA heterogene SSH-Daten in interoperablere und maschinenlesbare Formate umwandeln. Diese Infrastruktur soll die Kapazitäten für die Datenvisualisierung und -analyse stärken, die Identifizierung von Mustern in unstrukturierten Daten erleichtern und eine systematischere Untersuchung sozialer und kultureller Dynamiken unterstützen.

Ihr Aufgabengebiet

• Implementierung von Ansätzen zur Übertragung von (Meta-)Daten nach RDF und zur Integration in den GRAPHIA-Wissensgraphen
• Adaption und Evaluation von Informationsextraktions-Pipelines, um Erwähnungen von Entitäten in wissenschaftlichen Ressourcen zu identifizieren
• Zusammenarbeit mit anderen Projektpartnern in den jeweiligen Arbeitspaketen des GRAPHIA-Projekts
• Angewandte Forschung in Bereichen wie Wissensgraphen, Informationsextraktion, maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz im Kontext wissenschaftlicher Daten
• Veröffentlichung von Forschungs- und Projektergebnissen

Ihr Profil

• Wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master) in Informatik oder verwandten Bereichen
• Forschungsinteressen in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: Wissensgraphen, Informationsextraktion, maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz
• Expertise in der Softwareentwicklung mit Python, Datenbank- und Suchmaschinentechnologien, Frameworks für maschinelles Lernen, semantischen Webtechnologien, Docker
• Wünschenswert: Expertise in der Arbeit mit wissenschaftlichen Daten, Metadaten- und Webstandards
• Fähigkeit, fließend in Englisch zu kommunizieren, Grundkenntnisse der deutschen Sprache wünschenswert

Wir Bieten

• Ein wachsendes, internationales Arbeitsumfeld mit Zugang zu einzigartigen Datensätzen
• Hervorragende Karrieremöglichkeiten in Softwareentwicklung und Data Engineering
• Flexible Arbeitszeiten und Regelungen zum mobilen Arbeiten
• Sehr gute Bedingungen für die Vereinbarkeit von Beruf und Familie u.a. durch Zuschüsse zur Betreuung von nicht schulpflichtigen Kindern
• Ganzheitliches Betriebliches Gesundheitsmanagement und die vergünstigte Teilnahme am Sportprogramm der Uni
• Großzügige Förderung Ihrer Altersvorsorge in Form einer Direktversicherung
• Förderung Ihrer Kompetenzen durch Weiterbildungsmaßnahmen

Kontakt

Für weitere Informationen zu den Aufgabengebieten wenden Sie sich bitte per E-Mail (Benjamin.Zapilko(at)gesis.org) oder Telefon [phone] an Dr. Benjamin Zapilko. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Franca Tosetti per Email (Franca.Tosetti(at)gesis.org) zur Verfügung.

Wir haben Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich bitte bis einschließlich 12.02.2026 über unser Online-Bewerbungsportal. Die Kennziffer lautet: KTS-75