15.11.2021
| Offene Stelle |
Das Data Science Center sucht Verstärkung!
Gesucht wird ein:e wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (w/m/d) zum Thema “Vermessung der Wissenschaften”
Im Fachbereich 3 (Mathematik und Informatik) der Universität Bremen ist im Data Science Center zum nächstmöglichen Zeitpunkt – vorbehaltlich der Stellenfreigabe – befristet für die Dauer von 3 Jahren folgende Stelle zu besetzen:
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (w/m/d) im Data Science Center zum Thema “Vermessung der Wissenschaften”
– Entgeltgruppe 13 TV-L (100%)
Die Befristung erfolgt nach § 2 Abs. 1 WissZeitVG (Wissenschaftszeitvertragsgesetz). Demnach können nur Bewerberinnen und Bewerber berücksichtigt werden, die noch in dem entsprechenden Umfang über Qualifizierungszeiten nach § 2 Abs. 1 WissZeitVG verfügen.
Das Data Science Center dient als Knotenpunkt für die datenintensive Wissenschaft an der Universität Bremen und bringt Forschende aus allen Disziplinen zusammen. Unser Ziel ist es, die Anwendung von zukunftsweisenden Data Science Verfahren insbesondere der Künstlichen Intelligenz in allen Wissenschaftsfeldern zu fördern, die Qualifizierung in der Breite voranzutreiben und die kooperative Forschung zu stärken, um so eine wertschöpfende Nutzung von Daten zu gewährleisten.
Stellenbeschreibung:
Angetrieben von der Digitalisierung und dadurch verfügbaren umfangreichen Daten zu wissenschaftlichen Aktivitäten ist die Wissenschaft selber zum empirischen Forschungsobjekt geworden, auch bekannt als die Querschnittsdisziplin “Science of Science”. Insbesondere wissenschaftliche Leistungen werden immer öfter Anhand von Kennzahlen bewertet, die sich aus der Anzahl von Veröffentlichungen und Zitationen bzw. daraus abgeleiteten autorenbezogenen Indikatoren (z.B. H-Index) sowie durch alternative Formen (AltMetrics) wie Pressemitteilungen, Posting auf sozialen Netzwerksystemen, Transferaktivitäten oder Forschungsprojekte ergeben. Diese Art der datenbasierten Bewertung vermittelt allerdings oftmals falsche Korrektheit, vernachlässigt fachspezifische Unterschiede und ist nicht von wissenschaftlichen Inhalten bestimmt. So können Fehlanreize entstehen (z.B. Quantität über Qualität) und damit Kreativität und Innovation im Forschungsprozess gehemmt werden.
Als Teil der ausgeschriebenen Stelle sollen die Funktionsweisen und Limitierungen unterschiedlicher empirischer Bewertungsformen im Wissenschaftssystem untersucht, verglichen und mit Hilfe neuartiger Algorithmen weiterentwickelt werden. Konkret sollen Zitationsdatenbanken (z.B. Web of Science, Scopus, Google Scholar) und weitere Datenbanken (Fördermittel, Medienkommunikation) im Sinne einer bibliometrischen bzw. szientometrische Analyse betrachtet, analysiert und visualisiert werden.
Mit der Stelle sind die folgenden Aufgaben verbunden:
- Ausarbeitung neuer Data Science Ansätze zur automatischen Vermessung wissenschaftlicher Leistungen
- Untersuchung und Evaluierung der gängigen datenbasierten Kennzahlen bzw. Bewertungssysteme im Wissenschaftssystem
- Entwicklung und Implementierung innovativer Methoden zur Extraktion, Integration und Analyse von Datenkollektionen aus unterschiedlichen Datenbanken
Entwicklung von Data Science Techniken (z.B. Maschinelles Lernen, Deep Learning) zur automatisierten Ermittlung und Visualisierung leistungsrelevanter Kriterien
- Mitarbeit im interdisziplinären Data Science Center (z.B. methodische Unterstützung unserer Mitglieder)
- Eigenverantwortliches und engagiertes Arbeiten in enger Kooperation mit internen und externen Partner:innen
- Mitwirkung an der Einwerbung von Forschungsprojekten
Die Möglichkeit zur wissenschaftlichen Qualifikation im Rahmen einer Promotion ist gegeben.
Erforderliches Profil:
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Uni-Diplom) im Bereich Informatik, Sozialwissenschaften mit Schwerpunkt “Computational Social Science” oder einen vergleichbaren Abschluss
- Erfahrungen im Umgang mit Datenbanken sowie mit der Extraktion und Integration von Daten
- Fundierte Kenntnisse in Methoden der Datenanalyse bzw. im Bereich Data Science (z.B. Maschinelles Lernen, Deep Learning)
- Interesse an aktuellen Entwicklungen im Wissenschaftssystem und der datenintensiven Forschung
- Sehr gute Englischkenntnisse
- Gute bis sehr gute Programmierkenntnisse (C/C++, Python, etc.)
- Bereitschaft und Fähigkeit, sich schnell und umfassend in neue Zusammenhänge einzuarbeiten
- Interesse an interdisziplinärer Zusammenarbeit und Fähigkeit zur Teamarbeit
Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, im Bereich der sehr innovativen und zukunftsorientierten Querschnittsdisziplin Data Science zu arbeiten. Das Aufgabenspektrum ist vielseitig, die Arbeitsatmosphäre offen und es besteht die Möglichkeit, regelmäßig an Fort- und Weiterbildungen teilzunehmen. Die Stelle ist eingebettet in das interdisziplinäre und sehr dynamische Umfeld des Data Science Centers und erlaubt somit eine gute Vernetzung, auch mit Forschenden von anderen Fachgebieten und Einrichtungen. Im Data Science Center wird der fachliche und persönliche Austausch sehr wertgeschätzt. Bei uns arbeiten Sie in einem spannenden und familienfreundlichen Umfeld (u.a. Kita und Krippenplätze direkt vor Ort) mit flexiblen Arbeitszeiten. Sie erhalten einen modern ausgestatteten Arbeitsplatz. Mobile Arbeitsformen sind möglich.
Allgemeine Hinweise
Die Universität Bremen strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen im Wissenschaftsbereich an und fordert deshalb Frauen nachdrücklich auf, sich zu bewerben. Schwerbehinderte Bewerber:innen werden bei im Wesentlichen gleicher fachlicher und persönlicher Eignung bevorzugt. Bewerbungen von Menschen mit einem Migrationshintergrund sind willkommen.
Rückfragen an den Sprecher des Data Science Centers: Prof. Dr. Rolf Drechsler – Tel:0421-218-63932 – E-Mail: drechsler@uni-bremen.de
Senden Sie Ihre aussagekräftigen und vollständigen Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse, Referenzen, etc.) unter Angabe der Kennziffer
A279/21 bis zum
10.12.2021 an
Universität Bremen
Fachbereich 3 Informatik/Mathematik
Prof. Dr. Rolf Drechsler
Bibliothekstraße 5
28359 Bremen
oder elektronisch in einer Datei im PDF-Format an:
drechsler@uni-bremen.de
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15.11.2021 | Offene Stelle
Das Data Science Center sucht Verstärkung!
Gesucht wird ein:e wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (w/m/d) zum Thema “Vermessung der Wissenschaften”
Im Fachbereich 3 (Mathematik und Informatik) der Universität Bremen ist im Data Science Center zum nächstmöglichen Zeitpunkt – vorbehaltlich der Stellenfreigabe – befristet für die Dauer von 3 Jahren folgende Stelle zu besetzen:
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (w/m/d) im Data Science Center zum Thema “Vermessung der Wissenschaften”
– Entgeltgruppe 13 TV-L (100%)
Die Befristung erfolgt nach § 2 Abs. 1 WissZeitVG (Wissenschaftszeitvertragsgesetz). Demnach können nur Bewerberinnen und Bewerber berücksichtigt werden, die noch in dem entsprechenden Umfang über Qualifizierungszeiten nach § 2 Abs. 1 WissZeitVG verfügen.
Das Data Science Center dient als Knotenpunkt für die datenintensive Wissenschaft an der Universität Bremen und bringt Forschende aus allen Disziplinen zusammen. Unser Ziel ist es, die Anwendung von zukunftsweisenden Data Science Verfahren insbesondere der Künstlichen Intelligenz in allen Wissenschaftsfeldern zu fördern, die Qualifizierung in der Breite voranzutreiben und die kooperative Forschung zu stärken, um so eine wertschöpfende Nutzung von Daten zu gewährleisten.
Stellenbeschreibung:
Angetrieben von der Digitalisierung und dadurch verfügbaren umfangreichen Daten zu wissenschaftlichen Aktivitäten ist die Wissenschaft selber zum empirischen Forschungsobjekt geworden, auch bekannt als die Querschnittsdisziplin “Science of Science”. Insbesondere wissenschaftliche Leistungen werden immer öfter Anhand von Kennzahlen bewertet, die sich aus der Anzahl von Veröffentlichungen und Zitationen bzw. daraus abgeleiteten autorenbezogenen Indikatoren (z.B. H-Index) sowie durch alternative Formen (AltMetrics) wie Pressemitteilungen, Posting auf sozialen Netzwerksystemen, Transferaktivitäten oder Forschungsprojekte ergeben. Diese Art der datenbasierten Bewertung vermittelt allerdings oftmals falsche Korrektheit, vernachlässigt fachspezifische Unterschiede und ist nicht von wissenschaftlichen Inhalten bestimmt. So können Fehlanreize entstehen (z.B. Quantität über Qualität) und damit Kreativität und Innovation im Forschungsprozess gehemmt werden.
Als Teil der ausgeschriebenen Stelle sollen die Funktionsweisen und Limitierungen unterschiedlicher empirischer Bewertungsformen im Wissenschaftssystem untersucht, verglichen und mit Hilfe neuartiger Algorithmen weiterentwickelt werden. Konkret sollen Zitationsdatenbanken (z.B. Web of Science, Scopus, Google Scholar) und weitere Datenbanken (Fördermittel, Medienkommunikation) im Sinne einer bibliometrischen bzw. szientometrische Analyse betrachtet, analysiert und visualisiert werden.
Mit der Stelle sind die folgenden Aufgaben verbunden:
- Ausarbeitung neuer Data Science Ansätze zur automatischen Vermessung wissenschaftlicher Leistungen
- Untersuchung und Evaluierung der gängigen datenbasierten Kennzahlen bzw. Bewertungssysteme im Wissenschaftssystem
- Entwicklung und Implementierung innovativer Methoden zur Extraktion, Integration und Analyse von Datenkollektionen aus unterschiedlichen Datenbanken
Entwicklung von Data Science Techniken (z.B. Maschinelles Lernen, Deep Learning) zur automatisierten Ermittlung und Visualisierung leistungsrelevanter Kriterien
- Mitarbeit im interdisziplinären Data Science Center (z.B. methodische Unterstützung unserer Mitglieder)
- Eigenverantwortliches und engagiertes Arbeiten in enger Kooperation mit internen und externen Partner:innen
- Mitwirkung an der Einwerbung von Forschungsprojekten
Die Möglichkeit zur wissenschaftlichen Qualifikation im Rahmen einer Promotion ist gegeben.
Erforderliches Profil:
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Uni-Diplom) im Bereich Informatik, Sozialwissenschaften mit Schwerpunkt “Computational Social Science” oder einen vergleichbaren Abschluss
- Erfahrungen im Umgang mit Datenbanken sowie mit der Extraktion und Integration von Daten
- Fundierte Kenntnisse in Methoden der Datenanalyse bzw. im Bereich Data Science (z.B. Maschinelles Lernen, Deep Learning)
- Interesse an aktuellen Entwicklungen im Wissenschaftssystem und der datenintensiven Forschung
- Sehr gute Englischkenntnisse
- Gute bis sehr gute Programmierkenntnisse (C/C++, Python, etc.)
- Bereitschaft und Fähigkeit, sich schnell und umfassend in neue Zusammenhänge einzuarbeiten
- Interesse an interdisziplinärer Zusammenarbeit und Fähigkeit zur Teamarbeit
Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, im Bereich der sehr innovativen und zukunftsorientierten Querschnittsdisziplin Data Science zu arbeiten. Das Aufgabenspektrum ist vielseitig, die Arbeitsatmosphäre offen und es besteht die Möglichkeit, regelmäßig an Fort- und Weiterbildungen teilzunehmen. Die Stelle ist eingebettet in das interdisziplinäre und sehr dynamische Umfeld des Data Science Centers und erlaubt somit eine gute Vernetzung, auch mit Forschenden von anderen Fachgebieten und Einrichtungen. Im Data Science Center wird der fachliche und persönliche Austausch sehr wertgeschätzt. Bei uns arbeiten Sie in einem spannenden und familienfreundlichen Umfeld (u.a. Kita und Krippenplätze direkt vor Ort) mit flexiblen Arbeitszeiten. Sie erhalten einen modern ausgestatteten Arbeitsplatz. Mobile Arbeitsformen sind möglich.
Allgemeine Hinweise
Die Universität Bremen strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen im Wissenschaftsbereich an und fordert deshalb Frauen nachdrücklich auf, sich zu bewerben. Schwerbehinderte Bewerber:innen werden bei im Wesentlichen gleicher fachlicher und persönlicher Eignung bevorzugt. Bewerbungen von Menschen mit einem Migrationshintergrund sind willkommen.
Rückfragen an den Sprecher des Data Science Centers: Prof. Dr. Rolf Drechsler – Tel:0421-218-63932 – E-Mail: drechsler@uni-bremen.de
Senden Sie Ihre aussagekräftigen und vollständigen Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse, Referenzen, etc.) unter Angabe der Kennziffer
A279/21 bis zum
10.12.2021 an
Universität Bremen
Fachbereich 3 Informatik/Mathematik
Prof. Dr. Rolf Drechsler
Bibliothekstraße 5
28359 Bremen
oder elektronisch in einer Datei im PDF-Format an:
drechsler@uni-bremen.de
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