[InetBib] Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in mit Promotionsinteresse im Bereich Information Extraktion/ Information Filtering (TV-L EG 13)

["Mayr-Schlegel, Philipp" <Philipp.Mayr-Schlegel@xxxxxxxxx>]

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

Die Abteilung „Wissenstechnologien für Sozialwissenschaften“ (WTS) befasst sich 
mit Forschung und Entwicklung zu aktuellen informations- und 
wissenstechnologischen Fragestellungen im Anwendungsfeld Sozialwissenschaften. 
Unsere Forschungsschwerpunkte sind Semantic Web, Linked Open Data, Web Science 
und Information Retrieval. Die Abteilung ist eng verbunden mit dem Institute 
for Web Science and Technologies (WeST) der Universität Koblenz-Landau.

Im Rahmen des DFG-geförderten Projektes „Extraction of Citations from PDF 
Documents (EXCITE)“ [1] entwickeln wir gemeinsam mit unserem Projektpartner 
WeST der Universität Koblenz-Landau eine Plattform um Literaturreferenzen aus 
Volltexten zu extrahieren und als Linked Data weiterzuverarbeiten.

Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt für den Standort Köln

ein/e Wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in mit Promotionsinteresse im Bereich 
Information Extraktion/ Information Filtering (TV-L EG 13, 100% Arbeitszeit, 
befristet auf 24 Monate)

Aufgabengebiet für die Stelle:
- Entwicklung von Datenextraktions-Verfahren (Extraktion von 
Literaturreferenzen) aus PDF-Dateien,
- Konzeption und Entwicklung eines Webservices (web service API for citation 
extraction),
- Umsetzung von Methoden zum Information Filtering und Data Linking,
- Integration der extrahierten Daten in Produktionssysteme,
- Publikation der Projektergebnisse als Linked Data und
- Evaluation der Verfahren und Publikation der Projektergebnisse.

Profil für die Stelle:
- Hervorragender Hochschulabschluss in Informatik oder vergleichbarem 
Fachgebiet,
- fundierte Erfahrungen in der Softwareentwicklung mit Java, Web- und 
XML-Technologien, Datenbank- und Suchtechnologien,
- ausgewiesene Kenntnisse und Erfahrungen in Textmining-Technologien gängiger 
Suchmaschinentechnologien und mit Digitalen Bibliotheken,
- Kenntnisse in der Perl Programming Language wünschenswert,
- Kenntnisse in der Entwicklung von Portal- und Discovery-Systemen 
wünschenswert,
- Kenntnisse in der Weiterentwicklung von Verfahren des Natural Language 
Processing (NLP) wünschenswert,
- hohes Maß an Problemlösungskompetenz, Eigeninitiative und Teamfähigkeit und
- gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.

Wir unterstützen Sie, Ihre Qualifikationen weiter zu entwickeln. Informationen 
über Personalentwicklung und Karriere bei GESIS finden Sie unter 
www.gesis.org/das-institut/karriere/
GESIS möchte den Anteil an Frauen erhöhen und begrüßt daher die Bewerbung von 
qualifizierten Frauen. Die Beachtung der Schwerbehindertenrichtlinien und der 
Vorschriften des Gesetzes über Teilzeitarbeit ist gewährleistet. GESIS ist 
durch das „audit berufundfamilie“ zertifiziert.

Für erste Informationen steht Ihnen Herr Dr. Philipp Mayr unter Tel. 
0221-47694-533 oder E-Mail philipp.mayr@xxxxxxxxx zur Verfügung.

Bewerben Sie sich mit den üblichen Unterlagen bis einschließlich 04.07.2016 
unter der folgenden Kennziffer: WTS-37
<https://www.hidden-professionals.de/HP/P_shorts/Now_Candid.aspx?jo=119719>

[1] 
http://www.gesis.org/forschung/drittmittelprojekte/projektuebersicht-drittmittel/excite/


--
Dr. Philipp Mayr
Team Leader

GESIS - Leibniz Institute for the Social Sciences
Unter Sachsenhausen 6-8,  D-50667 Köln, Germany
Tel: + 49 (0) 221 / 476 94 -533
Email: philipp.mayr@xxxxxxxxx<mailto:philipp.mayr@xxxxxxxxx>
Web: http://www.gesis.org<http://www.gesis.org/>

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