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Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im BMBF Projekt zu Digital Social Dynamic
Veröffentlicht am
28.09.2022
Bewerbungsfrist
06.10.2022
Vollzeit-Stelle
Universität Bielefeld
Bielefeld
Im CITEC (Center for Cognitive Interaction Technology) ist die folgende Position zu besetzen:
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im BMBF-Projekt zu Digital Social Dynamics
Kennziffer: Wiss22738
Start: nächstmöglich
Vollzeit
Vergütung je nach
persönlicher Qualifikation
und Aufgabenübertragung
bis zu E13 TV-L
befristet
Das Ziel des Forschungsprojekts ist es durch die Analyse von Social-Messaging-Daten (z. B. WhatsApp, Facebook etc.) soziale Interaktionsmuster besser zu verstehen und wertvolle Erkenntnisse für den*die Einzelne*n zu gewinnen und zu feedbacken. Mit verschiedenen statistischen Ansätzen (z. B. Machine Learning, Graphentheorie oder Zeitreihenanalysen) werden im Projekt soziale Netzwerkdaten und reale Interaktionen untersucht, um ungesunde und hilfreiche Interaktionsmuster zu erkennen. Eine Promotion im Rahmen der durchgeführten Forschungstätigkeiten wird ausdrücklich unterstützt.
Das Projekt ist in der Arbeitsgruppe "Multimodal Behavior Processing"
(https://www.uni-bielefeld.de/fakultaeten/technische-fakultaet/arbeitsgruppen/multimodal-behavior-processing/) von Frau Jun-Prof*in Dr. Hanna Drimalla, angesiedelt, die sich der Analyse von menschlichen Interaktionssignalen widmet. In unserer Arbeitsgruppe kombinieren wir Methoden des Maschinellen Lernens sowie Sprach- und Bildverarbeitung, mit psychologischen Paradigmen. Die Forschungsgruppe ist am Center for Cognitive Interaction Technology (CITEC) angesiedelt, welches durch gut ausgestattete Labore und renommierte Forschungsgruppen eine optimale Arbeitsumgebung bietet. Das Projekt umfasst darüber hinaus internationale Kooperationen mit Forschungspartner*innen an der Universität Aarhus (Dänemark) und dem Mount Sinai Hospital New York (USA) sowie die Zusammenarbeit mit Industriepartner*innen in Berlin.
Ihre Aufgaben
Forschungsaufgaben (ca. 80-90 %):
Anwendung und Weiterentwicklung von Methoden (z. B. Machine Learning, Statistik oder graph-basierte Methoden) zur Analyse von Interaktionsverhalten
Planung, Durchführung und Auswertung von experimentellen Studien im Bereich der sozialen Interaktion
Analyse der Verhaltensdaten mit klassischen statistischen Testverfahren
Veröffentlichung der Ergebnisse in englischsprachigen Fachzeitschriften und Konferenzpublikationen
Berichte und Präsentationen gegenüber dem Projektträger und Kooperationspartner*innen
Lehre (ca. 10-20 %):
Mitarbeit in der Lehre bei der Betreuung von Bachelor-/
Masterarbeiten oder studentischen Projekten
Im Zeitraum vom 01.12.2024 – 30.11.2025 wird durch die Betreuung von Tutorien der Anteil der Arbeitszeit im Bereich Lehre 20 % (80 % Forschung) betragen.
Die Beschäftigung ist der wissenschaftlichen Qualifizierung förderlich.
Unser Angebot
Vergütung je nach persönlicher Qualifikation bis zu E13 TV-L
befristet bis zum 30.11.2025 (§ 2 Abs. 1 Satz 1 WissZeitVG; entsprechend den Vorgaben des WissZeitVG und des Vertrages über gute Beschäftigungsbedingungen kann sich im Einzelfall eine abweichende Vertragslaufzeit ergeben)
Vollzeit
innovatives, interdisziplinäres und gesellschaftlich relevantes Forschungsgebiet
spannende und abwechslungsreiche Tätigkeiten
hohes Maß an eigenverantwortlichem Arbeiten
direkte und strukturierte Betreuung der Forschungsarbeit
kollegiale Zusammenarbeit in einem interdisziplinären und internationalen Team
interne und externe Fortbildungsmöglichkeiten
internationale Kooperationen
Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten
Vereinbarkeit von Familie und Beruf
Ihr Profil
Das erwarten wir
abgeschlossenes Hochschulstudium und/oder weit fortgeschrittenes oder abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der Informatik oder eines informatiknahen Studiengangs (z. B. Data Science, Statistik, Mathematik oder Cognitive Science) oder in einem anderen für das Projekt relevanten Fachgebiet
praktische und theoretische Kenntnisse im Bereich des Machine Learning, der Graphentheorie, der Analyse komplexer Daten oder der Statistik
Interesse an Informatik, Data Science oder Statistik
Interesse an interdisziplinärer Forschung im Schnittbereich von Informatik und Psychologie
sehr gute Programmierkenntnisse (bevorzugt in Python)
sichere Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift
analytisches Denken und wissenschaftliches Vorgehen
selbstständige, engagierte und kooperative Arbeitsweise
Das wünschen wir uns
Promotionsvorhaben
Interessiert?
Dann freuen wir uns über Ihre aussagekräftige Bewerbung. Bitte übersenden Sie uns hierfür Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse und Transcript of Records) unter Angabe der Kennziffer Wiss22738 per E-Mail in einem pdf-Dokument an mbp-application@techfak.de oder per Post an die angegebene Adresse. Bitte beachten Sie, dass Gefährdungen der Vertraulichkeit und der unbefugte Zugriff Dritter bei einer Kommunikation per unverschlüsselter E-Mail nicht ausgeschlossen werden können. Informationen zur Verarbeitung von personenbezogenen Daten finden Sie unter diesem Link.
Bewerbungsfrist: 06.10.2022
Anschrift
Universität Bielefeld
Technische Fakultät
Jun-Prof*in Dr. Hanna Drimalla
Postfach 10 01 31
33501 Bielefeld
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