Für die Fakultät für Soziologie suchen wir zum 1. Februar 2020 in Vollzeit eine*n

Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in (m/w/d)

(E13 TV-L, befristet)

Ihre Aufgaben

Es ist eine PostDoc-Stelle in unserem Forschungsprojekt mit dem Titel „The Future of Prediction: Die sozialen Folgen der algorithmischen Vorhersage in Versicherung, Medizin und Polizei" unter der Leitung von Prof. Elena Esposito zu besetzen. Es handelt sich um ein langfristiges Projekt, das durch einen Advanced Grant des European Research Council (ERC) finanziert wird. Das Projekt zielt darauf ab, die sozialen Folgen der algorithmischen Wende der Vorhersage im Zusammenhang mit großen Datenmengen und maschinellem Lernen durch eine Reihe von theoriegetriebenen empirischen Studien über den Übergang von probabilistischen Formen des Unsicherheits­managements zu den neuen algorithmischen Formen der Vorhersage zu untersuchen. Im medizinischen Bereich konzentriert sich das Projekt auf die Precision Medicine (PM), die die Folgen des Übergangs von statistischen Verfahren zu großen Datenmengen und maschinellem Lernen zur Definition von Krankheiten und zur Prüfung von Behandlungen analysiert. Die Aufgaben beinhalten insbesondere:

• wissenschaftliche Durchführung einer semantischen Analyse des Aufstiegs der Präzisionsmedizin in den letzten zwei Jahrzehnten in einer Studie über Archive biomedizinischer Zeitschriften (40 %)
• wissenschaftlicher Beitrag zur Analyse der technischen Merkmale probabilistischer und algorithmischer Techniken im Bereich der Präzisionsmedizin (30 %)
• wissenschaftliche Unterstützung der Forscher bei der Analyse der computergestützten Aspekte der Forschung (20 %)
• wissenschaftliche Mitarbeit im Forschungsteam bei der Erarbeitung und Durchführung der gemeinsamen Projektziele (10 %)

Ihr Profil

Das erwarten wir

• abgeschlossenes einschlägiges wissenschaftliches Hochschulstudium
• Promotion in Daten- oder Computerwissenschaften, Angewandte computerbasierte Sozialwissenschaften (Computational Social Science - CSS), Informatik oder verwandten Disziplinen
• Kompetenz in maschinellem Lernen und Datenanalyse
• Erfahrung in der Zusammenarbeit in interdisziplinären Forschungsteams
• exzellente Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• selbstständiges und eigenverantwortliches Arbeiten, gepaart mit Teamfähigkeit
• ausgeprägte Organisations- und Kommunikationsfähigkeit
• Interesse an prädiktiven Techniken und Archivforschungen
• Interesse an interdisziplinären Forschungsfragen

Unser Angebot

Die Vergütung erfolgt nach der Entgeltgruppe 13 des Tarifvertrages für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L). Die Stelle ist gemäß §2 Absatz 1 Satz 2 WissZeitVG bis zum 31. Januar 2023 befristet (entsprechend den Vorgaben des WissZeitVG und des Vertrages über gute Beschäftigungsbedingungen kann sich im Einzelfall eine abweichende Vertragslaufzeit ergeben). Die Beschäftigung ist der wissenschaftlichen Qualifizierung förderlich. Es handelt sich um eine Vollzeitstelle. Auf Wunsch ist grundsätzlich auch eine Stellenbesetzung in Teilzeit möglich, soweit nicht im Einzelfall zwingende dienstliche Gründe entgegenstehen.

Die Universität Bielefeld legt Wert auf Chancengleichheit und die Entwicklung ihrer Mitarbeiter*innen. Sie bietet attraktive interne und externe Fortbildungen und Weiterbildungsmaßnahmen. Zudem können Sie eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten nutzen. Die Vereinbarkeit von Beruf und Familie hat einen hohen Stellenwert.

Interessiert?

Wir freuen uns über Ihre Bewerbung per Post an die untenstehende Anschrift oder per E-Mail unter Angabe der Kennziffer wiss19264 in einem einzigen pdf-Dokument an erc.esposito@uni-bielefeld.de bis zum 13. Dezember 2019. Bitte verzichten Sie auf Bewerbungsmappen und reichen Sie ausschließlich Fotokopien ein, da die Bewerbungsunterlagen nach Abschluss des Auswahlverfahrens vernichtet werden. Weitere Informationen zur Universität Bielefeld finden Sie auf unserer Homepage unter www.uni-bielefeld.de. 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 https://www.uni-bielefeld.de/Universitaet/Aktuelles/Stellenausschreibungen/2019_DS-Hinweise.pdf. Bewerbungsanschrift
Universität Bielefeld
Fakultät für Soziologie
Frau Prof. Dr. Elena Esposito
Postfach 10 01 31
33501 Bielefeld Ansprechpartnerin
Prof. Dr. Elena Esposito
030 8900 1233
erc.esposito@uni-bielefeld.de