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25.02.2020

Anstellungsart

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Humboldt Universität zu Berlin
Unter den Linden 6
10099 Berlin

Einsatzort:

Berlin

Bei Rückfragen

Robert Jäschke
030 2093 70960

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84
Die Professur Information Processing and Analytics der
Humboldt-Universität zu Berlin befasst sich mit der Extraktion von
Wissen aus großen Datenmengen und nutzt dabei Technologien und
Verfahren aus den Bereichen Data Mining & Machine Learning, Lin

wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (100%, Promotion) Informatik (Data

25.01.2020
Humboldt Universität zu Berlin - Berlin
Informatik, Mathematik, Physik, Software-Technologie

Aufgaben

- Erforschung und Anwendung von Methoden und Algorithmen in den
Bereichen Informationsextraktion, Text Reuse Detection, Stilometrie
sowie Bibliometrie
- Verarbeitung großer, heterogener Daten, insbesondere Texte und
Bibliographien
- Anwendung innovativer Technologien beispielsweise zum Aufbau einer
Such- und Analyseinfrastruktur
- Austausch mit Fachcommunities und Aufbau eines Netzwerkes mit
Forschenden
- wissenschaftliche Dokumentation und Präsentation von Entwicklungen
und Ergebnissen

Qualifikation

Erforderlich sind:

- guter Universitätsabschluss bevorzugt in Informatik, Mathematik,
Physik oder Computational Linguistics (Abschlussarbeit muss
mindestens eingereicht sein)
- gute Kenntnisse in mindestens einem der folgenden Bereiche:
Informationsextraktion, Natural Language Processing, Named Entity
Recognition and Linking, Maschinelles Lernen
- sehr gute Programmierkenntnisse und Erfahrung im Umgang mit modernen
Softwareentwicklungs-Werkzeugen
- sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Erwünscht sind:

- Interesse an teamorientierter Forschungsarbeit auf internationalem
Niveau in einem interdisziplinären Team von Informatikern*innen und
Literatur

Benefits

Weitere Angaben

Sprachkenntnisse: sehr gut Deutsch - gut Englisch
Beginn: 1.4.2020
Dauer: 3 Jahre
Vergütung:
Anzahl der Plätze: 1

Angaben zum Unternehmen

Unternehmensbeschreibung


Unternehmensgröße
1001-5000 Mitarbeiter

Branchen
Universitäten

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