Data Steward

Universität Regensburg
Regensburg, Germany
11 days ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Part-time (≤ 32 hours)
Working hours
Shift work
Languages
German, English

Job location

Remote
Regensburg, Germany

Tech stack

Artificial Intelligence
Electronic Data Interchange (EDI)
Python
GIT
Information Technology
Data Management

Job description

  • Bestandsaufnahme der innerhalb der Forschungsgruppe bestehenden Forschungsdateninfrastrukturen und -workflows und Mitwirkung an deren Optimierung
  • Einrichten und Betreuung interner Infrastruktur für den Datenaustausch innerhalb der Forschungsgruppe
  • Erarbeiten von "best practices" zum Forschungsdatenmanagement in den konkreten Anwendungsfällen
  • Beteiligung an der Konzeptionierung und Umsetzung einer neuen öffentlichen Plattform für den Datenaustausch im Arbeitsgebiet der Neuronalen Quantenzustände
  • Einrichten eines KI-basierten Chat-Systems für den niedrigschwelligen Zugang zu Publikationen der Forschungsgruppe
  • Anpassung und Erweiterung bestehender Software in Hinblick auf standardisierten Datenaustausch

Requirements

  • Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium ( Master, Diplom oder vergleichbarer Abschluss) in Physik, Informatik, Mathematik, Data Science oder einem verwandten Fach
  • Fähigkeit, selbstständig, effizient und lösungsorientiert zu Arbeiten
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python, Erfahrung mit git-Repositories
  • Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Sehr gute Organisations- und Kommunikationsfähigkeiten
  • Gute Kenntnisse des Maschinellen Lernens wünschenswert
  • Grundlegende Kenntnisse von Quantenphysikkonzepten wünschenswert

Benefits & conditions

Die DFG-Forschungsgruppe "Maschinelles Lernen für komplexe Quantenzustände" (https://for5919.github.io/) ist eine gemeinsame Initiative von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern an elf Forschungsinstituten in Deutschland und der Schweiz mit Koordination an der Universität Regensburg. Wir entwickeln und nutzen Methoden des maschinellen Lernens zur Untersuchung von Quantensystemen mit vielen Freiheitsgraden. Unsere Arbeit basiert auf umfangreichen Datensätzen aus numerischen Simulationen und Experimenten, für die eine geeignete Forschungsdateninfrastruktur und Gestaltung unseres Datenmanagements nach den FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) umzusetzen sind.

  • Vertragsart: Teilzeit, * Ein vielfältiges, anspruchsvolles und spannendes Aufgabengebiet im Rahmen eines internationalen Forschungskonsortiums
  • Selbstständiges Arbeiten mit der Möglichkeit zur aktiven Mitgestaltung im herausfordernden Bereich des Forschungsdatenmanagements
  • Möglichkeit für Einstieg und Weiterentwicklung in einem datenzentrierten Arbeitsgebiet
  • Ein wertschätzendes Arbeitsumfeld, flexible Arbeitszeitgestaltung und Home-Office Optionen

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