> Markdown version of [/jobs/ext/4021195-akademische-mitarbeiterin-akademischer-mitarbeiter-automatische-metadatenextraktion-mithilfe-von-llms-datenanalyse-und-datenvisualisierung](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/4021195-akademische-mitarbeiterin-akademischer-mitarbeiter-automatische-metadatenextraktion-mithilfe-von-llms-datenanalyse-und-datenvisualisierung). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Akademische Mitarbeiterin / Akademischer Mitarbeiter - Automatische Metadatenextraktion mithilfe von LLMs, Datenanalyse und Datenvisualisierung - - **Company:** Karlsruhe - **Location:** Karlsruhe, Germany - **Salary:** €63,600 - €73,200 - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Data Analysis, Data Visualization, Software Engineering, Technical Data Management Systems, Large Language Models, Information Technology - **Published:** October 30, 2026 - **Apply:** https://www.xing.com/jobs/karlsruhe-akademische-mitarbeiterin-akademischer-mitarbeiter-automatische-metadatenextraktion-mithilfe-llms-datenanalyse-datenvisualisierung-158833029 ## About the Role * Abgeschlossenes Hochschulstudium (Diplom (Uni)/Master) in MINT-Fächern (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Technik). * Idealerweise eine abgeschlossene Promotion. * Erfahrung im Bereich der Softwareentwicklung und LLMs. * Wünschenswerterweise Erfahrungen im Bereich des technischen Daten- und Metadatenmanagements. * Strategisches, kreatives und zielorientiertes Denkvermögen unterstützen Ihre proaktive Arbeitsweise, die Sie in einem genauso arbeitenden Team einbringen. * Sehr gute Kommunikations-, Präsentations- und Publikationsfähigkeiten in englischer Sprache (Wort / Schrift). ## Description Im Rahmen von NFDI-MatWerk arbeiten Sie an folgenden den Themen: * Sie entwickeln ein Tool zur automatischen Metadatenextraktion und zum Mapping, das optimal auf die Bedürfnisse der Forschenden im Bereich der Materialwissenschaften abgestimmt ist. * Sie nutzen LLMs zur Unterstützung der semantischen Extraktion aus unstrukturierten oder semi-strukturierten Texten. * Sie gestalten neue Methoden und Arbeitsweisen zur Verbesserung der Analyse und Visualisierung großer Datensammlungen. * Sie beteiligen sich an der Lehre (Anleitung von Studierenden). * Sie veröffentlichen mindestens einen wissenschaftlichen Artikel pro Jahr in Fachzeitschriften und präsentieren Ihre Ergebnisse auf Tagungen.