Akademische/-r Mitarbeiter/-in im Bereich Wissens- und Technologietransfer (Schwerpunkt: KI-gestütztes Text-Mining) Kenn-Nr. 370/2026

Universität Potsdam
Potsdam, Germany
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Role details

Contract type
Temporary contract
Employment type
Part-time (≤ 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
English, German

Tech stack

Artificial Intelligence Computational Linguistics Content Analysis Python (Programming Language) Text Mining Unstructured Data Large Language Models Information Technology

Job description

  • Unterstützung der computergestützten quantitativen Methodenausbildung auf Bachelor-Ebene an der Fakultät
  • wissenschaftlich-didaktische Begleitung des Bachelor-Seminars “Einführung in Text Mining Methoden zur Analyse großer Textdatenmengen” (Sommersemester)
  • Mitarbeit bei der Durchführung der anwendungsorientierten Lehrveranstaltung “LLMs und Textmining” (Wintersemester)
  • praxisnahe Vermittlung quantitativer Textanalyse, computergestützter Vorverarbeitung unstrukturierter Daten sowie des methodisch sauberen Einsatzes von KI-Werkzeugen
  • Mitwirkung an der methodischen Weiterentwicklung von KI-gestützten Text-Mining-Verfahren zur systematischen Untersuchung großer Textkorpora, Untersuchungen von Validierungsmethoden und Fehlerberechnungen bei LLM-basierten Textanalysen.

Requirements

  • exzellenter wissenschaftlichen Hochschulabschluss (Master oder gleichwertig) in Computerlinguistik (Computational Linguistics), Digital Humanities, Wirtschaftsinformatik, Computational Science, Linguistik/Sprachwissenschaften (mit nachweisbarem digitalem, quantitativem oder computationalem Schwerpunkt) oder einer vergleichbaren Fachrichtung
  • theoretische und praktische Kenntnisse im Bereich des Text-Minings
  • sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Darüber hinaus sind folgende Kompetenzen wünschenswert:

  • Programmierkenntnisse (vorzugsweise Python) sowie Erfahrung im strukturierten Umgang mit großen, unstrukturierten Textdatenbeständen
  • erste Erfahrungen in der Hochschullehre (z. B. durch die Durchführung von Tutorien, Übungen oder Workshops)
  • Interesse an interdisziplinärem Arbeiten an der Schnittstelle von Informatik/Linguistik und den Sozial- bzw. Wirtschaftswissenschaften
  • erste Berührungspunkte mit wissenschafts- oder förderpolitischen Fragestellungen im deutschen Innovationssystem
  • eine zielorientierte Arbeitsweise, ausgeprägte Teamfähigkeit und Freude an gemeinschaftlichen Publikationsprojekten

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