Akademische/-r Mitarbeiter/-in im Bereich Wissens- und Technologietransfer (Schwerpunkt: KI-gestütztes Text-Mining) Kenn-Nr. 370/2026
Universität Potsdam
Potsdam, Germany
about 1 month ago
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Role details
Contract type
Temporary contract
Employment type
Part-time (≤ 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
English, German
Job source
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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