Research Software Engineer für Automatisierung und digitale Lösungen

• Sie entwickeln Automatisierungen, Datenpipelines, API-Anbindungen, Dashboards, interne Webanwendungen und KI-gestützte Werkzeuge; etwa um manuelle Abläufe im Datenzugang und bei der Datenpublikation zu vereinfachen.
• Gemeinsam mit Fachkolleg*innen grenzen Sie Ideen so ein, dass Sie innerhalb weniger Wochen einen testbaren Use Case, einen Prototyp oder eine kleine Anwendung erstellen können.
• Sie bringen Prototypen in internen Testsystemen oder einer öffentlich zugänglichen Labs-Umgebung zum Laufen, damit wir Ansätze früh ausprobieren können.
• Sie prüfen zunächst, ob vorhandene Software, Plugins, APIs oder Workflow-Werkzeuge eingesetzt werden können, bevor Sie neue Komponenten entwickeln.
• Sie bewerten, was technisch funktioniert, wo Grenzen liegen und was für eine Weiterentwicklung oder einen späteren Betrieb erforderlich wäre.

• Sie verfügen über ein abgeschlossenes Universitätsstudium in Informatik, Softwareentwicklung, Data Science oder eines verwandten Fachgebiets. Auch ein anderer Studienhintergrund kommt infrage, wenn Sie umfangreiche praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung mitbringen.
• Sie haben praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung mit Python und können mindestens ein selbstständig umgesetztes Softwareprojekt oder einen Prototyp nachweisen.
• Sie haben Erfahrung mit APIs, strukturierten Daten sowie Git-basierten Entwicklungsworkflows, beispielsweise auf GitHub.
• Sie können Softwarevorhaben eigenständig strukturieren, sinnvoll eingrenzen und technisch umsetzen.
• Sie können technische Möglichkeiten, Grenzen und Aufwände verständlich vermitteln und verfügen über sehr gute Deutschkenntnisse sowie gute Englischkenntnisse.
• Von Vorteil sind Kenntnisse in R sowie Erfahrungen mit FastAPI, Flask oder Streamlit, n8n oder vergleichbaren Workflow-Automatisierungstools, CI/CD, Linux, Dataverse, Docker, Forschungsdatenmanagement, Large Language Models und Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Work-Life-Balance: Sie haben flexible Arbeitszeiten und können auch remote arbeiten, im gegenseitigen Einvernehmen auch gerne Teilzeit (30 Wochenstunden).

Gestaltungsspielraum: Sie können neue Technologien erproben, eigene Lösungswege entwickeln und sichtbare Ergebnisse schaffen.

Inspirierendes Arbeitsklima: Sie arbeiten in einem engagierten Team mit unterschiedlichen fachlichen Hintergründen und einer offenen, kollegialen Arbeitsweise.

Gute öffentliche Anbindung: Ihr neuer Arbeitsplatz ist mit öffentlichen Verkehrsmitteln bequem erreichbar.

Interne Weiterbildung: Sie können Ihre Kompetenzen durch ein umfangreiches und kostenfreies Kursangebot vertiefen.

Faires Gehalt: Das Grundgehalt von EUR EUR 3.450,30 (auf Basis Vollzeit, 14 x jährlich) erhöht sich, wenn wir Berufserfahrungen anrechnen können., * Vollzeit

• Teilzeit
• befristet
• 23.07.2026

Universität Wien Universitätsring 1 1010 Wien jobs.univie.ac.at Mag.

Swipe An der Universität Wien arbeiten rund 11.000 Persönlichkeiten gemeinsam an den großen Fragen der Zukunft. Davon sind rund 7.700 in der Wissenschaft und Lehre beschäftigt, weitere 3.000 in der Administration und Organisation. Wir suchen eine*n, Die Universitätsbibliothek schafft mit der Hauptbibliothek, 33 Fachbibliotheken und dem Archiv ideale Bedingungen für Forschung, Lehre und Studium an der Universität Wien. Sie gestaltet Open Science, unterstützt Wissenschaft im digitalen Wandel und fördert durch moderne Lernräume, individuelle Beratung und ein breites Workshop-Angebot Informationskompetenz und wissenschaftlichen Austausch. Sie versorgt Universitätsangehörige und die Öffentlichkeit mit über zehn Millionen Medien aus acht Jahrhunderten. Die Abteilung Forschungs- und Publikationsservices der Universitätsbibliothek entwickelt Services und Infrastrukturen für Open Science, Forschungsdatenmanagement und wissenschaftliches Publizieren. Bei AUSSDA - The Austrian Social Science Data Archive arbeiten Sie an der Aufbereitung, Qualitätssicherung, Bereitstellung und sicheren Nutzung sozialwissenschaftlicher Forschungsdaten. Wir wollen Automatisierung, künstliche Intelligenz und Research Software Engineering stärker für unsere Arbeit nutzen. Die Anwendungsfelder reichen von Datenübernahme, Metadatenanreicherung und Pseudonymisierung über Datenpipelines und interne Workflow-Automatisierung bis zu Use Cases für ein zukünftiges Trusted Research Environment. Gemeinsam mit Fachkolleg*innen konkretisieren Sie Ideen und entwickeln daraus Machbarkeitsstudien, Prototypen, Preview Services oder leichtgewichtige Anwendungen. Nicht jede Idee muss zu einem fertigen Service werden. Entscheidend ist, schnell zu zeigen, was technisch möglich ist, welchen unmittelbaren Nutzen eine Lösung bringt und welcher Aufwand für eine dauerhafte Weiterentwicklung erforderlich wäre. Die Stelle ist auf die Dauer der Abwesenheit eines*einer Mitarbeiter*in, zumindest bis zum 14.01.2027 mit Option auf Verlängerung, zu besetzen.