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FU Ber­lin - Mathe­ma­tik und Infor­ma­tik, Insti­tut für Infor­ma­tik, AG-HCC

Das HCC.lab (hcc.mi.fu-ber­lin.de) steht für ein inter­dis­zi­pli­nä­res Team im Bereich Col­la­bo­ra­tive Com­pu­ting und Human Com­pu­ter Inter­ac­tion. Der Fokus liegt dabei auf Inter­ac­tive Intel­li­gent Sys­tems, d.h. wir ver­ste­hen uns als Gestal­ter/-innen von par­ti­zi­pa­ti­ven und nach­hal­ti­gen Tech­no­lo­gien, die die Zusam­men­ar­beit zwi­schen Mensch/Maschine för­dern. Aktu­elle For­schungs­schwer­punkte lie­gen in den Berei­chen Idea­tion, Daten­vi­sua­li­sie­rung und Human-Cen­te­red Machine Lear­ning. Unsere theo­rie­ge­trie­bene For­schung beinhal­tet sowohl eine empi­ri­sche als auch eine inge­nieur­wis­sen­schaft­li­che Dimen­sion.
Wir bie­ten ihnen eine krea­tive und offene Umge­bung für die Ver­wirk­li­chung ihrer For­schungs­in­ter­es­sen und unter­stüt­zen sie nach­hal­tig bei der Umset­zung ihrer wis­sen­schaft­li­chen Ambi­tio­nen (z.B. durch Teil­nahme an Kon­fe­ren­zen, Wei­ter­bil­dun­gen). Wir enga­gie­ren uns für Open Source Soft­ware, offene Wis­sen­schaft und den freien Zugang zu Wis­sen.

Die Stelle ist in einem BMBF-geför­der­ten inter­dis­zi­pli­nä­ren Pro­jekt im Kon­text der medi­zi­ni­schen Wei­ter­bil­dung ange­sie­delt (Com­pu­ter-Sup­por­ted Coope­ra­tive Lear­ning). Wir unter­su­chen, in wel­chem Umfang wir Assis­tenz­ärzte/Assis­tenz­ärz­tin­nen in infor­mel­len Lern­pro­zes­sen mit Hilfe von Chat­bots unter­stüt­zen kön­nen.

Wiss. Mit­ar­bei­ter/-in (m/w/d) Voll­zeit­be­schäf­ti­gung befris­tet bis 31.01.2023

Ent­gelt­gruppe 13 TV-L FU Ken­nung: Doc­Talk-WM

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

Wir suchen Ver­stär­kung für unse­ren neuen For­schungs­be­reich Con­ver­sa­tio­nal Inter­faces, wel­cher die Gebiete Daten­vi­sua­li­sie­rung und Human-Cen­te­red Machine Lear­ning ver­knüp­fen soll. Damit ver­bun­den sind fol­gende Auf­ga­ben:
  • Ent­wurf neu­ar­ti­ger Inter­ak­ti­ons­kon­zepte für Con­ver­sa­tio­nal Inter­faces mit Fokus auf Trans­pa­renz und deren Imple­men­tie­rung in Form von inter­ak­ti­ven Pro­to­ty­pen;
  • Durch­füh­rung von empi­ri­schen (Online-)Stu­dien zur Eva­lua­tion der Ansätze;
  • Erstel­len von wis­sen­schaft­li­chen Publi­ka­tio­nen zur Dis­se­mi­na­tion der For­schungs­er­geb­nisse.

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

  • Abge­schlos­se­nes wiss. Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter/Diplom) im Bereich Infor­ma­tik oder einem angren­zen­den Fach­ge­biet.
  • Gute Kennt­nisse in min­des­tens einem der fol­gen­den Berei­che: Con­ver­sa­tio­nal Inter­faces, Natu­ral Lan­guage Pro­ces­sing, Dia­log Design, Maschi­nel­les Ler­nen, Full-Stack Web-Ent­wick­lung (z.B. Python, Java­Script);
  • Gute Kennt­nisse in min­des­tens einem der fol­gen­den Berei­che: Con­ver­sa­tio­nal Inter­faces, Natu­ral Lan­guage Pro­ces­sing, Dia­log Design, Maschi­nel­les Ler­nen, Full-Stack Web-Ent­wick­lung (z.B. Python, Java­Script);
  • Über­durch­schnitt­li­che Bereit­schaft zur inter­dis­zi­pli­nä­ren Zusam­men­ar­beit;
  • sehr gute Sprach­kennt­nisse in Deutsch und Eng­lisch in Wort und Schrift.
  • Kennt­nisse in min­des­tens einem der Berei­che: Mensch-Com­pu­ter-Inter­ak­tion, Daten­vi­sua­li­sie­rung oder Human-Cen­te­red Machine-Lear­ning;
  • Kennt­nisse in Rasa und Mat­ter­most;
  • Erfah­rung in der Kon­zi­pie­rung, Durch­füh­rung, Aus­wer­tung, und Betreu­ung von Online­stu­dien;
  • hohe Bereit­schaft zum selb­stän­di­gen Arbei­ten;
  • Fähig­keit und Bereit­schaft, sich inner­halb des Teams aktiv ein­zu­brin­gen;
  • Inter­esse am wis­sen­schaft­li­chen Arbei­ten und bestehende Erfah­run­gen im Erstel­len von wis­sen­schaft­li­chen Tex­ten;
  • Krea­ti­vi­tät, ana­ly­ti­sche Fähig­kei­ten, Pro­blem­lö­sungs­kom­pe­tenz und ergeb­nis­ori­en­tier­tes Arbei­ten.