Stellenausschreibung: wiss. MA bei der HU Berlin

im Text Analysis Forschungsnetzwerk ist ab sofort oder flexibel die Stelle einer/eines Wissenschaftlichen Mitarbeiterin/Mitarbeiters (w/m/d) Verg. Gr. 13, TVL, 50-100 % vorerst befristet bis Dezember 2023 zu besetzen (mit Möglichkeit zur Verlängerung sowie mit Möglichkeit zur Promotion).

Das Text Analysis Forschungsnetzwerk ist eine Kooperation von Nachwuchswissenschaftler:innen der Heidelberger Akademie der Wissenschaften, des Lehrstuhls für Maschinelles Lernen der HU Berlin, der Data and Information Mining AG der Universität Konstanz, der Political Behavior and Digital Media Group der Universität Zürich sowie der Data and Knowledge Engineering AG der Universität Wuppertal. Wir sind ein interdisziplinäres Team in Berlin, Darmstadt, Konstanz, Göttingen und Zürich mit einem Fokus auf praxisbezogener Forschung.
Weitere Informationen finden sich auf unserer Website: https://textalysis.org

Aufgabengebiet:
Erforschung von Deep Learning Techniken im Bereich Natural Language Processing (Few/Zero Shot Learning, Transfer Learning, etc.)


Anforderungen:
Überdurchschnittlich abgeschlossenes Studium der Informatik o.ä.
Fähigkeit zum eigenständigen, wissenschaftlichen Arbeiten
Engagement, Selbständigkeit und Teamfähigkeit
Ausdrücklich erwünscht sind nachgewiesene vertiefte Kenntnisse und Erfahrungen in Deep Learning, NLP und Python

Nicht notwendig aber von Vorteil sind Kenntnisse in politik- oder sozialwissenschaftlicher Forschung (bspw. Content Analysis, Frame Analysis) sowie Interesse sich in interdisziplinäre Literatur in diesem Bereich einzuarbeiten
Wir freuen uns über Ihre Bewerbung per E-Mail an:

Dr. Felix Hamborg, Lehrstuhl für Maschinelles Lernen, HU Berlin
felix.hamborg@hu-berlin.de


Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung die üblichen Unterlagen als eine PDF-Datei bei. Bitte nennen Sie in Ihrer Bewerbung ab wann Sie die Stelle beginnen möchten, wie viel Stellenprozent Sie anstreben. Fügen Sie Ihrer Bewerbung bitte außerdem Ihr Master-Abschlusszeugnis (inkl. Noten) bei oder eine aktuelle Notenübersicht, wenn Sie Student:in sind.