Ausschreibungs-ID: fb12-0020-wmz-2022

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Eintrittstermin:
01.12.2022

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Bewerbungsfrist:
02.10.2022

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Entgeltgruppe:
E 13 TV-H

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Befristung:
3 Jahre

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Umfang:
Teilzeit (75 %)

Die 1527 gegründete Philipps-Universität bietet vielfach ausgezeichnete Lehre für rund 22.000 Studierende und stellt sich mit exzellenter Forschung in der Breite der Wissenschaft den wichtigen Themen unserer Zeit.

Am Fachbereich Mathematik und Informatik, AG Language Technologies - Prof. Lucie Flek, ist zum 01.12.2022, befristet auf drei Jahre, soweit keine Qualifizierungszeiten anzurechnen sind und vorbehaltlich der Verfügbarkeit der Mittel, eine

Qualifizierungsstelle zum Erwerb weiterer wissenschaftlicher Kompetenzen (Postdoc)

in Teilzeit (75 % der regelmäßigen Arbeitszeit) zu besetzen. Die Eingruppierung erfolgt nach Entgeltgruppe 13 des Tarifvertrages des Landes Hessen.

Die Stelle ist im BMBF-Projekt „AnDy - Automatische Analyse der Dynamik dialektalen Sprechens mit Methoden der Künstlichen Intelligenz“ angesiedelt. Als Stelleninhaber*in arbeiten Sie in einem internationalen und interdisziplinären Team an der Analyse der Sprachdaten.

Ihre Aufgaben:

Zu Ihren Aufgaben gehören wissenschaftliche Dienstleistungen in der Forschung und die Betreuung von Nachwuchswissenschaftler*innen. Die Tätigkeiten umfassen die Durchführung eigenständiger Forschung im Bereich der neuronalen Spracherkennung und Sprechermodellierung, konzentriert auf die Modellierung und Analyse der Struktur des Gesprächsverhaltens zwischen Standardsprache und Dialekt in den Regionen Deutschlands, basierend auf den großen Sprachdatensätzen, die im Forschungszentrum Deutscher Sprachatlas gesammelt wurden. In welchem Zusammenhang steht das Verhalten der identifizierten Sprechertypen mit spezifischen sozialen, biographischen und situativen Bedingungen dieser Individuen?

Es handelt sich um eine befristet zu besetzende Qualifizierungsstelle zum Erwerb weiterer wissenschaftlicher Kompetenzen (z. B. Vorbereitung auf eine nachfolgende Qualifikationsphase). Im Rahmen der übertragenen Aufgaben wird die Möglichkeit zu eigenständiger wissenschaftlicher Arbeit geboten, die der eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung dient. Die Befristung richtet sich nach § 2 Abs. 1 WissZeitVG.

Ihr Profil:

Vorausgesetzt werden ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder vergleichbar) der Informatik und eine Promotion in der Informatik, idealerweise im Bereich Spracherkennung (ASR), nachgewiesen durch entsprechende Publikationen. Vorherige Erfahrung mit tiefen neuronalen Netzwerkarchitekturen wird erwartet. Nachweisbare starke Programmierkenntnisse, z.B. durch frühere Projekte, sind sehr erwünscht. Kandidatinnen*Kandidaten sollten enthusiastisch und selbstmotiviert sein und in der Lage, Forschungsprojekte sowohl eigenständig als auch in Kooperationen zu verfolgen. Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten in englischer Sprache in Wort und Schrift sind erforderlich, einschließlich des Lehrens und Schreibens von Artikeln in internationalen wissenschaftlichen Fachzeitschriften. Die Bereitschaft zur eigenen wissenschaftlichen Qualifikation auf dem Forschungsgebiet wird erwartet.

Wir bieten Ihnen ein vielseitiges Team mit Start-up-Mentalität in der Gruppe von Prof. Flek, in einem anregenden internationalen wissenschaftlichen Umfeld an einer der ältesten Universitäten Deutschlands.

Kontakt für weitere Informationen

Prof. Dr. Lucie Flek
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+49 6421 28-21586

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lucie.flek@uni-marburg.de

Wir fördern Frauen und fordern sie deshalb ausdrücklich zur Bewerbung auf. In Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, werden Frauen bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Als familienfreundliche Hochschule unterstützen wir unsere Beschäftigten bei der Vereinbarkeit von Familie und Beruf. Eine Reduzierung der Arbeitszeit ist grundsätzlich möglich. Menschen mit Behinderung im Sinne des SGB IX (§ 2, Abs. 2, 3) werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Bewerbungs- und Vorstellungskosten werden nicht erstattet.

Ihre Bewerbungsunterlagen (Lebenslauf und Motivationsschreiben, Notenspiegel, Zeugnisse, Publikationsliste, ggf. Referenzscheiben oder Referenzkontakte) senden Sie bitte bis zum 02.10.2022 unter Angabe der Ausschreibungs-ID fb12-0020-wmz-2022 an den Fachbereich Mathematik und Informatik, Frau Katrin Bopper (Assistant Prof. Dr. Lucie Flek), bopper@mathematik.uni-marburg.de.

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