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Wissenschaftl. Mitarbeiterin/Mitarbeiter (w/m/d) für das Gebiet "Social Media Trust & Safety"
Hochschule für angewandte Wissenschaften Neu-Ulm Land Bayern
Neu-Ulm (DE)
Aktualität: 26.10.2024
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26.10.2024, Hochschule für angewandte Wissenschaften Neu-Ulm Land Bayern
Neu-Ulm (DE)
Wissenschaftl. Mitarbeiterin/Mitarbeiter (w/m/d) für das Gebiet "Social Media Trust & Safety"
Aufgaben:
Themenschwerpunkt der Stelle ist das Gebiet »AI-driven Hate Speech Detection« (dt. KI-gestützte Erkennung von Hassrede). Die Promotion im Bereich Wirtschaftsinformatik ist explizit offen für interdisziplinäre Bewerberinnen und Bewerber. Die Betreuung geschieht in Zusammenarbeit mit (inter)nationalen Expertinnen und Experten und bietet Möglichkeiten für internationale Forschungsaufenthalte und Konferenzbesuche.
· Sie erarbeiten Forschungsprojekte mit hohen wissenschaftlichen Ansprüchen.
· Sie unterstützen die Erstellung von Projektanträgen.
· Sie übernehmen administrative Aufgaben.
· Sie übernehmen Aufgaben in der Betreuung von Lehrveranstaltungen.
· Sie suchen und begleiten den Austausch mit Industrie- und Forschungspartnern.
· Sie nehmen aktiv am wissenschaftlichen Austausch vor Ort, national, und international Teil.
Qualifikationen:
· Sie streben eine Promotion im Gebiet der Wirtschaftsinformatik an.
· Sie kollaborieren in themenverwandten Forschungsprojekten.
· Sie bringen einen promotionsqualifizierenden Hochschulabschluss mit.
· Sie sind begeisterungsfähig, selbstorganisiert, gewissenhaft und teamorientiert.
· Sie haben Interesse daran, einen positiven Einfluss auf die Gesellschaft zu haben.
· Sie verfügen über sehr gute Englischkenntnisse.
· Sie ziehen eine wissenschaftliche Karriere in Betracht.
· Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in mindestens einem der folgenden Bereiche der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science, Human-Computer-Interaction, Cognitive Sciences, oder in einem verwandten Fachgebiet.
· Sie verfügen über ausgezeichnete Programmierkenntnisse in Python und gute Kenntnisse mit Deep-Learning-Paketen wie PyTorch und/oder Tensorflow.
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