Data Steward (m/w/d)
Stellenbeschreibung
ID: 26.097
Informatik und Data Science
Data Steward (m/w/d)
Maschinelles Lernen
Die DFG-Forschungsgruppe „Maschinelles Lernen für komplexe Quantenzustände“ (https://for5919.github.io/) ist eine gemeinsame Initiative von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern an elf Forschungsinstituten in Deutschland und der Schweiz mit Koordination an der Universität Regensburg. Wir entwickeln und nutzen Methoden des maschinellen Lernens zur Untersuchung von Quantensystemen mit vielen Freiheitsgraden. Unsere Arbeit basiert auf umfangreichen Datensätzen aus numerischen Simulationen und Experimenten, für die eine geeignete Forschungsdateninfrastruktur und Gestaltung unseres Datenmanagements nach den FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) umzusetzen sind.
Eckpunkte
Beginn: zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Umfang: Teilzeit 20 h / Woche
Vergütung: TV-L bis E13
Befristung: für zwei Jahre*
Wir bieten:
- Ein vielfältiges, anspruchsvolles und spannendes Aufgabengebiet im Rahmen eines internationalen Forschungskonsortiums
- Selbstständiges Arbeiten mit der Möglichkeit zur aktiven Mitgestaltung im herausfordernden Bereich des Forschungsdatenmanagements
- Möglichkeit für Einstieg und Weiterentwicklung in einem datenzentrierten Arbeitsgebiet
- Ein wertschätzendes Arbeitsumfeld, flexible Arbeitszeitgestaltung und Home-Office Optionen
Ihre Aufgaben:
- Bestandsaufnahme der innerhalb der Forschungsgruppe bestehenden Forschungsdateninfrastrukturen und -workflows und Mitwirkung an deren Optimierung
- Einrichten und Betreuung interner Infrastruktur für den Datenaustausch innerhalb der Forschungsgruppe
- Erarbeiten von „best practices“ zum Forschungsdatenmanagement in den konkreten Anwendungsfällen
- Beteiligung an der Konzeptionierung und Umsetzung einer neuen öffentlichen Plattform für den Datenaustausch im Arbeitsgebiet der Neuronalen Quantenzustände
- Einrichten eines KI-basierten Chat-Systems für den niedrigschwelligen Zugang zu Publikationen der Forschungsgruppe
- Anpassung und Erweiterung bestehender Software in Hinblick auf standardisierten Datenaustausch
Ihr Profil:
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium ( Master, Diplom oder vergleichbarer Abschluss) in Physik, Informatik, Mathematik, Data Science oder einem verwandten Fach
- Fähigkeit, selbstständig, effizient und lösungsorientiert zu Arbeiten
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python, Erfahrung mit git-Repositories
- Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Sehr gute Organisations- und Kommunikationsfähigkeiten
- Gute Kenntnisse des Maschinellen Lernens wünschenswert
- Grundlegende Kenntnisse von Quantenphysikkonzepten wünschenswert
Die Universität Regensburg strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an und fordert daher qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf. Die Universität Regensburg setzt sich besonders für die Vereinbarkeit von Familie und Beruf ein (nähere Informationen unter https://www.uni-regensburg.de/universitaet/jobs-und-karriere/familien-service).
Bei im Wesentlichen gleicher Eignung werden schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber bevorzugt eingestellt. Bitte weisen Sie auf eine vorliegende Schwerbehinderung ggf. bereits in der Bewerbung hin.
Bitte beachten Sie, dass wir Kosten, die bei einem etwaigen Vorstellungsgespräch für Sie anfallen sollten, nicht übernehmen können.
Kontakt:
Für Auskünfte steht Ihnen Herr Dr. Markus Schmitt (E-Mail: markus.schmitt@ur.de/Telefon: 0941 943-68523) zur Verfügung. Bewerbungen sind mit üblichen Unterlagen bis spätestens 16.04.2026 ausschließlich über den unten stehenden Bewerbungsbutton möglich.
*Hinweis zur Befristung:
Befristet für das Projekt "Koordinationsprojekt FOR 5919".
Kontakt
Zur Webseite
E-Mail:
markus.schmitt@ur.de
Telefon: +49 941 943-68523
Einsatzort(e)
Stelle als PDF herunterladen
Stellenbeschreibung herunterladenDiese Stellen könnten auch für Sie interessant sein
Universität Regensburg
Registraturangesteller/Registraturangestellte (m/w/d)
Universität Regensburg
Wissenschaftliche Mitarbeit für das Projektmanagement in der chemischen Produktentwicklung
Universität Regensburg
Data Steward (m/w/d)
Bayerische Verwaltung der staatlichen Schlösser, Gärten und Seen
Mitarbeiterin / Mitarbeiter (w/m/d) im Bereich Social Media und Publikationen-Kopie
Bayerische Verwaltung der staatlichen Schlösser, Gärten und Seen