Stellenangebote

Die Universität Oldenburg engagiert sich für Gleichstellung, Diversität, Inklusion und die Vereinbarkeit von Familie und Beruf. Sie ist Unterzeichnerin der Charta der Vielfalt und seit 2004 als familiengerechte Hochschule zertifiziert. Wir begrüßen Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten, ethnischer und sozialer Herkünfte, Religionen, geschlechtlicher Identitäten, sexueller Orientierungen und Altersstufen.

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Stellenausschreibung / Job advertisement

An der Fakultät II - Informatik, Wirtschafts- und Rechtswissenschaften - der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg ist im Department für Informatik in der Abteilung Wirtschaftsinformatik / VLBA (Prof. Dr.-Ing. habil. Jorge Marx Gómez) 01.10.2022 eine Stelle mit 50 % der regelmäßigen Arbeitszeit (derzeit 19,9 Std.) bis zum 30.11.2023 (vorbehaltlich der rechtzeitigen zusätzlichen Mittelbewilligung bis zum 30.11.2025) zu besetzen als

Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in (m/w/d), (Entgeltgruppe 13 TV-L).

Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben.

Einstellungsvoraussetzungen:

  • Ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Diplom) der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder verwandter Gebiete; vorteilhaft ist ein Fokus auf Data Science oder KI
  • Umfangreiche Erfahrungen in der Softwareentwicklung (z. B. in Python)
  • Starkes Interesse für den Bereich der KI und insbesondere Natural Language Processing
  • Teamfähigkeit, Organisationstalent, selbstständiges Arbeiten und sehr gute Deutsch- sowie Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Kenntnisse und erste Erfahrungen im Projektmanagement sind von großem Vorteil 

Ihre Aufgaben im Projekt:

Innerhalb der Forschungskooperation sollen Methoden und Anwendungen im Bereich Data Science und KI (insb. Natural Language Processing) praxisnah erforscht und (weiter)entwickelt werden. Im Kontext der Ausrichtung des Landesamtes für Steuern Niedersachsen (LStN) sollen hierbei insbesondere innovative Anwendungen und Szenarien zur Nutzung von Data Science und KI-Methoden in der Domäne der Tax Administration untersucht werden.

Im Fokus stehen dabei der Aufbau und die Nutzung von Wissensgraphen sowie die Integration verschiedener strukturierter und unstrukturierter Datenquellen in die entstehende Datenbasis innerhalb des Projektes. Zusätzlich zu der Nutzung öffentlicher Datenquellen stellt das LStN Daten zur Analyse bereit. Des Weiteren stellt Document und Text Understanding einen Schwerpunkt des Projekts dar. Dabei kommen NLP-Ansätze wie z. B. Translation, Text Summarization oder auch Named Entity Recognition beispielsweise zur Analyse von Vertragswerken zum Einsatz.

Praxiskontext der Forschungskooperation sind:

  • Umsatzsteuerbetrugsbekämpfung (mit Mitteln der Data Science)
  • Digitalisierung und Automatisierung der Prüfungstätigkeiten in der Steuerverwaltung 

Die VLBA bietet Ihnen:

  • Eine sehr gut ausgestattete Infrastruktur (VLBA Data-Lab/KI-Lab)
  • Ein angenehmes, spannendes und abwechslungsreiches Arbeitsumfeld
  • Eine forschungsstarke Abteilung für den Austausch und das gemeinsame Forschen
  • Aktive Teilnahme an nationalen Konferenzen und Fachtagungen

Die Carl von Ossietzky Universität Oldenburg strebt an, den Frauenanteil im Wissenschaftsbereich zu erhöhen. Deshalb werden Frauen nachdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben. Gem. § 21 Abs. 3 NHG sollen Bewerberinnen bei gleichwertiger Qualifikation bevorzugt berücksichtigt werden.

Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen sind bis zum 31.08.2022 an die Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Fakultät II, Department für Informatik, z. Hd. Herrn Prof. Dr.-Ing. habil. Jorge Marx Gómez, Ammerländer Heerstraße 114-118, 26111 Oldenburg oder bevorzugt per E-Mail mit dem Betreff "Tax Defence Analytics" an zu richten.

Bitte beachten Sie die weiteren Ausschreibungen der Abteilung VLBA, die Stellen sind kombinierbar.

Bewerbungsunterlagen können nur zurückgeschickt werden, wenn ein frankierter Rückumschlag beigelegt wird. Bitte senden Sie keine Originale zu.

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(Stand: 28.04.2022)