SCDH Münster: Unbefristete Stelle (E13) Knowledge Engineering

(English version below.)

Die Universitäts- und Landesbibliothek (ULB) Münster ist die Zentralbibliothek der Universität Münster und gleichzeitig Landesbibliothek für den Landesteil Westfalen. Sie ist eine der größten wissenschaftlichen Bibliotheken Deutschlands. Die ULB Münster bietet ein umfangreiches Portfolio von wissenschaftsnahen Dienstleistungen für Forschende, Lehrende und Studierende an, dessen Weiterentwicklung im Rahmen der aktuellen digitalen Transformationsprozesse in der Wissenschaft von einer großen Entwicklungsdynamik geprägt ist.

Das an der ULB Münster angesiedelte Service Center for Digital Humanities (SCDH) unterstützt die Forschenden der Universität Münster im Bereich Digital Humanities (DH) mit zahlreichen Services. Im SCDH ist vorbehaltlich der Mittelzuweisung zum nächstmöglichen Zeitpunkt die unbefristete Stelle als

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in
im Kontext DH mit dem Schwerpunkt Knowledge Engineering
(E 13 TV-L)

mit 100 % der regelmäßigen wöchentlichen Arbeitszeit zu besetzen.

Ihre Aufgaben:
Sie unterstützen digitale Forschungsprojekte der Geistes-, Sozial- und Kulturwissenschaften als Knowledge Engineer durch:

• Entwurf, Implementierung und Pflege von Datenmodellen und Ontologien
• Entwicklung von Workflows zur Datenerfassung und Datenbereinigung
• Evaluation und Einrichtung von Graphdatenbanken und Knowledge-Management-Systemen
• Konzeption von visuellen und statistischen Analysemethoden für Graphdaten

Unsere Erwartungen:
Wir suchen eine engagierte Persönlichkeit mit eigenverantwortlichem, lösungsorientiertem Arbeitsstil, sehr guten konzeptionellen Fähigkeiten und ausgeprägter Teamfähigkeit. Sie zeichnen sich darüber hinaus durch Flexibilität sowie gute Kommunikationsfähigkeit aus und erfüllen folgendes Profil:

• abgeschlossenes Hochschulstudium der Informatik mit nachgewiesenem Bezug(Zeugnisse/Zertifikate) zu den (Digital) Humanities oder verwandter Fachrichtungen bzw. abgeschlossenes Hochschulstudium in einer Geisteswissenschaft mit nachgewiesenen Informatikkenntnissen (Zeugnisse/Zertifikate)
• nachgewiesene Erfahrungen in der eigenverantwortlichen Planung und Durchführung oben genannter Aufgaben des Knowledge Engineerings (Zeugnisse/Zertifikate)
• nachgewiesene Kenntnisse im Umgang mit Semantic-Web-Technologien (z.B. RDF, OWL, JSONLD, SPARQL, etc.) (Zeugnisse/Zertifikate)
• nachgewiesener Bezug zu den Digital Humanities (Zeugnisse/Zertifikate)
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse (Niveau B1) bzw. die Bereitschaft, sich diese im Laufe des ersten Jahres der Beschäftigung anzueignen

Darüber hinaus wünschenswerte Kenntnisse sind:

• ein ausgeprägtes Vermögen zur Analyse und Abstraktion
• Bereitschaft zur Einarbeitung in vielfältige Fachdomänen
• Kommunikationsgeschick zur Darstellung von Methoden der Wissensorganisation und zur Überbrückung von Fachjargons
• Beherrschung von Kollaborationstechniken und -werkzeugen
• Erfahrungen in einer Programmiersprache und einschlägigen Libraries oder Softwaresystemen: Java (z.B. Jena, Fuseki); Python (z.B. RDFLib, OWLReady), Javascript (z.B. jsonld.js)
• Kenntnisse einschlägiger Ontologien in den Digital Humanities (CIDOC-CRM, FRBRoo, SKOS)
• Kenntnisse RDF-basierter Annotationstechnologien (z.B. Web Annotation Data Model)
• Interesse an innovativen Editionsansätzen im Bereich Linked Data

Ihr Gewinn:

• Wertschätzung, Verbindlichkeit, Offenheit und Respekt – das sind Werte, die uns wichtig sind.
• Mit einer großen Anzahl an unterschiedlichsten Arbeitszeitmodellen ermöglichen wir Ihnen flexibles Arbeiten – auch von Zuhause aus.
• Ob Pflege oder Kinderbetreuung – unser Servicebüro Familie bietet Ihnen konkrete Unterstützungsangebote, damit Sie Privates und Berufliches unter einen Hut bekommen.
• Ihre individuelle, passgenaue Fort- und Weiterbildung ist uns als Bildungseinrichtung nicht nur wichtig, sondern eine Herzensangelegenheit.
• Von Aikido bis Zumba – unsere Sport- und Gesundheitsangebote von A – Z sorgen für Ihre Work-Life-Balance.
• Sie profitieren von zahlreichen Benefits des öffentlichen Dienstes wie z. B. einer attraktiven betrieblichen Altersvorsorge (VBL), einer Jahressonderzahlung und einem Arbeitsplatz, der kaum von wirtschaftlichen Schwankungen abhängig ist.

Die Universität Münster setzt sich für Chancengerechtigkeit und Vielfalt ein. Wir begrüßen alle Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer oder sozialer Herkunft, der Religion oder Weltanschauung, Beeinträchtigung, Alter sowie sexueller Orientierung oder Identität. Eine familiengerechte Gestaltung der Arbeitsbedingungen ist uns ein selbstverständliches Anliegen. Eine Stellenbesetzung in Teilzeit ist grundsätzlich möglich.

Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht; Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.

Bei Fragen vorab kontaktieren Sie gerne Herrn Dr. Jan Horstmann (0251-83-25297, jan.horstmann@uni-muenster.de).

Haben wir Ihr Interesse geweckt?
Dann freuen wir uns auf Ihre aussagekräftige und vollständige Bewerbung. Senden Sie ihre Bewerbung  ausschließlich per E-Mail unter AZ 2023-14 in deutscher oder englischer Sprache und in einer PDF-Datei  von maximal 25 MB Größe bis zum 08.12.2023 an:

bewerbung.ulb@uni-muenster.de

Internet http://www.ulb.uni-muenster.de

The University and State Library (ULB) Münster is both the central library of the University of Münster and the state library for the state of Westphalia. It is one of the largest academic libraries in Germany. The ULB Münster offers a comprehensive portfolio of academic-related services for researchers, teachers and students, the further development of which is characterized by major dynamic developments associated with the current digital transformation processes occurring in academia.

The Service Center for Digital Humanities (SCDH), located at the ULB Münster, supports researchers at the University of Münster in the field of Digital Humanities (DH) with numerous services. The SCDH is seeking (subject to budget approval) to fill the position of a

Research Associate
in the context of DH with focus on Knowledge Engineering
(salary level E 13 TV-L, 100%)

This permanent full-time position is set to commence at the earliest possible date.

Your tasks:
You will support digital research projects in the humanities, social sciences and cultural studies as a knowledge engineer by:

• designing, implementing and maintaining data models and ontologies
• developing workflows for data acquisition and data cleansing
• evaluating and setting up graph databases and knowledge management systems
• designing visual and statistical analysis methods for graph data

Our expectations:
We are looking for a committed personality with a self-reliant, solution-oriented working style, very good conceptual skills and a strong ability to work in a team. The successful candidate will also characterized by flexibility as well as good communication skills and meet the following profile:

• hold a completed higher education degree in computer science with proven relevance (via credentials/certificates) to the (digital) humanities or a related discipline or a completed higher education degree in a humanities discipline with proven knowledge of computer science (credentials/certificates)
• proven experience in the independent planning and execution of the above-mentioned knowledge engineering tasks (credentials/certificates)
• proven knowledge of Semantic Web technologies (RDF, OWL, JSONLD, SPARQL, etc.) (credentials/certificates)
• proven connection to the digital humanities (credentials/certificates)
• good knowledge of German and English (level B1) or the willingness to acquire these during the first year of employment

Further desirable skills include:

• a strong capacity for analysis and abstraction
• willingness to familiarize yourself with a wide range of subject domains
• communication skills to demonstrate methods of knowledge organization and to bridge technical jargon
• mastery of collaboration techniques and tools
• experience in a programming language and relevant libraries or software systems: Java (e.g. Jena,  Fuseki); Python (e.g. RDFLib, OWLReady), Javascript (e.g. jsonld.js)
• knowledge of relevant ontologies in the digital humanities (e.g. CIDOC-CRM, FRBRoo, SKOS)
• knowledge of RDF-based annotation technologies (e.g. web annotation data model)
• interest in innovative edition approaches in the area of linked data

Your benefit:

• Appreciation, commitment, openness and respect – these are values that are important to us.
• With a large number of different working time models, we enable you to work flexibly – even from home.
• Whether through nursing care or childcare – our Family Service Office offers you concrete support options to help you balance your private and professional life.
• As an educational institution, your individual, tailor-made training and continuing education is not only important to us, but a matter close to our hearts.
• From Aikido to Zumba – our sports and health offers from A to Z ensure your work-life balance.
• You benefit from numerous public service benefits such as an attractive company pension plan (VBL), a special annual payment and a job that is hardly dependent on economic fluctuations.

The University of Münster is committed to equal opportunities and diversity. We welcome all applications regardless of gender, nationality, ethnic or social origin, religion or ideology, impairment, age, sexual orientation or identity. Family-friendly working conditions are a self-evident priority for us. Part-time employment is generally possible.

We actively encourage applications by women. Women with equivalent qualifications and academic achievements will be preferentially considered unless these are outweighed by reasons which necessitate the selection of another candidate.

If you have any questions, please contact Dr Jan Horstmann (0251-83-25297, jan.horstmann@uni-muenster.de).

Did we catch your interest?
Then we look forward to receiving your detailed and complete application. Send your application exclusively by e-mail under AZ 2023-14 in German or English and as a single PDF file (maximum 25 MB) by 8 December 2023 to:

bewerbung.ulb@uni-muenster.de

Internet http://www.ulb.uni-muenster.de