GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften ist eine von Bund und Ländern finanzierte, international tätige sozialwissenschaftliche Einrichtung der Leibniz-Gemeinschaft.
 
Wir suchen zum 01. Oktober 2026 für den Standort Köln in der Abteilung Knowledge Technologies for the Social Sciences, Team Information and Data Retrieval eine*n
 
Postdoctoral Researcher in Natural Language Processing und Research Knowledge Graphs
(Entgeltgruppe 13 TV-L, Arbeitszeit 100 %, befristet bis 31.12.2028, Option auf Verlängerung)
 

Die Abteilung Knowledge Technologies for the Social Sciences (KTS) forscht an der Schnittstelle von Information Retrieval, Natural Language Processing, semantischen Technologien und Human Information Interaction als Grundlage für innovative Webportale und Plattformen für die Suche und Nutzung von Forschungsdaten wie bspw. der GESIS Knowledge Graph. 

KI verändert den wissenschaftlichen Prozess disziplinübergreifend. Im Projekt NFDI4DS entwickeln wir Infrastrukturen, die Forschende dabei unterstützen, KI-Methoden verantwortungsvoll einzusetzen – beispielsweise durch die Etablierung fairer Benchmarking-Protokolle, die Gewährleistung transparenter Evaluations- und Dokumentationsverfahren für KI-Modelle und LLMs sowie die Kuratierung eines offenen, wiederverwendbaren Repositoriums KI-basierter Methoden einschließlich zugehöriger Schulungsmaterialien und Veranstaltungen. In diesem Kontext suchen wir eine*n motivierte*n wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in zur Koordination und Leitung dieser Aktivitäten. 

Ihr Aufgabengebiet:

• Leitung spezialisierter Arbeitspakete sowie eines Forschungsteams im Projekt NFDI4DS, einschließlich der Koordination mit Projektpartnern und der Betreuung von Promovierenden
• Forschung im Bereich der Extraktion wissenschaftlicher Informationen sowie Entwicklung von Methoden zum Aufbau von Research Knowledge Graphs (z. B. GESIS KG)
• Entwicklung, Integration und Evaluation von Diensten, Modellen und Systemen unter Verwendung etablierter Benchmarks
• Weiterentwicklung der NFDI4DS Academy durch Community-Engagement, die Akquise von Inhalten (Methoden, Tutorials, Schulungsmaterialien) sowie die Integration mit Drittanbieter-Infrastrukturen
• Austausch mit wissenschaftlichen Fach- und Nutzercommunities sowie Dissemination der Projektergebnisse durch Publikationen und Workshops auf nationaler und internationaler Ebene

Das lernst Du bei uns:

Ihr Profil:

• Wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master) und abgeschlossenes Promotionsstudium in Informatik, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet
• Erfahrung im Projektmanagement
• Nachgewiesene Erfahrung in der NLP-Forschung und mit Wissensgraphen, insbesondere im Kontext der Extraktion wissenschaftlicher Informationen
• Sehr gute Erfahrung in der Softwareentwicklung mit Python, KI-Tooling, NLP-Technologien sowie Datenbanktechnologien
• Sehr gute mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch; gute Deutschkenntnisse sind wünschenswert

Das bringst Du mit:

Wir bieten:

• Ein wachsendes, internationales Arbeitsumfeld mit Zugang zu einzigartigen Datensätzen
• Hervorragende Karrieremöglichkeiten in Softwareentwicklung und Data Engineering
• Flexible Arbeitszeiten und Regelungen zum mobilen Arbeiten
• Sehr gute Bedingungen für die Vereinbarkeit von Beruf und Familie u.a. durch Zuschüsse zur Betreuung von nicht schulpflichtigen Kindern
• Ganzheitliches Betriebliches Gesundheitsmanagement und die vergünstigte Teilnahme am Sportprogramm der Uni 
• Großzügige Förderung Ihrer Altersvorsorge in Form einer Direktversicherung
• Förderung Ihrer Kompetenzen durch Weiterbildungsmaßnahmen

Kontakt

Für weitere Informationen zu den Aufgabengebieten wenden Sie sich bitte per E-Mail ([email protected]) oder Telefon +49 221 47694 533 an Dr. Philipp Mayr. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Franca Tosetti per Email ([email protected]) zur Verfügung.

Wir haben Dein Interesse geweckt?

Wir haben Ihr Interesse geweckt?

Dann bewerben Sie sich bitte bis einschließlich 27.07.2026 über unser Online-Bewerbungsportal.
Die Kennziffer lautet: KTS-83