Gesucht: Studentische Hilfskraft (m/w/d) an der Professur für Digital History

Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine studentische Hilfskraft (m/w/d) zur Unterstützung der Professur für Digital History. Zum Aufgabenfeld zählen neben der Unterstützung bei der Vorbereitung von Lehrveranstaltungen und der Kommunikationsarbeit der Professur insbesondere die Mitarbeit an innovativen Forschungsprojekten in den digitalen Geschichtswissenschaften. Die Schwerpunkte liegen hier vor allem in den Bereichen Semantic Web und Maschinelles Lernen. Technische und methodische Vorkenntnisse sind hilfreich, aber kein Muss. Wichtig ist vor allem, dass die Bewerber*innen gegenüber digitalen Methoden und Technologien aufgeschlossen sind und Spaß daran haben, sich in neue, disziplinübergreifende Themen einzuarbeiten und entsprechende Fertigkeiten anzueignen. Interessierte laden wir herzlich ein, uns bis zum 09.02.2021 ihre Bewerbungsunterlagen als PDF per Email an digitalhistory@hu-berlin.de zuzusenden.

Nähere Informationen finden Sie in der vollständigen Ausschreibung, die als PDF heruntergeladen oder über H-Soz-Kult eingesehen werden kann.

Gesucht: Studentische Hilfskraft (m/w/d) im Projekt „Performanz der Wappen“

Hiermit möchten wir gerne auf eine Ausschreibung am Institut für Geschichtswissenschaften der Humboldt-Universität zu Berlin hinweisen:

Das Drittmittelprojekt “Performanz der Wappen” an der Professur für Digital History an der Humboldt-Universität zu Berlin sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine studentische Hilfskraft (m/w/d). Das von der VolkswagenStiftung geförderte Projekt beschäftigt sich mit der heraldischen Kommunikation im Hoch- und Spätmittelalter und untersucht, wie sich diese über die Zeit sowohl in ihrer Ausdrucksform wie in ihren Verwendungskontexten immer weiter ausdifferenzierte. Dabei verbindet es kulturhistorische Fragestellungen und grundwissenschaftliche Kompetenzen mit den Methoden der Informatik. Die technischen und methodischen Schwerpunkte im Projekt liegen vorrangig in den Bereichen Datenmodellierung, Semantic Web, Linked Data und Maschinelles Lernen.

Die ausgeschriebene Stelle soll das Projekt einerseits durch selbstständige Recherchearbeiten unterstützen, andererseits durch die Aufbereitung und Bereinigung der Forschungs- sowie die Annotation von Trainingsdaten für die automatisierte Bilderkennung mit Mitteln des Maschinellen Lernens. Entsprechende Vorkenntnisse sind hilfreich, aber keine zwingende Voraussetzung. Wichtig ist, dass die Bewerber*innen gegenüber digitalen Methoden und Technologien aufgeschlossen sind und Spaß daran haben, sich im Rahmen des Tätigkeitsbereichs entsprechende Fertigkeiten anzueignen. Interessierte können ihre Bewerbungsunterlagen als PDF per Email bis zum 7.09.2020 an heraldry.ifg@hu-berlin.de senden.

Nähere Informationen zum Stellenprofil finden Sie in der offiziellen Ausschreibung, die als PDF heruntergeladen oder über H-Soz-Kult eingesehen werden kann.

Gesucht: Studentische Hilfskraft (m/w/d) an der Professur für Digital History

Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine studentische Hilfskraft (m/w/d) zur Unterstützung der Professur für Digital History. Zum Aufgabenfeld zählen neben der Unterstützung bei der Vorbereitung von Lehrveranstaltungen und der Kommunikationsarbeit der Professur vor allem die Mitarbeit an innovativen Forschungsprojekten in den digitalen Geschichtswissenschaften. Die Schwerpunkte liegen hier vor allem in den Bereichen Semantic Web und Maschinelles Lernen. Technische und methodische Vorkenntnisse sind hilfreich, aber kein Muss. Wichtig ist vor allem, dass die Bewerber*innen gegenüber digitalen Methoden und Technologien aufgeschlossen sind und Spaß daran haben, sich in neue, disziplinübergreifende Themen einzuarbeiten und entsprechende Fertigkeiten anzueignen. Interessierte laden wir herzlich ein, uns bis zum 24.08.2020 ihre Bewerbungsunterlagen als PDF per Email an digitalhistory@hu-berlin.de zuzusenden.

Nähere Informationen finden Sie in der vollständigen Ausschreibung, die als PDF heruntergeladen oder über H-Soz-Kult eingesehen werden kann.