Wissenschaftliche:n Mitarbeiter:in für die semantische Erschließung von KI-Trainingsdaten (m/w/d)

Die TIB ist eine Stiftung öffentlichen Rechts des Landes Niedersachsen. Mit rund 600 Beschäftigten und einem Etat von circa 60 Millionen Euro ist sie eine der größten Informationsinfrastruktureinrichtungen in Deutschland.

Als Deutsche Zentrale Fachbibliothek für Technik und Naturwissenschaften sichern wir mit unseren zukunftsweisenden Dienstleistungen die infrastrukturellen Voraussetzungen einer qualitativ hochwertigen Informations- und Literaturversorgung für Forschung in Wissenschaft und Industrie. Mit dem Open Research Knowledge Graph (ORKG) arbeiten wir daran, den Austausch und die Nutzung wissenschaftlicher Erkenntnisse im digitalen Zeitalter zu revolutionieren.

Im Rahmen des von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Projekts „COUGAR – Korpus deutscher Annotierter Forschungsberichte“ wird in enger Kooperation mit der Universität Marburg ein semantisch annotiertes Korpus aus ca. 120.000 deutschen Forschungsberichten entwickelt. Die Stelle ist in das Joint Lab AI & Scholarly Data Analytics TIB-UMR zwischen der TIB und der Forschungsgruppe „Multimodal Modelling and Machine Learning“ der Universität Marburg eingebettet. Ziel des Projekts ist die Nutzbarmachung wertvoller Informationen in grauer Literatur (z. B. methodische Details und negative Ergebnisse) für moderne KI-Anwendungen und Large Language Models (LLMs). Die Position ist an der Schnittstelle zwischen klassischer Inhaltserschließung und Künstlicher Intelligenz angesiedelt und verbindet bewährte Methoden der Sacherschließung mit modernem Machine Learning.

Ihre Tätigkeit umfasst

• die Konzeption und iterative Entwicklung von Annotationsschemata und Richtlinien zur semantischen Inhaltserschließung wissenschaftlicher Texte,
• die operative Steuerung und fachliche Anleitung eines interdisziplinären Teams von studentischen Hilfskräften,
• die wissenschaftliche Qualitätssicherung des Korpus, insbesondere durch die Sicherstellung einer einheitlichen und konsistenten Datenqualität,
• die Aufbereitung der Ergebnisse für Open-Data-Infrastrukturen sowie die Mitwirkung an wissenschaftlichen Publikationen auf nationalen und internationalen Konferenzen.

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder gleichwertiger Abschluss) in Computerlinguistik, Digital Humanities, Informatik, Bibliotheks- und Informationswissenschaft oder einem verwandten Fachgebiet
• sehr gute Kenntnisse der deutschen Sprache in Wort und Schrift
• Erfahrung in der Koordination von Projekten oder der Anleitung von Studierenden/Hilfskräften
• ausgeprägtes Interesse an der Weiterentwicklung bibliothekarischer Erschließungsmethoden im Kontext der Künstlichen Intelligenz

Wünschenswerte Qualifikationen

• praktische Erfahrung mit Annotationssoftware (z. B. INCEpTION) oder Tools zur computergestützten Textanalyse
• gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Kenntnisse in der Inhalts- und Sacherschließung sowie in der Anwendung von Wissensorganisationssystemen und kontrollierten Vokabularen
• Kenntnisse in gängigen Metadatenstandards (z. B. Dublin Core, TEI) und XML-basierten Formaten
• Erfahrung in der statistischen Auswertung von Annotationsdaten (z. B. Cohens Kappa)

Die Technische Informationsbibliothek (TIB), Programmbereich A, Bestandsentwicklung und Metadaten sucht für den Bereich Wissenschaftlicher Dienst zum 01.02.2027 eine:n

Wissenschaftliche:n Mitarbeiter:in für die semantische Erschließung von KI-Trainingsdaten (m/w/d)

Die Stelle ist für die Dauer der Projektlaufzeit von zwei Jahren befristet. Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 39,80 Stunden (Vollzeit). Der Arbeitsplatz ist grundsätzlich für Teilzeitbeschäftigung geeignet. Die Eingruppierung erfolgt in die Entgeltgruppe 13 TV-L.

Wir bieten
Unser Ziel ist es, die Bereitstellung und Nutzung von Forschungsdaten und -informationen immer wieder neu zu überdenken und zu innovieren. Wir bieten ein intellektuell inspirierendes Umfeld mit unternehmerischer Denkweise, eingebettet in eine führende technische Universität und eines der größten Informationszentren der Leibniz-Gemeinschaft. Mit dem Forschungszentrum L3S der Leibniz Universität Hannover, eines der weltweit führenden Forschungsinstitute im Bereich Web & Data Science, besteht dabei im Rahmen des Leibniz Joint Lab Data Science & Open Knowledge eine enge Kooperation.

Nicht zuletzt legen wir Wert auf ein offenes und kreatives Arbeitsklima, in dem es Spaß macht zu arbeiten.

Darüber hinaus bieten wir

• einen gemeinwohlorientierten Arbeitsplatz im öffentlichen Dienst auf der Grundlage des TV-L mit einer Vergütung nach der Entgeltgruppe 13 TV-L.
• eine Sonderzahlung zum Jahresende sowie 30 Tage Urlaub im Jahr bei einer Fünf-Tage-Woche sowie zusätzliche freie Tage an Heiligabend (24.12.) und Silvester (31.12.).
• einen flexiblen Arbeitsplatz in Zeit und Raum mit Angeboten zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie wie u. a. mobiles Arbeiten und flexiblen Arbeitszeitmodellen (Gleitzeit).
• einen modernen Arbeitsplatz in zentraler Lage von Hannover mit einem kollegialen, attraktiven und vielseitigen Arbeitsumfeld.
• einen Arbeitgeber mit breit gefächertem Fort- und Weiterbildungsangebot, einer betrieblichen Gesundheitsförderung und Altersvorsorge für den öffentlichen Dienst (VBL).
• Beschäftigtenrabatt in den Mensen des Studentenwerks Hannover sowie Möglichkeit zur Nutzung der vielseitigen Angebote des Hochschulsports Hannover.
• eigenverantwortliche und zukunftsorientierte Tätigkeiten, die Abwechslung bieten und Raum für persönliche Entwicklung lassen.

Interessent:innen können sich bei Frau Dr. Diana Slawig, telefonisch unter 0511 762-3424 oder per E-Mail unter diana.slawig@tib.eu näher über das Arbeitsgebiet informieren.

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung bis zum 31.10.2026. Um Ihre Bewerbung einzureichen, nutzen Sie bitte unser Online-Bewerbungsformular unter https://tib.eu/bewerbungsformular-41-2026.

Bewerbungen in Papierform sind ebenfalls gleichrangig möglich. Für diesen Fall senden Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen bitte unter Angabe der Ausschreibungsnummer 41/2026 bis zum 31.10.2026 an die

Technische Informationsbibliothek (TIB)
Personalservice
Herrn Daniel Ridder
Welfengarten 1 B
30167 Hannover

oder als PDF-Datei an Bewerbung@tib.eu. Bei einer Bewerbung in digitalisierter Form bitten wir um Übersendung einer einzigen PDF-Datei mit einer Größe von maximal 10 MB.

Wir laden Sie ein, Ihrer Bewerbung eine Angabe Ihrer jährlichen Gehaltsvorstellung beizufügen.

Die TIB sorgt für optimale Arbeitsbedingungen und baut Maßnahmen zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie kontinuierlich aus. Sie will die Gleichberechtigung von Frauen und Männern besonders fördern und fordert deshalb besondere qualifizierte Frauen nachdrücklich auf, sich zu bewerben.

Bewerbungen von Menschen mit Schwerbehinderung und ihnen gleichgestellte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Sofern Sie möchten, dass Ihre Rechte als schwerbehinderter Mensch oder als einer schwerbehinderten Person gleichgestellter Mensch im Auswahlverfahren berücksichtigt werden, bitten wir Sie, uns dies freiwillig an geeigneter Stelle in Ihrer Bewerbung mitzuteilen (z. B. im Anschreiben oder im Lebenslauf oder an anderer deutlich hervorgehobener Stelle) und einen entsprechenden Nachweis beizufügen (z. B. Kopie des Schwerbehindertenausweises).

Wir freuen uns über Bewerbungen aller Nationalitäten.

Chancengleichheit ist einer unserer zentralen Organisationswerte. Deshalb freuen wir uns über Bewerbungen unabhängig von Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, geschlechtlicher Identität, geschlechtlichem Ausdruck und/oder geschlechtlichem Merkmal, Religion und Weltanschauung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität.

Bitte geben Sie im Betreff Ihrer Bewerbung an, über welche Stellenbörse Sie auf unser Angebot aufmerksam geworden sind.

Wir weisen darauf hin, dass Bewerbungsunterlagen grundsätzlich nicht zurückgesandt werden.

Weitere Informationen finden Sie unter: www.tib.eu