Unsere Werte bei KUMAVISION Wir Kultur Bei KUMAVISION pflegen wir die Zusammenarbeit und den Zusammenhalt mit einer ganz besonderen Wir-Kultur. Egal ob du eine fachliche Frage oder ein persönliches Anliegen hast, bei uns wirst du immer jemanden antreffen, der mit dir gemeinsam eine Lösung findet.
Dazu werden Sie im Laufe Ihrer Tätigkeit in den vier folgenden Feldern arbeiten: Forschung – Im Bereich Forschung werden in enger Zusammenarbeit mit führenden produzierenden Unternehmen Methoden und Konzepte zu aktuellen Fragestellungen des Innovationsmanagements und der Produktrealisierung entwickelt.
Dazu werden Sie im Laufe Ihrer Tätigkeit in den vier folgenden Feldern arbeiten: Forschung – Im Bereich Forschung werden in enger Zusammenarbeit mit führenden produzierenden Unternehmen Methoden und Konzepte zu aktuellen Fragestellungen des Innovationsmanagements und der Produktrealisierung entwickelt.
Ihre Aufgaben: Identifikation und Bewertung offener Datenquellen und Entwicklung softwarebasierter Workflows zum automatisierten Import von Datenbeständen aus unterschiedlichen Quellen (wie beispielsweise OpenAlex)Entwicklung und Einführung automatisierter Verfahren zur Anreicherung und Qualitätssicherung der Einträge im FISWeiterentwicklung der Schnittstellen und Datenflüsse des FIS (inkl. Refactoring bestehender Komponenten) in Zusammenarbeit mit der Technischen Informationsbibliothek (TIB) und den Leibniz Universität IT Services (LUIS)Konzepterstellung zur Erweiterung des FIS, insb. im Bereich der verantwortungsvollen Nutzung Künstlicher Intelligenz (z.B. bei der thematischen Erschließung)Mitarbeit bei der Betreuung des FIS inkl.
Betreuung, Wartung und Pflege der entsprechenden Geräte sowie Anwendung chemometrischer Methoden zur Datenauswertung und Datenbankpflege Anwendung von Deep-Learning-Ansätzen, um große spektroskopische und bildbasierte Datensätze automatisch zu verarbeiten Design und Analyse von Algorithmen zur exakten oder approximativen Sorten-identifizierung und Bildung von Qualitätsclustern zur Beschreibung der Weizensorten Implementierung, empirische Validierung und Vergleich dieser Algorithmen anhand von Daten und Ernteproben enge Zusammenarbeit mit internen und externen Projektpartnern Projektmanagement Vorstellung von Ergebnissen auf Projekttreffen und Konferenzen sowie Publikation in wissenschaftlichen Fachzeitschriften Unterstützung der Projektleitung bei der Berichterstattung Ihr Profil Das bringen Sie mit: erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) bevorzugt in Informatik, Physik, Agro-Bioinformatik oder anderen, eng verwandten Studienfächern.