(Expired) Studentische/-r Mitarbeiter/-in (80 MoStd. bzw. 2 à 40 MoStd.) in Research Area 5: "Building Digital Communities"
Eine Stelle für eine studentische Hilfskraft (80 Mo/Stunden), bzw. zwei Stellen für zwei studentische Hilfskräfte (40 Mo/Stunden), befristet auf 2 Jahre.
Bewerbungsende: 16.10.2022News from Sep 01, 2022
Ziel des Exzellenzclusters EXC 2020 "Temporal Communities: Doing Literature in a Global Perspective" ist es, die Konzeption von Literatur in globaler Perspektive grundlegend neu zu denken. Mit dem Konzept der "Temporal Communities" wird dabei untersucht, wie Literatur über Räume und Zeiten hinweg ausgreift und dabei – manchmal über Jahrtausende – komplexe Netzwerke ausbildet und in ständigem Austausch mit anderen Künsten, Medien, Institutionen und gesellschaftlichen Phänomenen steht. Der Cluster organisiert seine Arbeit in fünf Research Areas: 1. Competing Communities, 2. Travelling Matters, 3. Future Perfect, 4. Literary Currencies, 5. Building Digital Communities.
Die Stelle ist angesiedelt in der Research Area 5 ("Building Digital Communities"), die sich mit der digitalen Modellierung, Visualisierung und Analyse literaturwissenschaftlicher Daten auseinandersetzt. Auf diese Weise sollen Zugänge zu einer datenintensiven Literaturgeschichtsschreibung geschaffen werden, wobei das gesamte Methodenspektrum der digitalen bzw. computationellen Literaturwissenschaften zum Einsatz kommen kann.
Die detaillierte und rechtsverbindliche Ausschreibung der Stelle finden Sie im Stellenanzeiger der Freien Universität Berlin vom 31. August 2022 unter der Kennung: EXCTC SHK DigLit 2022 (PDF).
Bitte geben Sie in Ihrem Bewerbungsschreiben an, ob Sie an einer Stelle mit 41 oder mit 80 Monatsstunden interessiert sind.
Aufgabengebiet
- Mithilfe bei der Vor- und Nachbereitung von Lehrveranstaltungen im Bereich der textbasierten Digital Humanities
- Aktive Unterstützung bei der Durchführung von hands-on Sitzungen und Workshops im Bereich der Digital Humanities
- Handhabung und Analyse literarischer Textkorpora
- Datenaggregierung und Preprocessing, Programmieraufgaben in bzw. Textmining mit R und Python (Frequenzanalyse, Netzwerkanalyse, Sentimentanalyse, Clusteranalyse; ggf. deskriptive und Inferenzstatistik)
- Assistenz bei der Entwicklung und Implementierung von Datenmodellen und Schnittstellen für Forschungszwecke der historischen Geisteswissenschaften
- Unterstützung im Bereich Forschungsdatenmanagement und Assistenz bei der Erweiterung und Administration wissenschaftlicher Datensammlungen
- Mithilfe bei der Organisation und Durchführung von Arbeits- und Diskussionstreffen, von Gasteinladungen und Veranstaltungen
Erwünscht
- Student*in der (angewandten) Informatik, der Computerlinguistik, der Bibliotheks- oder Informationswissenschaften (oder ähnliches) ODER IT-versierte(r) Student*in in einem literaturwissenschaftlichen oder historischen Fach bzw. in der Philosophie
- Programmierfähigkeiten in R und/oder Python
- Kenntnisse von bzw. Bereitschaft zur Aneignung von relevanten Verfahren des Textmining in R
- Interesse an genuin literaturbezogenen Fragestellungen und Verfahren der textbasierten Digital Humanities
- Kenntnisse von bzw. Bereitschaft zur Einarbeitung in Semantic-Web-Technologien von Vorteil
- Erfahrung mit Veranstaltungsorganisation und Unterstützung von Lehrveranstaltungen von Vorteil
- gute Kenntnisse der deutschen und der englischen Sprache
- Genauer und zuverlässiger Arbeitsstil; pragmatische und zielorientierte Arbeitsweise
- Eigeninitiative sowie Teamfähigkeit
Weitere Informationen erteilt Herr Prof. Dr. Frank Fischer (bewerbung_ra5@temporal-communities.de).
Weitere Informationen
Bewerbungen sind mit aussagekräftigen Unterlagen unter Angabe der Kennung im Format PDF (als ein Dokument) elektronisch per E-Mail zu richten an Herrn Prof. Dr. Frank Fischer: bewerbung_ra5@temporal-communities.de .
Aus verwaltungstechnischen Gründen bitten wir um elektronische Bewerbungen
Freie Universität Berlin
Exzellenzausschreibungen
EXC 2020 Temporal Communities
Herrn Prof. Dr. Frank Fischer
Otto-von Simson-Straße 15
14195 Berlin (Dahlem)
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