Fachbereich 4 - Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät Institut für Wirtschaftsinformatik Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (E 13 TV-L) 10.02.2026
m Drittmittelprojekt „Synthetische Desinformationsdaten, Infrastruktur für Kollaboration und AnalyseToolbox für die Social Media-Forschung“ (SynDIKAT) zu besetzen. Angeboten wird eine für maximal drei Jahre (entsprechend Projektlaufzeit) befristete Vollzeitstelle (100%).
Ihre Aufgaben:Sie arbeiten in einem vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) für drei Jahre geförderten Konsortialprojekt zur Erstellung und Evaluation von synthetischen Daten im Bereich der Social-Media-Forschung. Das Projekt zielt darauf ab, ein entsprechendes Framework zu entwickeln, welches den Datenaustausch zwischen Forschenden erleichtert und gleichzeitig den Datenschutz und Lizenzvereinbarungen berücksichtigt. Im Projektzusammenhang wird eng mit Partnern in der Kommunikationswissenschaft, der empirisch arbeitenden Sozialwissenschaft und der Rechtswissenschaft / Medienrecht zusammengearbeitet. Die hier ausgeschriebene Stelle im Teilprojekt von Prof. Dr.-Ing. Christian Grimme hat einen Schwerpunkt im Bereich technisch-algorithmischen Konzeption und Umsetzung von Datensynthetisierung. Zu Ihren Aufgaben gehören:
- Mitarbeit bei der Erhebung und algorithmisch getriebenen Analyse von Social-Media-Daten
- Weiterentwicklung und Anwendung von AI-getriebenen Verfahren (Sprachmodelle, Bilderzeugende Modelle) zur Erzeugung künstlicher Inhalte als Grundlage synthetischer Daten.
- Mitarbeit bei der Entwicklung von spezifischen Algorithmen / Szenarien / Umgebungen zur Simulation von künstlichen Social-Media-Daten
- Mitarbeit bei der Konzeption und Umsetzung von Evaluationsmethoden für synthetische Daten
- Aufbau eines Frameworks für die gemeinschaftliche Nutzung von Daten (und ggf. Algorithmen).
- Präsentation von Studienergebnissen auf nationalen und internationalen Tagungen sowie Publikation von Studienergebnissen in englischsprachigen internationalen Fachzeitschriften.
- Eine Promotion in der Forschungsgruppe Computation Social Science & Systems Analysis (im Fach Wirtschaftsinformatik) wird unterstützt.
- Wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar) im Bereich der Wirtschaftsinformatik, Informatik, Mathematik oder vergleichbarer Ausrichtungen.
- Idealerweise bereits Erfahrung in der (wissenschaftlichen) Entwicklung, Anwendung und/oder Aus-/Bewertung von inhaltgenerierenden AI-Verfahren.
- Hohe Affinität zu technisch-mathematischen Aufgaben (Programmierung, Mathematik)
- Hohe Motivation zur Erreichung ambitionierter Ziele in einem leistungsstarken Team.
- Erste Kenntnisse und Erfahrungen im wissenschaftlichen Arbeiten
- Bereitschaft zu und hohes Interesse an der Vertiefung der Kenntnisse in ausgewählten Forschungsmethoden sowie der Erschließung neuer Themengebiete.
- Teamfähigkeit, Kommunikationsfähigkeit, Organisationsfähigkeit sowie eine eigenständige und produktive Arbeitsweise.
- Interesse am genannten Themenfeld und an gesellschaftlich relevanter Methodenentwicklung
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Hoch attraktive Entwicklungsmöglichkeiten in einem leistungsstarken und freundschaftlich arbeitenden Team.
- Hervorragende wissenschaftliche Weiterentwicklung / Qualifikation auf dem Weg zur Promotion.
- Inspirierende wissenschaftliche Zusammenarbeit in sehr interdisziplinären Forschenden-Teams
- Aufbau eines internationalen Netzwerks, u.a. auch durch die Einbettung in das Europäischen Forschungszentrum ERCIS und in internationalen Austausch.
- Sicheres und wirtschaftlich attraktives Anstellungsverhältnis im öffentlichen Dienst.
Bei Fragen zur inhaltlichen Ausgestaltung der Stelle kontaktieren Sie gerne Prof. Dr.-Ing. Christian Grimme ( [email protected] ). Bei Fragen zu Formalia wenden Sie sich bitte an Dr. Michael Räckers ( [email protected] ), Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann freuen wir uns über Ihre Bewerbung (Motivationsschreiben und Lebenslauf) bis zum 10.02.2026an die Universität Münster
Institut für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr.-Ing. Christian Grimme
Kennziffer: BMFTR SynDIKAT Bitte senden Sie Ihre Bewerbung ausschließlich als eine pdf-Datei an [email protected] . Bitte beachten Sie, dass wir andere Dateiformate nicht berücksichtigen können Ausschreibungskennziffer bei Rückfragen: 2026_01_13
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