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29.06.22: Projekt Girls'Day – Mädchen-Zukunftstag hat die Rudolf-Diesel-Medaille

Projekt Girls'Day – Mädchen-Zukunftstag hat die Rudolf-Diesel-Medaille in der Kategorie "Beste...

29.06.22: Call for Lectures für die 14. meccanica feminale Baden-Württemberg 2023

Die meccanica feminale Baden-Württemberg ist die Frühjahrshochschule...

29.06.22: Grünes Licht für Professorinnen

In diesem Jahr findet wieder ein Durchgang des erfolgreichen H-BRS-Programms „Grünes Licht für...

29.06.22: Positioning and Navigation for Intelligent Transport Systems - Call for Papers

Transport must be efficient, safe and environmentally friendly. Further development and...

15.06.22: Karriereweg FH/HAW-Professorin

Online-Informationsveranstaltung - Freitag, 24.06.2022, 17-19 Uhr –

10.06.22: Call for Lectures für die mecchanica feminale Baden-Württemberg 2022

Die 14. Frühjahrshochschule meccanica feminale (#mfbw23) für Studentinnen und Fachfrauen...

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Job-Börse

Stellenbezeichnung
WissenschaftlicheR ProjektmitarbeiterIn ohne Doktorat (m/w/d)
Kurzinfo
Im ERC-Projekt DiDip (https://didip) suchen wir ab sofort eine Nachwuchsforscherin im Feld "Computer Vision mit historischen Dokumenten". Beschäftigungsausmaß: 30 Stunden/Woche, befristet auf 4 Jahre.
Aufgaben
Selbständige Forschungs- und Publikationstätigkeit im Forschungsfeld Computer Vision, angewendet auf historische Dokumente (Urkunden) des Mittelalters und der frühen Neuzeit im Rahmen des ERC-Projekts „From Digital to Distant Diplomatics“ (PI Prof. Georg Vogeler)
Mitarbeit in den existierenden Forschungsgruppen des Zentrums für Informationsmodellierung - Austrian Centre for Digital Humanities
Arbeit an einer Dissertation im Bereich Computer Vision-Technologien mit einem Schwerpunkt auf Fragestellungen der mittelalterlichen Geschichte, insbesondere der Diplomatik
Entwicklung von Methoden der Computer Vision zur Automatisierung der Analyse von mittelalterlichen und frühneuzeitlichen Urkunden sowie Unterstützung von ForscherInnen bei einschlägigen Forschungsfragen
Anforderungen


Masterabschluss oder vergleichbarer Abschluss in Informatik, Digital Humanities oder einem vergleichbaren Fach
Nachweisbare Erfahrung mit Computer Vision und Deep Learning, entweder durch Beteiligung an Publikationen (auch noch im Peer-Review-Prozess) oder eine einschlägige Masterarbeit
Gute Kenntnisse in Python und Erfahrungen im Umgang mit Algebrapaketen wie numpy, pytorch, matlab oder tensorflow
Technische Erfahrungen mit Linux, X-Technologien (XQuery, XSLT, XPath) und einer kompilierten Programmiersprache (wie C++ oder Java) sind von Vorteil und werden durch praktische Beispiele nachgewiesen
Sichere Kommunikation auf Englisch in Wort und Schrift, bevorzugt auch gute Deutschkenntnisse
Selbständige Arbeitsweise
Fähigkeit zur Zusammenarbeit in Gruppen, Motivation und Verlässlichkeit

Kategorie
Teilzeit
Angebot oder Gesuch?
Angebot
Firma
Univeristät Graz, Zentrum f. Informationsmodell.
PLZ
A-8010
Ort
Graz
Kontaktinformation
 
E-Mail
georg.vogeler@uni-graz.at
Website
https://uni-graz.jobbase.io/job/cxhgaq543xp18k7d56mt13pg3g6lbza
Erstellt am
23.06.2022

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