Wissenschaftlichen Mitarbeiterin / Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) Lehrstuhl für Informatik mit Schwerpunkt Verteilte Informationssysteme

Die Universität Passau genießt durch exzellente Forschung, innovative Lehre und ein dichtes internationales Netzwerk hohe Sichtbarkeit und Ansehen. Rund 11.000 Studierende aus 100 Nationen und über 1.300 Beschäftigte lernen und arbeiten nahe der Altstadt auf einem Campus, der modernste technische Infrastruktur mit einer preisgekrönten städte-baulichen Anlage vereint. International erfolgreiche Hightech-Firmen und eine lebhafte Gründerszene, gepaart mit reicher Kultur und niederbayerischer Tradition, verleihen Stadt und Region Strahlkraft und tragen zur hervorragenden Arbeits- und Lebensqualität bei. Das Projekt FrAInderl - Allianz für generative KI im Bayerischen Wald bringt generative Künstliche Intelligenz in regionale mittelständische Unternehmen (KMU). Der Fokus liegt auf praxisnahem Technologietransfer und konkreten industriellen Anwendungsfällen. Datenschutzkonforme KI-Lösungen sollen unabhängig von großen internationalen Plattformanbietern entwickelt werden. KMU erhalten damit Zugang zu moderner KI-Technologie, Wissenstransfer und Qualifizierungsangeboten. Am Lehrstuhl für Informatik mit Schwerpunkt Verteilte Informationssysteme (Lehrstuhlinhaber: Prof. Dr. Dr. h.c. Harald Kosch) ist in diesem Zusammenhang ab 1. Mai 2026 die Stelle einer/eines

Wissenschaftlichen Mitarbeiterin / Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) Lehrstuhl für Informatik mit Schwerpunkt Verteilte Informationssysteme

Passau
Unternehmen: Universität Passau

Aufgabe:

* Konzeption, Entwicklung und prototypische Implementierung eines Policy-Tagging-Moduls zur automatisierten semantischen Kennzeichnung sensibler Daten. * Analyse bestehender Datenschutz- und Vertraulichkeitsrichtlinien (EU-DSGVO, organisationsspezifische Policies) und deren technische Operationalisierung in Form von Tagging-Heuristiken und Klassifizierungsregeln. * Entwicklung von Extraktions- und Transformationspipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten aus verteilten Quellsystemen. * Integration heterogener Source-Datenbanken (z. B. relationale DBs, Dokumentenarchive, Data Lakes) in den Wissensspeicher. * Aufbau und Pflege von Schnittstellen (APIs) zur konsistenten Bereitstellung von Metadaten für generative KI-Anwendungen. * Durchführung von Performance-Analysen, Optimierung von Durchsatz, Latenz und Skalierbarkeit der Tagging-Prozesse. * Dokumentation der entwickelten Komponenten sowie wissenschaftliche Dissemination der Ergebnisse. * Unterstützung bei der Publikation der Forschungsergebnisse auf nationalen und internationalen Konferenzen.

Qualifikation:

* Überdurchschnittlicher universitärer Hochschulabschluss auf Master-Niveau in Informatik, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten Fachgebiet * Fundierte Kenntnisse in der Verarbeitung und Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten * Erfahrung im Umgang mit Datenbanksystemen (relationale Datenbanken, NoSQL, Data Lakehouses) und der Integration heterogener Datenquellen * Kenntnisse in der Entwicklung von Datenpipelines für Extraktion, Transformation und Integration (ETL/ELT) * Erfahrung in der Softwareentwicklung, vorzugsweise in Python, Java oder einer vergleichbaren Programmiersprache * Grundkenntnisse in den Bereichen Datenschutz, Datenklassifikation oder Data Governance * Interesse an aktuellen Themen der Künstlichen Intelligenz, insbesondere generativen KI-Systemen und Wissensspeichern * Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten sowie Interesse an der Publikation von Forschungsergebnissen auf nationalen und internationalen Konferenzen * Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise sowie Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit in Forschungsprojekten * Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift * Gute Deutschkenntnisse sind von Vorteil

Wir bieten:

Eingruppierung in Entgeltgruppe 13 des TV-L, Die Möglichkeit zur Promotion, Eine interessante, abwechslungsreiche und herausfordernde Tätigkeit im wissenschaft-lichen Umfeld auf einem modernen, nur wenige Gehminuten von der historischen Altstadt entfernten und idyllisch am Inn gelegenen Universitätscampus, Ein angenehmes Arbeitsklima in familienfreundlicher Umgebung

Bewerben unter:
Universität Passau
Innstraße 41, 94032 Passau (GPS: 13.44, 48.56)

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