Wissenschaftlichen Mitarbeiterin / Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) Lehrstuhl für Informa[...]

Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) – Lehrstuhl für Informatik mit Schwerpunkt Verteilte Informationssysteme

Passau, Universität Passau

Aufgaben

• 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.

Qualifikationen

• 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.