Wissenschaftliche Mitarbeiter und Linux DevOps Engineers

Stellenausschreibung, November 2018

Web Intelligence – Media Analytics – Big Data

Stellenausschreibung (PDF, 650 kB)

webLyzard technology und das Institut für Neue Medientechnologie der MODUL University Vienna suchen engagierte Mitarbeiter_innen zur Verstärkung unseres Teams. Wir bieten die Möglichkeit, an internationaler Spitzenforschung in den Bereichen Web Intelligence, Semantische Suche, Text Mining, Wissensextraktion und -visualisierung, Linked Data und Trend-Vorhersagen mitzuarbeiten (flexible Arbeitszeit mit Möglichkeit zur Promotion oder Master-Arbeit).

Unsere Projekte werden durch die FFG, das Horizon 2020 Programm der Europäischen Union und die Google News Initiative gefördert. Die Projekte liefern die Technologien für innovative Anwendungen wie die UN Environment Web Intelligence Plattform, den US Election Web Monitor oder die semantische Suche für den Ende des Jahres geplanten Relaunch des NOAA Climate.gov Portals.

Anforderungen

  • Analytische Fähigkeiten und umfangreiche Programmiererfahrung (Java oder Python)
  • Weiterentwicklung und Optimierung komplexer IT-Infrastrukturen (Ubuntu)
  • Zielorientiertes und selbstständiges Arbeiten, Teamfähigkeit

Zusatzqualifikationen

  • Relationale Datenmodellierung und DB-Administration
  • Verteilte Informationsverarbeitung, Caching Strategien und Load Balancing
  • Elasticsearch 6.x Optimierung; Container-Technologien (Docker.io)
  • Security Management und Firewall-Konfiguration
  • IT Infrastruktur-Überwachung; automatisierte System- und Softwaretests
  • Kontinuierliche Integration (Jenkins, GitlabCI, TravisCI)
  • Dynamische Web-Technologien (z.B. JavaScript, Vert.x, React, HTML5)

SONAR Project Logo

Die Gehälter richten sich nach der jeweiligen Erfahrung – beispielweise EUR 2.850 pro Monat für Uni-Absolvent_innen, mit Bereitschaft zur Überzahlung bei einschlägiger Berufspraxis. Wir streben eine Erhöhung des Frauenanteils beim wissenschaftlichen Personal an und fordern deshalb qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf. Bitte senden Sie Ihre Unterlagen inklusive Begleitschreiben, Lebenslauf und Sammelzeugnis an lang@weblyzard.com (in deutscher oder englischer Sprache, bevorzugt als PDF-Datei mit maximal 8 MB).


Screenshot of PHEME Dashboard

Dashboard of the PHEME FP7 Project (2014-2016)