Research Data Engineer (w/m/d)

Research Data Engineer (w/m/d)

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Die Universität Heidelberg ist eine Volluniversität mit ausgeprägter Forschungsorientierung und internationalem Anspruch. Mit rund 32.200 Studierenden und 9.540 Mitarbeiter∗innen, darunter zahlreiche Spitzenforscher∗innen, ist sie eine weltweit angesehene Institution, die zudem eine herausragende wirtschaftliche Bedeutung für die Metropolregion Rhein-Neckar hat.

Das Heidelberger Zentrum für Digitale Geisteswissenschaften (HCDH) ist eine der führenden Einrichtungen Deutschlands in den Bereichen Digital und Computational Humanities. Seine Schwerpunkte liegen in den Bereichen digitale Linguistik, digitales Kulturerbe sowie KI und maschinelles Lernen. Aufgrund seiner engen Verbindung zum Interdisziplinären Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen (IWR) werden computationelle Ansätze am HCDH besonders intensiv verfolgt.

Am HCDH ist ab dem 1. Dezember 2026 (oder zum frühestmöglichen Zeitpunkt) folgende Vollzeitstelle (100 %) für die Dauer von 4 Jahren mit Option auf Verlängerung zu besetzen:

Research Data Engineer (w/m/d)

Ihre Aufgaben:

Brückenbildung zwischen Kulturerbe- und anderen Forschungsdaten zum Kulturerbe und computationeller Forschung: Entwurf und Aufbau von data storage layers und Datenverarbeitungs-Pipelines, die es unseren Geisteswissenschaftler∗innen ermöglichen, umfangreiche, heterogene Datensätze (incl. legacy data) zu erstellen und zu analysieren – von historischen Texten und Archiven bis zu Multimedia-, 3D- und weiteren raumbezogenen Daten

Vernetzung und Kooperation: Technische und forschungsstrategische Beratung für Geisteswissenschaftler∗innen, um komplexe Forschungsfragen in umsetzbare Anforderungen an Datenverarbeitung und Datenbanken zu übersetzen

Daten-Pipelines: Entwurf, Implementierung und Wartung skalierbarer Pipelines zur Erfassung, Bereinigung und Harmonisierung vielfältiger Daten zum Kulturerbe und anderer geisteswissenschaftlich relevanter Daten sowie zur Erstellung interoperabler Datensätze für die Forschung

Datenarchitektur: Entwurf, Implementierung und Kuratierung datenbezogener Organisations- und Vorhaltungsstrukturen und deren Verbindung zu bereits bestehenden Datenhaltungssystemen und Dateninfrastrukturen

Semantic Web & Wissensgraphen: Entwicklung und Optimierung von Graphdatenbanken, Ontologien und semantischen Modellen (z. B. unter Verwendung von RDF, OWL, CIDOC-CRM) zur Vernetzung komplexer historischer und kultureller Daten.

Tool Entwicklung & Automatisierung: Entwicklung benutzerdefinierter APIs und unterschiedlicher Skripte (vorwiegend in Python) zur Automatisierung von Workflows in den Bereichen Datenerfassung, Text-Mining und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

FAIR und FAIR4RS Prinzipien: Zusammenarbeit mit der Reseach Data Unit und dem Scientific Software Center und seiner Data Science Unit am IWR sowie mit dem Universitätsrechenzentrum (HPC und Speicherinfrastruktur)

Ihr Profil:

Ausbildung: Vorzugsweise Promotion, eine Bewerbung mit MA/MSc ist bei entsprechendem Forschungshintergrund möglich

Soft Skills: Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, um effektiv in interdisziplinären Teams aus Softwareentwickler∗innen und Geisteswissenschaftler∗innen zu arbeiten

Softwarekompetenzen: Hervorragende Kenntnisse in Python (sowie in Bibliotheken wie Open3D, Pandas, SpaCy oder NLTK) und in der Versionsverwaltung mit Git; Erfahrung mit Rust und/oder PyTorch ist von Vorteil

Datenbanken & Seman