E-LAUTE

Electronic Linked Annotated Unified Tablature Edition


Für das FWF-geförderte Projekt “E-Laute: Electronic Linked, Annotated, And Unified Tablature Edition – The Lute in the German-Speaking Area 1450-1550” an der Österreichischen Nationalbibliothek / Abteilung Forschung und Datenservices wird mit Eintritt am 01.03.2023, befristet bis 31.12.2025 gesucht:

Wissenschaftliche·r Mitarbeiter·in (w/m/d), Prae-Doc (75%, 30 h/Woche)

E-LAUTE (https://e-laute.info) ist ein interdisziplinäres Forschungsprojekt der Informatik, Digital Humanities und der Musikwissenschaft. Im Projekt wird eine neuartige Form der Musikedition entwickelt: Eine «open knowledge platform», in der Musikinformatik, Musikwissenschaft und Musikpraxis ineinandergreifen und herkömmliche Editionsmethoden in interdisziplinärer Forschung vernetzen.

Als wissenschaftliche·r Mitarbeiter·in (Prae-Doc) werden Sie im Projekt in Zusammenarbeit mit den Projektpartner·innen an Lösungen zur Erstellung bzw. Modellierung der Daten, sowie Fragestellungen des Information Retrieval arbeiten. Sie haben die Möglichkeit, sich maßgeblich in einem spannenden internationalen und interdisziplinären Projektumfeld einzubringen.

Sie werden in folgenden Aufgabenbereichen tätig sein:

  • Erarbeitung von Lösungen zur Repräsentation von verlinkten Informationsbeständen mithilfe semantischer Technologien, mit besonderem Fokus auf die Einbindung von nutzergenerierten Daten (Annotationen, Audio-Aufnahmen)
  • Entwicklung von Lösungen zur nachhaltigen Versionierung von heterogenen, verlinkten Informationsbeständen aus dem Projektkontext (z.B. in Notationen, Annotationen, Audio-Aufnahmen, und deren Beziehungen)
  • Mitarbeit bei der Erweiterung des MEI-Standards, um die Modellierung historischer Musiktabulaturen mit MEI zu ermöglichen
  • Aufbereitung der Forschungsdaten als FAIR Linked Open Data
  • Integration der Daten (Transkriptionen, Annotationen) und erarbeiteten Ergebnisse in verschiedenen Formaten und Repräsentationen in die Infrastruktur für Digitale Editionen der Österreichischen Nationalbibliothek (https://edition.onb.ac.at)
  • Proaktive Zusammenarbeit mit Kolleg·innen des Projekts in anderen Arbeitsbereichen, v.a. im Arbeitsbereich der Implementierung von Suchfunktionalitäten in die Infrastruktur für Digitale Editionen der Österreichischen Nationalbibliothek
  • Publikationen in führenden Fachzeitschriften und Präsentationen bei Fachkonferenzen
  • Möglichkeit zur Promotion im Fachbereich Informatik (Computer Science)

Was wir von Ihnen erwarten:

  • Abgeschlossenes Studium (Dipl.Ing., Mag., MA) in Informatik, Data Science oder Digitale Geisteswissenschaften mit starker technologischer Ausrichtung
  • Vertrautheit mit Fragestellungen der Digitalen Geisteswissenschaften und/oder Musikwissenschaften von Vorteil
  • Kenntnisse und Erfahrung in komplexer Datenmodellierung
  • Kenntnisse von Semantic Technologies
  • Kenntnisse der FAIR-Prinzipien von Vorteil
  • Kenntnisse des Standards MEI (Music Encoding Initiative) und/oder TEI (Text Encoding Initiative) von Vorteil
  • Vertrautheit mit Fedora Commons Repository Framework von Vorteil
  • Teamorientierte Arbeitsweise, hohe Kommunikationskompetenz und Belastbarkeit in zeitkritischen Projektphasen
  • Sehr gute Englischkenntnisse, sehr gute Deutschkenntnisse von Vorteil

Bewerbung

Das Gehalt beträgt auf Basis von 30 h/Woche gemäß dem Personalkostensatz des FWF 2.300,30 Euro (brutto) pro Monat. Der Dienstort ist die Österreichische Nationalbibliothek / Abteilung Forschung und Datenservices in Wien.

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung. Bitte senden Sie Ihr Motivationsschreiben und Ihren Lebenslauf inkl. Links zu Referenz-Softwareprojekten bzw. relevanten Code-Repositories zusammengefasst in einer PDF-Datei bis zum 26.2.2023 an:

jobs-elaute@onb.ac.at

Die Einreichung der Bewerbung stellt eine datenschutzrechtliche Einwilligung in die Verarbeitung Ihrer Bewerbungsdaten dar. Die von Ihnen zur Verfügung gestellten Daten zu Ihrer Person werden ausschließlich im Rahmen des Auswahlverfahrens verwendet. Ihre Bewerbungsunterlagen werden bis zum Abschluss des Auswahlverfahrens intern gespeichert und danach gelöscht.