Stellenangebot an der Zentralbibliothek Zürich: Applied Machine Learning Engineer (80%)

Die Zentralbibliothek Zürich ist Kantons-, Stadt- und Universitätsbibliothek und eine der grössten Bibliotheken der Schweiz. Als öffentliche Stiftung wird sie von Stadt und Kanton Zürich getragen. In ihrer Rolle als Hochschulbibliothek kooperiert sie eng mit der Universitätsbibliothek Zürich. Mit ihrem Auftrag nimmt sie eine wichtige Aufgabe für den erfolgreichen Bildungs- und Wissenschaftsstandort Zürich wahr: Sie macht das verfügbare Wissen für Wissenschaft und Öffentlichkeit zugänglich und setzt damit Akzente auf dem Weg zur Wissensgesellschaft.

Für unser «ZB-Lab» suchen wir per 01.02.2024 oder nach Vereinbarung und einstweilen befristet bis 31.12.2025 eine/n Applied Machine Learning Engineer (80%).

Ihre Aufgaben
Sie haben die Chance mitzugestalten, wie wir künftig auf wissenschaftliche Information zugreifen. Im motivierten ZB-Lab-Team erarbeiten Sie zusammen mit einer Entwicklerin und einem Entwickler sowie zwei Data Librarians innovative Prototypen, mit denen wir den Zugriff auf die Wissensressourcen der Bibliothek durch Künstliche Intelligenz (KI) sinnvoll erweitern können. Dazu möchten wir unsere ZB-Daten nutzen und zugleich lernen, wie wir unsere hochwertigen Daten für die KI-Forschung und die Öffentlichkeit sinnvoll zur Verfügung stellen können. Wir setzen uns für eine transparente und Minoritäten einschliessende Verwendung unserer Daten ein und wollen mit unseren Datenangeboten eine gute wissenschaftliche Praxis im Sinne von Open Science befördern. Dafür arbeiten wir eng mit Forschenden sowie Akteurinnen und Akteuren im Kontext der DSI Community Libraries der Universität Zürich und mit weiteren Partnerinnen und Partnern zusammen.

Sie sind insbesondere für folgende Aufgaben zuständig:

  • Untersuchung der Möglichkeiten von Sprachmodellen, um komplexe Anfragen zu Bibliotheksdaten zu verstehen und präzise Antworten zu generieren
  • Einsatz und Anpassung von Sprachmodellen zur Datenaufbereitung und -anreicherung (z. B. Fine Tuning und Word Embedding mit ZB-Daten)
  • Erweiterung der Suchresultate unseres Bibliothekskatalogs durch KI-gestützte Funktionen wie Relevanz-Ranking, Auflistung inhaltlich ähnlicher Literatur, Zusammenfassungen oder Übersetzungen
  • Anreicherung unserer digitalisierten Bestände mit zusätzlichen Metadaten für multi-modales Retrieval 
  • Unterstützung bei der Erstellung von Datensets für Machine Learning-Anwendungen 
  • Mitarbeit an den weiteren Vorhaben des ZB-Labs als Entwickler/in

Ihr Profil

  • Abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik, Data Science, Computer Linguistik oder gleichwertige Erfahrung in einem verwandten Bereich
  • Erfahrung in der Anwendung von Machine Learning-Verfahren und von Natural Language Processing-Modellen, idealerweise mit Schwerpunkten auf Textverarbeitung und Textgenerierung
  • Exzellente Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit Deep Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
  • Fundiertes Verständnis von Datenbanken, Datenintegration und Datenbereinigung
  • Ausgeprägte Kundenorientierung und Kommunikationsfähigkeit
  • Initiative, lösungsorientierte und teamfähige Persönlichkeit
  • Erfahrungen mit methodischer Projektarbeit und Interesse an agilen Arbeitsweisen
  • Sie arbeiten mit Neugier und Wissensdurst und bringen sich gerne mit guten Vorschlägen ein
  • Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Unser Angebot
Es erwartet Sie eine anspruchsvolle, vielfältige und abwechslungsreiche Tätigkeit im ZB-Lab. Die Stelle ist eng mit dem Team Bibliotheksinformatik der ZB verknüpft und zunächst bis Ende 2025 befristet. Eine Verstetigung wird angestrebt. Wir bieten einen Arbeitsplatz im Zentrum der Stadt Zürich und die Anstellungsbedingungen des Kantons Zürich.

Kontakt
Fragen beantworten Ihnen gerne Anja Weng, Leiterin Innovation und ZB-Lab, anja.weng@zb.uzh.ch, Tel. +41 44 268 32 27 (nicht erreichbar vom 30.10.-3.11.) oder Sascha Beck, Gruppenleiter Bibliotheksinformatik, sascha.beck@zb.uzh.ch, Tel. +41 44 268 32 12 (nicht erreichbar vom 6.-17.11.). 
Gerne nehmen wir Ihre Bewerbung ausschliesslich via Online-Plattform bis 19.11.2023 entgegen.

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