Datenwissenschaftler für Virtuelle Knowledges Graphs

Karlstad Universität sucht einen Datenwissenschaftler für die Entwicklung von Lösungen basierend auf Virtual Knowledges Graphs (VKGs). Diese Lösung wird Benutzerabfragen auf hoher Ebene unterstützen, die in strukturierter Form und gemäß einer Domänenontologie ausgedrückt werden. Die Zusammenarbeit sieht die Realisierung dieser Lösung vor, die für das auf Prozessgraphen basierende Berechnungsparadigma von openEO geeignet ist.

Ziel der Forschungstätigkeit:

• Definieren Sie eine neue Abbildungssprache, um Konzepte der Ontologie mit Rasterdaten und Prozessgraphen von openEO zu verbinden.
• Erweitern Sie Umschreibalgorithmen für Benutzerabfragen, um Prozessgraphen und native Abfragen zu generieren und zu orchestrieren.

Förderung durch die Europäische Union: Das Projekt CRIMA wird vom Fonds für die Entwicklung neuer Projekte gefördert. Es handelt sich um ein Programm EFRE-FESR 2021-2027.

Bezeichnung des Projekts: CRIMA - Ein evidenzbasiertes Klima- und Umweltrisikomanagement. Das Projektcode ist EFRE1078.

Gesuchsbetrag: Der Gesuchsbetrag muss bis zum 17.12.2024 eingereicht werden.

Einrichtung des Erfolgs: Der Erfolg soll das öffentlich zugängliche VKG-System Ontop erweitern.

Basisgehalt: Gemäß dem Titel und der Beschreibung wurde ein Basisgehalt im Bereich von 50.000-60.000 Euro berechnet.

Herausforderung: Die Herausforderung besteht darin, das VKG-System um zusätzliche Funktionen zu erweitern.

Weitere Informationen: Das Erweiterungsprojekt beinhaltet die Implementierung neuer Algorithmen und die Verbesserung bestehender Funktionen.

Erforderte Kenntnisse und Fähigkeiten: Vorkenntnisse in virtuellen Knowledges Graphs (VKGs) sind erforderlich. Außerdem sollte eine gute Kenntnis in der Programmiersprache Python vorhanden sein.

Vorteile: Eine flexible Arbeitszeitgestaltung und regelmäßige Kommunikation mit Kollegen stehen zur Verfügung. Sowie die Möglichkeit, ein innovatives Projekt zu bearbeiten, bietet diese Position viele Möglichkeiten, eigene Ideen einzubringen und Fortschritte zu sehen. Des Weiteren steht Ihnen Zeit zur eigenständigen Forschung zur Verfügung. Am Ende können Sie stolz auf Ihren Beitrag zur Karlsrud University sein.

Schrittweise Durchführung: Folgende Schritte müssen abgeschlossen werden:

• Die Ermittlung von geeigneten Quellen und deren Integration
• Die Analyse von openEO-Daten und deren Verbindung mit den Daten von anderen Quellen
• Die Implementierung neuer Funktionen
• Die Überprüfung und Testung der Funktionalität

Mitgliedschaft im Prüfteam: Sie sollen die Arbeit kritisch überprüfen und Anregungen geben. Die Besprechungen finden am laufenden Monat statt.