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 mit Eintritt am 01.03.2023 befristet bis 31.12.2025.
Wissenschaftliche/n Mitarbeiter*in (w/m/d)
Prae-Doc (75 %, 30 h/Woche)
E-LAUTE (Electronic Linked, Annotated, and Unified Tablature Editions) ist ein interdisziplinäres Forschungsprojekt zur elektronischen Edition von Lautentabulaturen aus dem deutschsprachigen Raum der Zeit zwischen 1450 und 1550. Dafür wird eine neuartige Form der Musikedition entwickelt: Eine «open knowledge platform», in der Musikwissenschaft, Musikpraxis, Musikinformatik und Literaturwissenschaft ineinandergreifen und herkömmliche Editionsmethoden in interdisziplinärer Forschung vernetzen. Zusätzlich zur Edition werden im Rahmen des Projekts fünf Pilotstudien aller beteiligten Disziplinen erarbeitet, die aktuelle Lücken in der Forschung und Praxis der Musik vor 1600 abdecken.
Als wissenschaftliche/r Mitarbeiter*in (Prae-Doc) werden Sie im Projekt in Zusammenarbeit mit den Projektpartner*innen an der Research Unit Data Science des Instituts für Information Systems Engineering der Technischen Universität Wien an Lösungen für Suchangebote in kodierten historischen Musikannotationen unterschiedlicher Transkriptionsformate arbeiten.
Sie werden in folgenden Aufgabenbereichen tätig sein:
- Erarbeitung einer Dissertation im Fachbereich Informatik (Computer Science)
- Forschung zur Repräsentation der verlinkten Informationsbestände mithilfe semantischer Technologien
- Versionierung von heterogenen, verlinkten Informationsbeständen (z.B. in Notationen, Annotationen, Recordings, und deren Beziehungen)
- Erarbeitung von Lösungen zur Modellierung von versionierten nutzergenerierten Daten (Annotationen, Audio-Aufnahmen) und deren Relationen zu weiteren Projektdaten (Notationen, Transkriptionen)
- Forschung zur Erweiterung des MEI-Standards für Modellierung von tabulatorischer Musiknotation
- Aufbereitung der Forschungsdaten als FAIR Linked Open Data
- Integration der Daten (Transkriptionen, Annotationen) in verschiedenen Formaten und Repräsentationen in die Plattform für Digitale Editionen der Österreichischen Nationalbibliothek
- Mitarbeit bei der Anpassung von Funktionalitäten in der Digitalen Edition
- Proaktive Zusammenarbeit mit Kolleg*innen des Projekts in anderen Arbeitsbereichen, v.a. im Arbeitsbereich der Implementierung von Suchfunktionalitäten in die Plattform für Digitale Editionen der Österreichischen Nationalbibliothek
- Publikationen in führenden Fachzeitschriften und Präsentationen bei Fachkonferenzen
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 (14 Gehälter/Jahr). 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 16.1.2023 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.