Job ID: OeAI032STUD226

Am Österreichischen Archäologischen Institut (ÖAI) der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW) ist im Rahmen des interdisziplinären Forschungsprojekts LEGION (machine LEarninG-enabled Identification of archaeological Objects in the middle daNube river basin) eine Position als

Studentische:r Mitarbeiter:in (m/w/d)

ab Mai 2026 im Ausmaß von 20 Wochenstunden für die Dauer von einem Jahr (Option auf Verlängerung) zu besetzen. 

LEGION widmet sich der digitalen Transformation archäologischer Fundbearbeitung an der Schnittstelle von Heritage Science und Künstlicher Intelligenz/Artificial Intelligence (KI/AI) und wird aus Mitteln des Heritage Science Austria 2.0-Förderprogramms der ÖAW finanziert. Ziel ist die Entwicklung eines KI-gestützten Systems zur raschen und nachvollziehbaren automatischen Klassifikation antiker Alltagskeramik aus der römischen Agglomeration von Carnuntum (Niederösterreich/AUT), Teil der UNESCO-Welterbestätte „Donaulimes“.

LEGION wird in enger fächerübergreifender Kooperation zwischen dem Österreichischen Archäologischen Institut (ÖAI) der ÖAW und dem Computer Vision Lab (CVL) der Technischen Universität Wien (TU Wien) durchgeführt. Unterstützt wird unser Kernteam durch weitere strategische Partner wie die Landessammlungen Niederösterreich (LSNÖ), das Zentrum für Museale Sammlungswissenschaften (ZMSW) der Universität für Weiterbildung Krems (UWK), die Römerstadt Carnuntum und das Austrian Centre for Digital Humanities (ACDH) der ÖAW.

Auf Basis eines Datensatzes von rund 70.000 bestehenden 2D-Profilzeichnungen wird LEGION cutting-edge Machine Learning (ML) Verfahren und laufende Feedback von Expert:innen implementieren (Human-in-the-Loop/HITL), um mit Projektende eine grundlegende Typochronologie für antike Alltagskeramik im mittleren Donauraum vorlegen und ein niederschwelliges Open-Source-Tool zur schnellen und nachvollziehbaren automatischen Bestimmung und Datierung durch eXplainable AI (XAI) von bereits bestehenden wie auch neu angefertigten 2D-Fundzeichnungen präsentieren zu können. Neben dieser technologisch-methodischen Innovation liefert das Projekt thematisch durch die Verknüpfung von Funddaten und räumlichen Analysen neue Erkenntnisse zu sozioökonomischen Dynamiken und Siedlungsprozessen in Carnuntum. Ein zentraler Fokus liegt schließlich auf einem verantwortungsbewussten Forschungsdatenmanagement (FDM) und einer beständigen Langzeitarchivierung (LZA) nach den FAIR (Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability)- und CARE (Collective Benefit, Authority to Control, Responsibility, Ethics)-Prinzipien, um die dauerhafte Verfügbarkeit der Ergebnisse für eine internationale Forschungsgemeinschaft nachhaltig sicherzustellen.

Sie unterstützen unser interdisziplinäres Team bei operativen und datenzentrierten Aufgaben im Bereich des FDM und der LZA:

• Unterstützung bei der Retrodigitalisierung und Verwaltung vorhandener archäologischer Fundzeichnungen.
• Unterstützung bei der Kuratierung und Aufbereitung der archäologischen Projektdatenbank (Baserow) und Anreicherung von Datenbeständen unter Verwendung des ARCHE-Metadatenschemas sowie die Einbindung kontrollierter Vokabularien und Normdaten (z. B. oeai.Thesaurus, Getty AAT, Wikidata).
• Mitarbeit bei der semantischen Modellierung des Datensatzes anhand einer Ontologie (CIDOC CRM).
• Unterstützung bei der Vorbereitung des Datensatzes für ML-Tasks sowie bei der Erarbeitung der Typochronologie.
• Mitarbeit an GIS-basierten Kartierungen (QGIS) zur Siedlungsarchäologie und Unterstützung bei der Erstellung räumlicher Analysen.
• Mitarbeit bei der Durchführung von Datei-Audits und Unterstützung beim Mapping von Metadaten auf das Schema des Repositoriums ARCHE.

• Laufendes Masterstudium in Klassischer Archäologie, Provinzialrömischer Archäologie, Digital Humanities oder einer verwandten Disziplin
• Interesse an der Anwendung digitaler Methoden in der Römischen Archäologie
• Grundkenntnisse im Umgang mit generativer AI, Speicher- und Datenbanksystemen, Geoinformationssystemen und Coding sind von Vorteil
• Hohes Maß an Genauigkeit und Sorgfalt im Umgang mit digitalen Datenbeständen.
• Sehr gute Englischkenntnisse, gute Deutschkenntnisse

• Direkte Mitarbeit in einem hochinnovativen Projekt an der Schnittstelle von Heritage Science und KI (AI)
• Vertiefte Erfahrung mit State-of-the-Art-Methoden im Bereich der KI
• Umfassende Schulung in nachhaltigem FDM und LZA
• Möglichkeit zur Mitwirkung an wissenschaftlichen Publikationen und der fachlichen Verbreitung
• Zusammenarbeit in unserem dynamischen Team am ÖAI/ÖAW und CVL/TU Wien sowie mit einem Netzwerk strategischer Partner
• Arbeit in zentraler Innenstadtlage mit flexibler Gleitzeitregelung
• Benefits und attraktive Sozialleistungen, wie beispielsweise zusätzliche Urlaubstage, bezahlte Mittagspause und Rabatte für Mitarbeitende der ÖAW
• Ein monatliches Bruttogehalt lt. Kollektivvertrag von mindestens € 1380,49.

Bei inhaltlichen Fragen wenden Sie sich bitte gerne an den PI am ÖAI, Dominik Hagmann: dominik.hagmann@oeaw.ac.at  

ÖAI | 1010 Vienna, Austria | oeai-personal@oeaw.ac.at  
Österreichische Akademie der Wissenschaften | Austrian Academy of Sciences | https://www.oeaw.ac.at/