Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) mit Promotionsziel (E 13 TV-L / 50%) im Bereich Machine Learning

Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Data Science

Der Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Data Science (Prof. Dr. Ricardo Büttner) sucht einen wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) mit Möglichkeit zur Promotion.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) mit Promotionsziel (E 13 TV-L / 50%) im Bereich Machine Learning

Wir arbeiten in Forschung, Lehre und Praxis an der industriellen Anwendung von modernen Machine Learning Methoden. Hier laufen bei uns interessante Forschungs
- und Praxisprojekte an der Schnittstelle zu den Materialwissenschaften, der Medizin und den Gesundheitswissenschaften.

Das tägliche Leben jedes Einzelnen wird durch digitale Technologien beeinflusst. Neben der Art und Weise, wie wir kommunizieren und zusammenarbeiten, beeinflussen sie auch soziale Interaktionen, wirtschaftliche Entwicklungen und politische Prozesse. Daher gewinnt für alle wissenschaftlichen Fächer das Verständnis der technischen Grundlagen und Auswirkungen digitaler Technologien zunehmend an Bedeutung.

In dem Digitalisierungskolleg „Digitale Methoden“, welches durch die neuen Nachwuchsförderprogramme des Bayerischen Forschungsinstituts für Digitale Transformation (bidt) gefördert wird, arbeiten die Lehrstühle Wirtschaftsinformatik & Data Science sowie Polymere Werkstoffe der Universität Bayreuth mit dem Institut für Informationssysteme (iisys) der Hochschule Hof eng zusammen. Interdisziplinäre Kurse des neuen Kollegs, welche u. a. angewandte Deep Learning Methoden umfassen, richten sich an Bachelor
- und Masterstudierende aller Fachrichtungen. Sie machen die Studierenden mit Aspekten der Digitalisierung und ihren Wechselwirkungen mit der Gesellschaft vertraut. Interdisziplinäre Teams entwickeln hierbei innovative Lösungen für aktuelle Probleme der Natur-, Wirtschafts
- und Sozialwissenschaften.

**Ihre Aufgaben**:

- Unterstützung bei der Konzeption und Umsetzung von Kursen im Rahmen des Digitalisierungskollegs „Digitale Methoden“ (u. a. zu Programmiergrundlagen für Nicht-Informatiker*innen und angewandten Deep Learning Methoden)
- Unterstützung bei (Labor-)Experimenten (Versuchsdesign, Durchführung, Datenbereinigung und -auswertung)
- Erstellung und Mitwirkung an wissenschaftlichen Publikationen (Zeitschriften
- und Konferenzbeiträge) und Präsentation der Forschungsergebnisse auf (inter-)nationalen Konferenzen
- Mitarbeit bei der Erstellung von Anträgen für zukünftige Forschungs
- und Industrieprojekte
- Übernahme von Führungsaufgaben innerhalb eines dynamischen Teams aus wissenschaftlichen und studentischen Mitarbeitenden

**Was Sie mitbringen sollten**:

- einen guten oder sehr guten Masterabschluss in (Wirtschafts-)Informatik, (Wirtschafts-) Ingenieurwesen, BWL oder vergleichbaren Fächern
- ausgeprägtes Interesse an der Mitarbeit in Forschungs
- und Industrieprojekten
- hohes analytisches Denkvermögen, Kenntnisse in Python sowie idealerweise erste Kenntnisse in einem der folgenden Gebiete: (1) Convolutional Neural Networks, (2) Transfer Learning, (3) Explainable AI oder (4) Industrial/Materials/Medical Data Science
- hohe Motivation, Selbstverantwortung, Eigeninitiative und Leistungsbereitschaft sowie ein hohes Maß an Sozialkompetenz und Teamfähigkeit
- gute Englischkenntnisse
- Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit und Verantwortung

**Was wir Ihnen bieten**:
Wir bieten Ihnen ein spannendes, anspruchsvolles Arbeitsumfeld sowie die unmittelbare Einbindung in laufende Projekte. Sie werden bei Ihrer Tätigkeit von engagierten und interessierten Kolleginnen und Kollegen umfassend unterstützt. Wir fördern Ihre kreative Mitgestaltung und unterstützen Sie bei Ihrer Promotion.

Die Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen richten sich nach Tarifvertrag (TV-L E 13). Die Stelle ist zunächst befristet (eine Verlängerung wird angestrebt).

Die Universität Bayreuth schätzt die Vielfalt ihrer Beschäftigten als Bereicherung und bekennt sich ausdrücklich zum Ziel der Chancengleichheit der Geschlechter. Frauen werden hierbei mit Nachdruck um ihre Bewerbung gebeten. Bewerber*innen mit Kindern sind sehr willkommen. Die Universität Bayreuth ist Mitglied im Best-Practice Club „Familie in der Hochschule e.V.“, und hat erfolgreich am HRK-Audit „Internationalisierung der Hochschule“ teilgenommen. Personen mit Schwerbehinderung werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Bewerbung

Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen und stehen Ihnen selbstverständlich jederzeit gerne für weitere Auskünfte und ein persönliches Gespräch zur Verfügung.

Bitte bewerben Sie sich **online** mit aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen unter Angabe des Kennworts **„DigiKolleg Prof. Büttner“** über unser **Online-Bewerbungsportal** der Universität Bayreuth. Die Unterlagen werden nach Besetzung der Stelle gemäß den Anforderungen des Datenschutzes gelös