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Research assistant / technician
23.152
Herrn Prof. Dr. Daniel Schnurr
Die Universität Regensburg ist mit über 20.000 Studierenden eine innovative und interdisziplinär ausgerichtete Campus-Universität mit vielseitigen und hochrenommierten Forschungsaktivitäten und einem breiten und attraktiven Studienangebot für junge Menschen aus dem In- und Ausland.
Fakultät für Informatik und Data Science
Maschinelles Lernen, insbesondere Uncertainty Quantification
Stellenausschreibung der Universität Regensburg | Nummer 23.152
Die Universität Regensburg ist mit über 20.000 Studierenden eine innovative und interdisziplinär ausgerichtete Campus-Universität mit vielseitigen und hochrenommierten Forschungsaktivitäten und einem breiten und attraktiven Studienangebot für junge Menschen aus dem In- und Ausland.
Der Lehrstuhl für Maschinelles Lernen, insbesondere Uncertainty Quantification widmet sich der Analyse von Daten als zentrale Ressource für Anwendungen der künstlichen Intelligenz, sowie als entscheidender Wettbewerbsfaktor und Innovationstreiber in digitalen Märkten. Im Fokus der Forschung stehen die ökonomischen Auswirkungen KI-basierter Systeme, die strategischen Implikationen datengetriebener Geschäftsmodelle, die Interaktion zwischen Mensch und KI, die Erklärbarkeit und Akzeptanz maschineller Lernverfahren, empirische Datenschutzfragen sowie die technische und ökonomische Regulierung künstlicher Intelligenz.
Die Forschung des Lehrstuhls ist an der Schnittstelle zwischen Wirtschaftsinformatik, Informatik und Wirtschaftswissenschaften inhärent interdisziplinär und adressiert regelmäßig Fragen im Spannungsfeld zwischen informationstechnischer Machbarkeit, ökonomischer Wertschöpfung und rechtlichen Rahmenbedingungen. Dort ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als
Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Wissenschaftliche Mitarbeiterin
(w/m/d)
in Vollzeit (40,1 Stunden pro Woche) zu besetzen. Die befristete Beschäftigung erfolgt zur eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung (Promotion) mit einer Vertragslaufzeit von
3 Jahren (§ 2 Abs. 1 WissZeitVG). Die Stelle ist teilzeitgeeignet. Die Vergütung erfolgt nach TV-L E13.
Ihre Aufgaben:
- Konzeption, Planung und Durchführung von eigenen Forschungsprojekten sowie gemeinsamen Forschungsvorhaben mit Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern des Lehrstuhls.
- Präsentation der Forschungsergebnisse auf nationalen und internationalen wissenschaftlichen Konferenzen sowie deren Veröffentlichung in Fachzeitschriften und Konferenzbänden.
- Unterstützung bei der Konzeption und Durchführung von Lehrveranstaltungen (Übungen, Praktika) sowie Betreuung von studentischen Seminar- und Abschlussarbeiten. Die Lehraufgaben umfassen 5 SWS bei Vollzeitbeschäftigung.
- Mitwirkung bei interdisziplinären und öffentlichen Aktivitäten des Lehrstuhls und in der Zusammenarbeit mit Partnern aus der Praxis.
Unsere Anforderungen:
- Sehr gut abgeschlossenes Masterstudium in Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Wirtschaftswissenschaften, Informatik, Informationswissenschaften, Data Science oder angrenzenden Disziplinen.
- Sehr gute analytische Fähigkeiten sowie großes Interesse an den technischen, ökonomischen und gesellschaftlichen Entwicklungen in Themenfeldern der Digitalisierung und der künstlichen Intelligenz.
- Bereitschaft, komplexen praktischen Problemen mit analytischen Methoden zu begegnen und neue Methoden zu erlernen oder zu vertiefen (z. B. maschinelles Lernen, agentenbasierte Simulation, Data Science, experimentelle Wirtschaftsforschung, Spieltheorie, Industrieökonomik, Ökonometrie).
- Programmierkenntnisse in Java, Python oder vergleichbaren Programmiersprachen wünschenswert.
- Teamfähigkeit, Offenheit, Flexibilität sowie die Fähigkeit und Motivation zu selbstständigem, gewissenhaftem und eigenverantwortlichem wissenschaftlichem Arbeiten.
- Sehr gute englische Sprachkenntnisse in Wort und Schrift.
Wir bieten Ihnen:
- Ein engagiertes Team mit dem gemeinsamen Ziel, internationale Spitzenforschung zu betreiben und gesellschaftliche Herausforderungen mit wissenschaftlichen Methoden anzugehen. Nähere Informationen zum Team und unseren Forschungsschwerpunkten finden Sie auf unserer Webseite unter http://go.ur.de/mluq.
- Eine persönliche und strukturierte Betreuung des Promotionsvorhabens mit regem Austausch im Team und regelmäßigen Doktorandenseminaren.
- Freiheit und Möglichkeit, eigene aktuelle und praxisrelevante Forschungsfragen in Bereichen der künstlichen Intelligenz, der Datenökonomie oder der digitalen Transformation zu verfolgen.
- Regelmäßige Teilnahme an internationalen Konferenzen und Einbindung in ein internationales Forschungsnetzwerk sowie in den nationalen und internationalen politischen Diskurs zu Themen der Digitalwirtschaft, künstlichen Intelligenz und der Datenökonomie.
- Umfangreiche Möglichkeiten zur fachlichen und persönlichen Weiterbildung durch Teilnahme an Doktorandenkursen (z. B. VHB ProDok) und internationalen Summer Schools.
- Eine hervorragende Startposition für eine akademische Laufbahn oder Karriere in der Wirtschaft.
Die Universität Regensburg strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an und fordert daher qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf. Die Universität Regensburg setzt sich besonders für die Vereinbarkeit von Familie und Beruf ein (nähere Informationen unter https://www.uni-regensburg.de/universitaet/personalentwicklung/familien-service).
Bei im Wesentlichen gleicher Eignung werden schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber bevorzugt eingestellt. Bitte weisen Sie auf eine vorliegende Schwerbehinderung ggf. bereits in der Bewerbung hin.
Bitte beachten Sie, dass wir Kosten, die bei einem etwaigen Vorstellungsgespräch für Sie anfallen sollten, nicht übernehmen können.
Bei Rückfragen wenden Sie sich bitte an Herrn Prof. Dr. Daniel Schnurr (E-Mail: daniel.schnurr@ur.de). Wir freuen uns auf Ihre ausführliche Bewerbung, die Sie bitte in einer PDF-Datei bis zum 30. September 2023 per E-Mail an sekretariat.schnurr@ur.de senden.
Hinweise zum Datenschutz finden Sie unter
93053 Regensburg , Germany
