Professor (m/w/d) für Generative AI (Open Rank: W3 oder W2 mit Tenure Track zu W3)

Technische Universität Nürnberg; Nürnberg; Vor Ort; EUR 85.000 - 110.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Eine innovative Universität in Deutschland sucht einen Professor (m/w/d) für Generative AI. In dieser Rolle vertreten Sie das Fachgebiet in Forschung und Lehre, arbeiten an interdisziplinären Projekten und helfen beim Aufbau des Departments für Computerwissenschaften und Künstliche Intelligenz. Diese Position ist ideal für Wissenschaftler in frühen Karrierephasen sowie etablierte Wissenschaftler mit nachgewiesener Exzellenz. Das Bewerbungsverfahren erfolgt bis zum 31. Januar 2026 über das Online-Portal.

Leistungen

Flexible Arbeitsmodalitäten

Internationale Zusammenarbeit

Diversität und Integration im Team

Qualifikationen

• Ausgezeichnete wissenschaftliche Qualifikation und Fachbreite im Bereich Generative AI.
• Erste Erfahrungen in der Lehre und Betreuung von Abschlussarbeiten.
• Internationale Auszeichnung im Fachgebiet ist von Vorteil.

Aufgaben

• Lehren und Forschen im Bereich Generative AI.
• Aufbau des Departments Computer Science & Artificial Intelligence.
• Beteiligung an interdisziplinären Projekten.

Kenntnisse

Generative AI

Large Language Models

Training and Inference Optimization

Vision Language Models

Interdisziplinäre Zusammenarbeit

Ausbildung

Promotion

Jobbeschreibung

Die Technische Universität Nürnberg (UTN), gegründet im Jahr 2021, ist ein dynamisches Experimentierfeld für die Universität der Zukunft – angepasst an das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz sowie an den ständigen technologischen, wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Wandel. Mit dem Ziel, eine führende internationale Institution mit einem Schwerpunkt auf Künstlicher Intelligenz zu werden, setzt die UTN gleichermaßen auf Exzellenz in Forschung, Lehre und Transfer. Um ihre Vision flexibel und effizient umzusetzen, verfügt die UTN über eine schlanke Governance‑Struktur. Ihr nachhaltiger, 37 Hektar großer Campus, der teilweise auch als Wohncampus genutzt wird, bildet das Herzstück eines neuen Stadtteils in Nürnberg, unweit der historischen Altstadt. Dort werden künftig rund 6.000 Studierende von etwa 200 Professorinnen und Professoren sowie zahlreichen wissenschaftlichen und administrativen Mitarbeitenden betreut. Die akademische Organisation der UTN basiert auf Departments als zentrale Struktureinheiten. Neben den bereits etablierten Departments für Computer Science & Artificial Intelligence sowie Liberal Arts & Social Sciences sind drei weitere Departments in Planung: Biological Engineering, Mechatronic Engineering und Natural Sciences. Die Departments zeichnen sich durch flache Hierarchien aus und schaffen neue Möglichkeiten, um moderne und anspruchsvolle Karrierewege anbieten zu können. Die UTN legt großen Wert auf interdisziplinäre Zusammenarbeit, was unter anderem durch Forschung in thematischen Aktivitätsfeldern gefördert wird. Die meisten Studiengänge an der UTN werden auf Englisch angeboten. In Verwaltung, Lehre und Forschung sind sowohl Deutsch als auch Englisch als Arbeitssprachen etabliert, während die offizielle Amtssprache Deutsch ist. Digitale Technologien, KI und innovative Anwendungen werden gezielt eingesetzt, um den Universitätsalltag für alle zu verbessern. Die UTN zeichnet sich durch eine offene und integrative Kultur aus, in der sich jeder willkommen fühlt. Unterschiedliche Hintergründe, Perspektiven und Erfahrungen von Mitarbeitenden, Studierenden und Interessenvertretern helfen dabei, Spitzenleistungen zu erzielen und Talente zu entwickeln. Die Metropolregion Nürnberg gehört zu den innovativsten Regionen der EU. Sie überzeugt mit erschwinglichen Lebenshaltungskosten, hoher Lebensqualität und einer naturnahen Stadtkultur. Zuwüglich bietet sie ein ausgezeichnetes regionales Verkehrsnetz sowie eine optimale Anbindung an europäische Reiserouten und internationale Verkehrsknotenpunkte in Deutschland.

Professor (m/w/d) für Generative AI (Open Rank: W3 oder W2 mit Tenure Track zu W3)

im Department Computer Science & Artificial Intelligence

Ihre Aufgaben:

Sie vertreten das Fach Generative AI in Forschung und Lehre und spielen eine wichtige Rolle beim Aufbau des Departments Computer Science & Artificial Intelligence (CSAI). Sie kooperieren mit exzellenten internationalen Forschenden im Bereich der Computerwissenschaften und künstlichen Intelligenz. Ebenso bringen Sie mit exzellenten Forschenden am CSAI Department und den anderen Departments der UTN (interdisziplinäre) Projekte voran. Sie betreiben Forschung mit hohem Anwendungspotenzial und beteiligen sich an Public Outreach Aktivitäten der Universität. Darüber hinaus beteiligen Sie sich an (interdisziplinären) Drittmittelanträgen und betreuen Abschluss- und Promotionsarbeiten.

Ihr Profil:

Diese Positionen sind sowohl geeignet für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in frühen wissenschaftlichen Karrierephasen, die großes wissenschaftliches Entwicklungspotential aufweisen, als auch für etablierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mit bereits ausgewiesener wissenschaftlicher Exzellenz.

Sie haben eine für das jeweilige Karrierelevel exzellente wissenschaftlich Qualifikation und fachliche Breite im Bereich Generative AI, beispielsweise aber nicht ausschließlich in Large Language Models, Training and Inference Optimization, Vision Language Models, Vision Language Action Models, Generative Audio Models, Foundation Models for Robotics, Generative Tactile Models, Multimodal Generative AI Models, Privacy and Foundation Models, Responsibility and Foundation Models und Trustworthiness and Foundation Models.

Für eine W2 Tenure‑Track Position verfügen Sie über fachliche Exzellenz, die Sie beispielsweise durch einschlägige Publikationen und erste Drittmittelerfahrung nachweisen können. Sie haben erste Erfahrungen in der Lehre und in der Betreuung von Abschlussarbeiten oder Promotionen.

Als Kandidatin oder Kandidat für eine W3‑Position können Sie substanzielle Erfolge nachweisen, die Ihre fachliche Exzellenz sowie pädagogische und persönliche Eignung untermauern: Sie sind international ausgewiesen als Vertreter ihres Fachgebiets. Nachgewiesene Erfolge in der interdisziplinären Forschung sind von Vorteil. Sie haben signifikante Erfolge bei der Einwerbung von Drittmitteln. Sie können Ihre Fähigkeit zum Management von Forschungsgruppen demonstrieren und verfügen über substanzielle Lehr‑ und Betreuungserfahrung (beispielsweise durch abgeschlossene Promotionsbetreuungen).

Für beide Karrierelevel suchen wir eine Persönlichkeit, die Offenheit demonstriert für die innovativen Departmentstrukturen an der UTN. Eine Sensibilität und Offenheit für Diversitätsaspekte sowie die Gleichstellung von Frauen in der Wissenschaft wird erwartet. Ein international geprägter akademischer Werdegang ist von Vorteil. Wir suchen Teamplayer, die bereit sind, sich auf etwas Neues einzulassen und sich in der Aufbauphase der UTN aktiv einzubringen.

Wir erwarten von Ihnen Engagement in allen englischsprachigen Studienangeboten, an denen das Department aktuell und zukünftig beteiligt ist. Ebenso erwarten wir Ihre Mitwirkung bei der Entwicklung der Studiengänge, Engagement bei der Realisierung innovativer, digitaler Lehr- und Lernkonzepte sowie die Bereitschaft zur Kooperation innerhalb des Departments und über dessen Grenzen hinweg.

Es gelten die gesetzlichen Einstellungskriterien gemäß Artikel 57 Absatz 1 und Artikel 60 Absatz 3 BayHIG. Die Ausschreibung richtet sich dementsprechend an Personen mit abgeschlossenem Hochschulstudium, pädagogischer und persönlicher Eignung, die ihre besondere Befähigung zu wissenschaftlicher Arbeit in der Regel durch eine Promotion nachgewiesen haben und darüber hinaus zusätzliche wissenschaftliche Leistungen vorweisen können.

Unser Angebot:

Die Technische Universität Nürnberg will die Universität auf allen Ebenen neu denken. Wir bieten ein motiviertes und fachlich exzellentes, internationales Team, in dem Sie sich mit Ihren Ideen und Kompetenzen einbringen und in dem Sie neue, interdisziplinäre Formen der Forschungszusammenarbeit und des Lehrens beziehungsweise Lernens erproben und mitgestalten können.

Freiräume für Ihr Arbeiten gewährleisten wir durch dienstleistungsorientierte, zentrale Service‑Units. Diversität verstehen wir als Gewinn. Die Technische Universität Nürnberg ist ein Ort, der den Menschen unabhängig von Geschlecht, Alter, sexueller Orientierung, Weltanschauung oder Religion, Herkunft oder Behinderung Wissen und gleiche Chancen bietet. Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerber und Bewerberinnen werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt. Familienfreundlichkeit verstehen wir als Basis, um Chancengleichheit für Männer und Frauen in der Wissenschaft zu erreichen. Daher bieten wir flexible Arbeitsmodalitäten und familienfreundliche Zeiten für Veranstaltungen und Sitzungen sowie Dual‑Career‑Optionen an.

Die Technische Universität Nürnberg strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre an und bittet deshalb Wissenschaftlerinnen nachdrücklich, sich zu bewerben.

Sie sind interessiert?

Bitte verweisen Sie in Ihrer Bewerbung auf die Kennziffer PF‑2025‑07. Bewerben Sie sich bitte bis zum 31.01.2026 mit Ihren aussagefähigen Bewerbungsunterlagen in englischer Sprache (Motivationsschreiben, CV einschließlich Drittmittelprojekte und Auszeichnungen, Publikationsliste, Research Statement, Teaching Statement (mit Bezug zu unserem innovativen UTN Lehr‑Lernkonzept), Abschlusszeugnisse, (falls relevant) Promotionsurkunde und ggf. weitere relevante Urkunden, vier für Ihr Forschungsprofil aussagekräftige Publikationen) ausschließlich über unser Bewerbungsportal. Richtlinien zur Abfassung des Teaching Statements finden Sie unter folgenden Links:

• Im Word‑Format: https://www.utn.de/files/2022/11/UTN-Teaching-Statement-DE.docx
• Im PDF‑Format: https://www.utn.de/files/2022/11/UTN-Teaching-Statement-DE.pdf

Sie haben Fragen?

Ihre Rückfragen nehmen wir gerne per E‑Mail an [e-mail] entgegen. Fragen zur wissenschaftlichen Ausrichtung der Stelle richten Sie bitte an den Gründungs‑Chair, Herrn Prof. Dr. Wolfram Burgard, [e-mail].

Informationen zu unserem Umgang mit Ihren Daten erhalten Sie hier https://www.utn.de/datenschutz/.

Interested?

Please refer to the reference number PF‑2025‑07 in your application. Applications must be submitted by January 31, 2026, including all relevant documents in English: cover letter, CV (including externally funded projects and awards), publication list, research statement, teaching statement (referencing our innovative UTN teaching and learning concept), degree certificates, doctoral certificate (if applicable), and any other relevant credentials, as well as four publications that best represent your research profile. Applications should be submitted exclusively via our online application portal. Guidelines for preparing the teaching statement can be found at the following links:

• Word: https://www.utn.de/files/2022/11/UTN-Teaching-Statement-DE.docx
• PDF: https://www.utn.de/files/2022/11/UTN-Teaching-Statement-DE.pdf

Questions?

If you have any administrative questions, please contact the Appointments Team, [e-mail].

If you have questions regarding the profile of the position, please contact the Founding Chair of the Department of Computer Science & Artificial Intelligence, Prof. Dr. Wolfram Burgard, [e-mail].

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