Professur (FH) für Data Science mit Option Studiengangsleitung (w/m/d)

JR Germany; Bielefeld; Vor Ort; EUR 63.000 - 75.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Eine international anerkannte Fachhochschule sucht einen Professor (FH) für Data Science in Bielefeld, der Lehrveranstaltungen auf Bachelor- und Master-Niveau konzipiert und leitet. Die Position umfasst die Förderung von Forschungsprojekten in Zusammenarbeit mit Unternehmen und einen aktiven Beitrag zur Hochschulorganisation. Neben einem attraktiven Gehalt bieten wir vielfältige Weiterbildungsmöglichkeiten und die Möglichkeit zum Mobile Working.

Leistungen

Attraktives Incentive-Programm

Vielfältige Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten

Mobiles Arbeiten (40 %)

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Diplom- oder Masterstudium in relevanten Bereichen.
• Promotion wünschenswert.
• Berufserfahrung in der akademischen Lehre und Forschung.

Aufgaben

• Vertretung des Fachgebiets Data Science in Lehre und Forschung.
• Konzeption und Leitung innovativer Lehrveranstaltungen.
• Initiierung und Leitung von Forschungsprojekten.

Kenntnisse

Maschinelles Lernen & KI

Datenvisualisierung

Data Analytics

Programmierung

pädagogische Fähigkeiten

Ausbildung

abgeschlossenes Diplom- oder Masterstudium in Data Science, Informatik, Wirtschaftsinformatik

Promotion oder gleichwertiger Nachweis wissenschaftlicher Qualifikation

Jobbeschreibung

Professur (FH) für Data Science mit Option Studiengangsleitung (w/m/d), bielefeld

Fachhochschule Kufstein Tirol Bildungs GmbH

bielefeld, Germany

Die Fachhochschule Kufstein Tirol ist international mehrfach ausgezeichnet und laut dem Wirtschaftsmagazin trend im Tirol-Ranking 2022 auf Platz 1 der besten Arbeitgeber:innen.
Wir sind eine sich stetig weiterentwickelnde Wissensorganisation. Als Arbeitgeberin bieten wir vielseitige, interessante Aufgaben, ein leistungsförderndes und familienfreundliches Umfeld mit flexiblen Arbeitsbedingungen in einer partnerschaftlich geprägten Kultur. Die FH verfügt bei 2200 Studierenden und 10000 Absolvent:innen über ein Netzwerk von weltweit mehr als 235 Partnerinstitutionen.

• Sie vertreten das Fachgebiet Maschinelles Lernen & KI, Datenvisualisierung, Data Analytics, Programmierung in deutscher und englischer Sprache in Lehre und Forschung auf Bachelor- und Master-Niveau und stärken durch Ihre Vernetzung mit Berufsverbänden den Praxisbezug des Studiengangs.
• Optional besteht die Möglichkeit der Übernahme der Studiengangsleitung.
• Sie konzipieren und leiten Lehrveranstaltungen in deutscher und englischer Sprache mit innovativer, kompetenzorientierter Didaktik. Dabei vermitteln Sie praxisnah Themen im Bereich Data Science und artverwandten Gebieten.
• Sie initiieren und leiten Forschungsprojekte mit Unternehmen und Praxispartner:innen, entwickeln eigene Schwerpunkte und fördern den Wissenstransfer zwischen Hochschule und Wirtschaft.
• Sie engagieren sich in Hochschulorganisation und Selbstverwaltung und arbeiten im interdisziplinären Team des Studiengangs um die Weiterentwicklung der Studieninhalte aktiv zu gestalten und eine zukunftsorientierte Ausbildung zu ermöglichen.
• Für diese Position verfügen Sie über ein abgeschlossenes Diplom- oder Masterstudium in den Bereichen Data Science, Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbarer Abschluss
• Eine Promotion oder ein gleichwertiger Nachweis wissenschaftlicher Qualifikation ist wünschenswert.
• Für die Umsetzung Ihrer Aktivitäten bringen Sie pädagogische und didaktische Fähigkeiten mit und sind bereit, sich in diesem Bereich weiterzuentwickeln, um Lehrinhalte praxisnah und ansprechend zu vermitteln.
• Sie verfügen über Berufserfahrung und bringen fundierte fachliche Expertise mit.
• Fachbezogene wissenschaftliche Publikationen über studentische Abschlussarbeiten hinaus sind wünschenswert.

Neben einem marktgerechten Bruttogehalt ab EUR 63.000,00 p.a. (Vollzeit; abhängig von Qualifikation, Erfahrung und individuellen Fähigkeiten) bieten wir ein attraktives Incentive-Programm, vielfältige Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten sowie die Möglichkeit zu einem maßgeblichen Mobile Working-Anteil (40 %).