Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Wissenschaftliche Mitarbeiterin (w/m/d)

Universität Regensburg; Regensburg; Vor Ort; EUR 50.000 - 60.000; Teilzeit

Zusammenfassung

Eine führende Universität in Bayern sucht eine engagierte Person für Forschungsarbeiten im Bereich Künstliche Intelligenz. Die Stelle bietet Flexibilität und die Möglichkeit zur Promotion. Vorausgesetzt werden analytische Fähigkeiten, ein abgeschlossenes Hochschulstudium in einem relevanten Fach sowie Kenntnisse in maschinellem Lernen. Diese Position eröffnet exzellente Chancen für eine akademische Zukunft.

Leistungen

Möglichkeit zur Promotion

Regelmäßige Teilnahme an Konferenzen

Persönliche und strukturierte Betreuung

Qualifikationen

• Sehr gut abgeschlossene Hochschulausbildung.
• Interesse an Künstlicher Intelligenz und Digitalisierung.
• Kenntnisse in NLP erwünscht.

Aufgaben

• Konzeption und Durchführung von Forschungsarbeiten im Projekt KAISER.
• Umsetzung modernster Methoden des maschinellen Lernens.
• Präsentation der Forschungsergebnisse auf Konferenzen.

Kenntnisse

Analytische Fähigkeiten

Kenntnisse in Maschinellem Lernen

Programmierkenntnisse in Python

Teamfähigkeit

Gute Englischkenntnisse

Ausbildung

Master, Diplom oder vergleichbar in Wirtschaftsinformatik, Data Science o.ä.

Jobbeschreibung

Überblick

Der Lehrstuhl für Maschinelles Lernen, insbesondere Uncertainty Quantification, erforscht Datenanalyse und Künstliche Intelligenz als zentrale Wettbewerbsfaktoren und Innovationstreiber in digitalen Märkten. Unsere Forschung bewegt sich an der Schnittstelle von Wirtschaftsinformatik, Informatik und Wirtschaftswissenschaften und bietet Ihnen damit ein interdisziplinäres Umfeld mit hohem wissenschaftlichem und praktischem Impact. Im Mittelpunkt stehen Fragen zur Interaktion zwischen Mensch und KI sowie zur Erklärbarkeit und Akzeptanz maschineller Lernverfahren. Im Forschungsprojekt KAISER, das vom Bundesministerium für Forschung,
Technologie und Raumfahrt gefördert wird, arbeiten wir gemeinsam mit dem Bayerischen Landeskriminalamt an einem innovativen Anwendungsfall: der technischen Entwicklung und empirischen Evaluation eines KI-basierten Systems, das automatisch Textzusammenfassungen für polizeiliche Risikoanalysen erstellt.

Wir Bieten

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

Freiheit und Möglichkeit, eigene aktuelle und praxisrelevante Forschungsfragen in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Datenanalyse und Mensch-KI-Interaktion zu verfolgen

Die Möglichkeit zur Promotion mit persönlicher und strukturierter Betreuung, regem Austausch im Team und regelmäßigen Doktorandenseminaren

Regelmäßige Teilnahme an internationalen Konferenzen und Einbindung in ein internationales Forschungsnetzwerk sowie in den nationalen und internationalen politischen Diskurs zu Themen der Künstlichen Intelligenz und der Digitalwirtschaft

Vielfältige Möglichkeiten zur fachlichen und persönlichen Weiterbildung durch Teilnahme an Doktorandenkursen (z. B. VHB ProDok) und internationalen Summer Schools

Enge Zusammenarbeit und persönliche Kontakte zu externen Stakeholdern im Rahmen der interdisziplinären Projektaktivitäten, die vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt gefördert werden

Eine hervorragende Startposition für eine akademische Laufbahn oder eine Karriere in der Wirtschaft.

Eckpunkte

Beginn: zum nächstmöglichen Zeitpunkt

Umfang: Teilzeit, Vollzeit 40 h / Woche

Vergütung: TV-L E13

Befristung: zwei Jahre, Projektbefristung "KAISER"

Ihre Aufgaben

Konzeption, Planung und Durchführung eigener Forschungsarbeiten im Projekt KAISER. Hierzu zählen insbesondere die technische Implementierung und die empirische Evaluation eines Large-Language-Models zur automatisierten Erstellung von Textzusammenfassungen auf Grundlage polizeilicher Dokumente

Umsetzung und Erprobung moderner Methoden des maschinellen Lernens im praktischen Anwendungskontext. Durchführung empirischer Studien und Evaluationen in enger Zusammenarbeit mit dem Projektpartner

Präsentation und Veröffentlichung der Forschungsergebnisse auf nationalen und internationalen wissenschaftlichen Konferenzen sowie in Fachzeitschriften

Interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Mitarbeitenden des Bayerischen Landeskriminalamts und weiteren Forschungs- und Verbundpartnern

Mitwirkung bei interdisziplinären und öffentlichen Aktivitäten des Lehrstuhls sowie in der Zusammenarbeit mit Partnern aus der Praxis

Möglichkeit zur Mitarbeit in der Lehre sowie zur Betreuung von Studierenden

Ihr Profil

Sehr gut abgeschlossenes Hochschulstudium (Master, Diplom oder vergleichbar) in Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Wirtschaftswissenschaften, Informatik, Informationswissenschaften, Data Science oder angrenzenden Disziplinen

Ausgeprägte analytische Fähigkeiten sowie Interesse an den technischen, ökonomischen und gesellschaftlichen Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz und Digitalisierung

Kenntnisse in Maschinellem Lernen und/oder Natural Language Processing (NLP)

Programmierkenntnisse in Python oder einer vergleichbaren Programmiersprache

Teamfähigkeit, Offenheit und Flexibilität sowie die Motivation zu selbstständigem und verantwortungsbewusstem wissenschaftlichem Arbeiten

Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

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/jobs-und-karriere/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.

Kontakt

Für Auskünfte steht Ihnen Herr Prof. Dr. Daniel Schnurr (E-Mail: [e-mail] / Telefon: [phone]) zur Verfügung. Bewerbungen sind mit üblichen Unterlagen bis spätestens 22.10.2025 ausschließlich über den unten stehenden Bewerbungsbutton möglich.

• Eine Verlängerung wird angestrebt.