Engagiert. International. Lösungsorientiert.

Eine kollegiale Atmosphäre am Campus zeichnet unsere Business School aus. Die HNU kooperiert intensiv mit zahlreichen Unternehmen, legt Wert auf internationalen Austausch sowie auf die Förderung kultureller und sozialer Kompetenzen. Der Campus mit modernster Ausstattung besticht durch seine familiäre Atmosphäre. In der dynamischen Wirtschafts- und Innovationsregion der Doppelstadt Ulm/Neu-Ulm profitieren Sie außerdem von einer ausgezeichneten Lebensqualität.

Werden Sie Teil unseres Teams in Lehre, Forschung und Verwaltung. Drei Fakultäten und unser Zentrum für Weiterbildung stehen für Innovation, nachhaltiges Entrepreneurship, digitale Transformation und hervorragende Ausbildung unserer rund 4.000 Studierenden.

Am Technologie-Transfer-Zentrum Günzburg ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt folgende Stelle zu besetzen:

Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (m/w/d)
Schwerpunkt Data Analytics & Künstliche Intelligenz

Ihre Aufgaben

  • Sie interessieren sich für Forschungsprojekte in den Bereichen BigData, Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning jeweils mit starkem Fokus auf Digitales Marketing.
  • Mit Ihrer Expertise führen Sie innovative Forschungsprojekte durch und publizieren wissenschaftliche Veröffentlichungen (Konferenz- und Zeitschriftenbeiträge).
  • Sie leiten eigenständig Kooperationsprojekte in Zusammenarbeit mit unseren Praxispartnern.
  • Sie wirken bei der Antragsstellung von Forschungsvorhaben, Drittmittelakquise und der Weiterentwicklung des TTZ Leistungsportfolios mit.
  • Transferveranstaltungen, Workshops und Seminare planen und setzen Sie selbstständig um.

Ihre Profil

  • Erwartet wird ein erfolgreich abgeschlossenes Masterstudium der Informatik, Mathematik, Statistik, Wirtschaftsinformatik oder eines vergleichbaren Studienganges.
    • Notwendig sind Programmierkenntnisse in Python/Jupyter und fundierte Erfahrungen in Machine Learning und Deep Learning (Scikit-Learn, Keras, TensorFlow) sowie Datenbanken (SQL, NoSQL) sollten vorhanden sein.
    • Wünschenswert sind darüber hinaus Kenntnisse in Natural Language Processing, Computer Vision, BigData Frameworks (z.B. Apache Hadoop und Spark) und Nutzung der Shell.
    • Sie verfügen über verhandlungssichere Deutschkenntnisse und exzellente Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
    • Sie zeichnen sich durch Einsatzfreude und Leistungsbereitschaft aus und übernehmen gerne Verantwortung.
    • Sie verfügen über eine selbstständige, lösungsorientierte und analytische Arbeitsweise.
    • Sie verfügen über Teamfähigkeit.
    Die Beschäftigung erfolgt in einem vorerst auf zwei Jahre befristeten Beschäftigungsverhältnis. Ein Promotionsvorhaben ist möglich und wird durch das Bayerische Wissenschaftsforum BayWISS unterstützt.

    Wir bieten
    • Einen modernen Arbeitsplatz mit flexiblen Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und umfassendem Gesundheitsmanagement
    • Die Möglichkeit eigenverantwortlich an interessanten Wissenschafts- und Forschungsthemen/-projekten zu arbeiten und mitzuwirken
    • Zahlreiche Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten sowie Möglichkeit an internationalem Austausch im Rahmen von Staff Mobility
    • Ein kollegiales Arbeitsumfeld, in dem die Chancengleichheit und Gleichstellung aller Beschäftigten aktiv gefördert wird
    • Unterstützung bei der Vereinbarkeit von Familie und Beruf u. a. durch unseren Dual Career-Service
      • Die Zusammenarbeit mit einem breiten Spektrum innovativer Partner aus Lehre, Forschung und Wirtschaft.
      • Sozialleistungen entsprechend den Regelungen des öffentlichen Dienstes einschließlich der Möglichkeit zusätzlicher Altersversorgung sowie eine Jahressonderzahlung nach den Vorgaben des TV-L
      • Kostenlose Parkmöglichkeiten und eine sehr gute Anbindung an den öffentlichen Personennahverkehr

      Die Vergütung richtet sich nach den tarifrechtlichen Bestimmungen (TV-L).

      Schwerbehinderte Bewerber/innen (m/w/d) werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt. Der Arbeitsplatz ist grundsätzlich auch für Teilzeitkräfte geeignet, soweit eine ganztägige Besetzung durch Job-Sharing gewährleistet wird.

      Bitte senden Sie uns Ihre Bewerbung mit den üblichen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse, Nachweise über den beruflichen Werdegang) über unser Online-Portal.
      Bewerbungsschluss ist der 29. September 2021.

      Personalrechtliche Fragen beantwortet Ihnen gerne Frau Gressmann, Phone +49(0)731-9762-2409, inhaltliche Fragen richten Sie bitte per E-Mail an Frau Prof. Dr. Andrea Kimpflinger unter andrea.kimpflinger@hnu.de

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