Job Description

ID: 25.204



Informatik und Data Science



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



Lehrstuhl für Maschinelles Lernen, insbes. Uncertainty Quantification



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.

EckpunkteBeginn:

zum nächstmöglichen Zeitpunkt

Umfang:

Teilzeit, Vollzeit 40 h / Woche

Vergütung:

TV-L E13

Befristung:

zwei Jahre, Projektbefristung "KAISER"*

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.

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:



daniel.schnurr@ur.de

/Telefon:

0941 943-68506) zur Verfügung. Bewerbungen sind mit üblichen Unterlagen bis spätestens 22.10.2025 ausschließlich über den unten stehenden Bewerbungsbutton möglich. *Eine Verlängerung wird angestrebt.