Stellenausschreibung P 83/2023

2 Wissenschaftliche Mitarbeiter/innen (m/w/d)
EG 13 TV-L, Vollzeitbeschäftigung, 40 Stunden/Woche, befristet, Projektstelle

Sie werden Teil einer Arbeitsgruppe für maschinelles Lernen in einer wunderschönen Stadt am Meer mit einem starken globalen Netzwerk, einschließlich Stanford University, UC San Diego oder UNC Chapel Hill, sowie einer Vielzahl von nationalen und lokalen Kontakten. Dies bietet Ihnen direkten Zugang zu und Kooperationen mit Experten für maschinelles Lernen, (Bio-)Medizin und Meeresökologie weltweit. Sie haben dabei die einzigartige Gelegenheit, uns bei der Gestaltung einer dynamischen, kooperativen und teamorientierten Gruppe zu helfen, die darauf abzielt, hochrelevante, praktische Problemstellungen durch modernstes maschinelles Lernen zu lösen. Wir beschäftigen uns besonders mit Methoden zum Verständnis der zugrunde liegenden Prozesse komplexer Systeme, der Integration von Domänenwissen in maschinelle Lernmethoden zur genauen Modellierung sowie des menschlichen Umgangs mit vorhandenem Wissen. Dafür verwenden wir eine Vielzahl von Ansätzen von multimodalem Lernen, Deep Learning, Bayes'scher Modellierung und Exceptional Model Mining bis hin zu erklärbarer künstlicher Intelligenz, Fairness und Mensch-Computer-Interaktion.

Unsere Gruppe engagiert sich, Forschung in umsetzbare Erkenntnisse und Anwendungen mit realen Auswirkungen und Skalierbarkeit zu übertragen. Dies ist ein hervorragendes Umfeld für Kandidaten und Kandidatinnen, die nicht nur wegweisende und kreative Forschung betreiben wollen, sondern auch daran interessiert sind, Resultate industriell und unternehmerisch umzusetzen.

Wir stellen ein freundliches, hilfsbereites, teamorientiertes und integratives Arbeitsumfeld mit hochmotiviertem Kollegium in den Vordergrund. Vielfalt über alle Dimensionen hinweg ist ein zentraler Grundsatz für unsere Arbeitsgruppe und ein wichtiger Beitrag zu unserer innovativen Forschung.

Aufgabengebiet

• Forschen auf den Gebieten Data Science, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz in Anwendungsszenarien wie (Bio-)Medizin und Umweltveränderungen mit der Möglichkeit zur Promotion
• Entwickeln und Anwenden von Methoden, die von multimodalem Lernen, Deep Learning, Bayes'scher Modellierung und Exceptional Model Mining bis hin zu erklärbarer künstlicher Intelligenz, Fairness und Mensch-Computer-Interaktion reichen
• Kollaborieren mit internationalen Partnern an Universitäten wie etwa Stanford, UC San Diego oder UNC Chapel Hill
• Veröffentlichen wissenschaftlicher Arbeiten auf bzw. in national und international renommierten Konferenzen und Journalen
• Organisieren und Durchführen von wissenschaftlichen Veranstaltungen im Rahmen des Projektes

Einstellungsvoraussetzungen

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder vergleichbarer Abschluss) in den Bereichen Informatik, Mathematik, Physik, Computational Biology, Medizin oder einer vergleichbaren Studienrichtung mit mindestens gutem Ergebnis
• mindestens Grundkenntnisse in der Anwendung oder Entwicklung von statistischen und/oder maschinellen Lernmethoden sowie mindestens gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python, Julia und/oder R
• ausgeprägtes analytisches Denkvermögen
• praktische Erfahrung in der Projektarbeit und/oder Veröffentlichung wissenschaftlicher Arbeiten ist wünschenswert
• großes Interesse an der Anwendung und Entwicklung von Methoden des maschinellen Lernens in high-impact Anwendungen wie (Bio-)Medizin und Umweltveränderungen
• sehr gute Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift sowie sehr gute Kommunikationsfähigkeit für die Präsentation von Forschungsergebnissen
• Experimentierfreude, Neugier, hohe Lernbereitschaft und Eigenmotivation sowie Teamfähigkeit für die Arbeit in interdisziplinären Arbeitsgruppen
• sorgfältige, zielorientierte und termingerechte Arbeitsweise sowie Fähigkeit zum eigenverantwortlichen Arbeiten und Einarbeiten in neue Themenfelder

Wir bieten

• Arbeitsverhältnis nach den Bestimmungen des Tarifvertrages für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L) beim Arbeitgeber Land Mecklenburg-Vorpommern, dieses vertreten durch die Universität Rostock
• Vergütung mit Entgeltgruppe 13 bei Vorliegen der persönlichen und tariflichen Voraussetzungen
• eine individuelle Zuordnung der tariflichen Erfahrungsstufe unter Berücksichtigung Ihrer bisherigen Berufserfahrung
• 30 Tage Jahresurlaub und Jahressonderzahlung; zusätzliche Altersvorsorge (VBL)
• flexible Arbeitszeitgestaltung
• vielfältige Angebote für die Gesundheitsförderung und zur Vereinbarkeit von Familie und Beruf bspw. durch unser Familienbüro oder unser Gesundheitsmanagement URgesund
• Vielzahl an Weiterbildungsmöglichkeiten, u.a. Sprachkurse, IT-Kurse, Seminare zur beruflichen Weiterentwicklung
• Teilnahmemöglichkeit am vielfältigen Angebot des Hochschulsports

Wir als Arbeitgeber

Chancengleichheit ist uns wichtig. Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter oder gleichgestellter Menschen sind uns willkommen. Wir streben eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre an und bestärken deshalb einschlägig qualifizierte Frauen sich zu bewerben. Bewerbungen von Menschen anderer Nationalitäten oder mit Migrationshintergrund begrüßen wir.

Formale Hinweise

Die Stelle ist grundsätzlich auch für Teilzeitbeschäftigung geeignet. Gehen entsprechende Bewerbungen ein, wird geprüft, ob den Teilzeitwünschen im Rahmen der dienstlichen Möglichkeiten entsprochen werden kann.

Die Befristung des Arbeitsverhältnisses richtet sich nach § 2 (2) WissZeitVG.

Auf Wunsch kann der Personalrat zum Auswahlverfahren hinzugezogen werden. Bitte legen Sie dazu Ihren Bewerbungsunterlagen einen formlosen Antrag bei.

Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung mit vollständigen, aussagekräftigen Unterlagen:

• Anschreiben inklusive Motivation für eine Promotion in der Arbeitsgruppe
• Lebenslauf
• Abschlusszeugnis mit Angabe der Abschlussnote
• Kontaktdaten für zwei Empfehlungen

bis spätestens 04.06.2023. Es werden ausschließlich Bewerbungen berücksichtigt, die über unser Bewerbungsportal eingehen und alle geforderten Unterlagen enthalten.

Bewerbungs- und Fahrkosten können vom Land Mecklenburg-Vorpommern leider nicht übernommen werden.

Für weitere Auskünfte stehen Ihnen zur Verfügung: