Beschreibung
An der Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg (HSU / UniBw H), Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Professur für Hybrid Intelligence (Herr Univ.-Prof. Dr. Büttner), ist ab dem nächstmöglichen Zeitpunkt die Stelle einer / eines
Wissenschaftlichen Mitarbeiterin / Wissenschaftlichen Mitarbeiters (m/w/d)
(Entgeltgruppe 13 Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst [TVöD]; 39 Stunden wöchentlich)
befristet bis zum 31.01.2029 zu besetzen.
Die wissenschaf...
weiter lesen
An der Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg (HSU / UniBw H), Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Professur für Hybrid Intelligence (Herr Univ.-Prof. Dr. Büttner), ist ab dem nächstmöglichen Zeitpunkt die Stelle einer / eines
Wissenschaftlichen Mitarbeiterin / Wissenschaftlichen Mitarbeiters (m/w/d)
(Entgeltgruppe 13 Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst [TVöD]; 39 Stunden wöchentlich)
befristet bis zum 31.01.2029 zu besetzen.
Die wissenschaftliche Tätigkeit erfolgt im Rahmen des Drittmittelforschungsvorhabens „Verbundprojekt: Innovationshub zur Stärkung der gesamtgesellschaftlichen Resilienz (RESI-LIA) - Teilvorhaben: KI-basierte Analyse, Simulation und Befähigung zivil-militärischer Zusammenarbeit im Sicherheitsökosystem“ zur Entwicklung KI-gestützter Resilienzlabor-Umgebungen. Im Mittelpunkt stehen datengetriebene Methoden zur Analyse von Kommunikations- und Entscheidungsprozessen sowie zur Generierung adaptiver Simulations- und Trainingsszenarien. Dazu werden Verfahren aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, insbesondere Deep Learning, und semantische Modellierung eingesetzt. Ziel ist die Entwicklung lernfähiger Systeme, die komplexe Interaktionen zwischen zivilen und behördlichen Akteuren analysieren und realitätsnahe Szenarien für Trainings- und Entscheidungsunterstützung bereitstellen.
Forschungsschwerpunkt der Professur ist die Entwicklung datengetriebener, lernfähiger Systeme an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz, Simulation und Interaktion. Dies umfasst insbesondere Deep-Learning-Ansätze, semantische Modellierung, adaptive Lern- und Empfehlungssysteme sowie Untersuchungen zur Technologieakzeptanz.
Durchführung der laufenden Forschungsaufgaben im o. g. Drittmittelforschungsvorhaben (u. a. Anforderungsanalyse, Konzeption, Implementierung, Evaluation / Tests)
Entwicklung und Analyse KI-basierter Modelle und Simulationen (z. B. Szenarien, Interaktionen, Social-Media-Dynamiken)
Planung und Durchführung projektbezogener Datenerhebungen sowie Aufbereitung, Analyse und Auswertung der im Projekt generierten bzw. genutzten Daten (z. B. Kommunikations-, Verhaltens- oder Simulationsdaten)
Mitwirkung an der wissenschaftlichen Aufbereitung und Dissemination der Projektergebnisse (englischsprachige begutachtete Zeitschriften- und Konferenzbeiträge)
Möglichkeit zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation (z. B. Promotion oder Habilitation)
Erledigung von Verwaltungsarbeiten allgemeiner Art sowie akademische Tätigkeiten in der akademischen Selbstverwaltung
Ein mit sehr gutem Erfolg abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom [Univ.] oder Master) der Fachrichtungen (Wirtschafts-)Informatik, (Wirtschafts-)Ingenieurwissenschaften, Data Science, Human-Computer Interaction oder vergleichbar
Fundierte Kenntnisse in mindestens einem der Bereiche maschinelles Lernen, Simulation, Kommunikationsanalyse, adaptive Systeme oder Technologieakzeptanz nachgewiesen durch entsprechende Vorbeschäftigungen oder Zeugnisse
Fremdsprachenkenntnisse in Englisch mit einem Leistungsstand, welcher mindestens dem Sprachniveau B2 des gemeinsamen europäischen Referenzrahmens entspricht
Sprachkenntnisse in Deutsch mit einem Leistungsstand, welcher mindestens dem Sprachniveau B2 des gemeinsamen europäischen Referenzrahmens entspricht
Darüber hinaus erwünscht:
Ausgeprägtes Interesse an der Mitarbeit in Forschungs- und Industrieprojekten
Hohes analytisches Denkvermögen
Kenntnisse in Python
Erste Kenntnisse in z. B. Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Explanable AI oder Industrial / Materials / Medical Data Science
Hohe Motivation, Eigeninitiative und Verantwortungsbewusstsein sowie Leistungsbereitschaft, Sozialkompetenz und Teamfähigkeit
Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit
Vermögenswirksame Leistungen
Jahressonderzahlung
Betriebliche Altersversorgung
Flexible Arbeitszeiten
DeutschlandJobTicket mit Arbeitgeberzuschuss bei Vorliegen d...