Beschreibung
Bereich: Fakultät IV - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät | Stellenumfang: Vollzeit | Beschäftigungsdauer: befristet | Ausschreibungs-ID: 7004
Wir sind eine interdisziplinär ausgerichtete und weltoffene Universität mit aktuell rund 14.000 Studierenden und einem Fächerspektrum von den Geistes-, Sozial- und Wirtschaftswissenschaften bis hin zu Natur-, Ingenieur- und Lebenswissenschaften. Mit über 2.000 Beschäftigten zählen wir zu den größten Arbeitgebern der Region und bieten ein einziga...
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Bereich: Fakultät IV - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät | Stellenumfang: Vollzeit | Beschäftigungsdauer: befristet | Ausschreibungs-ID: 7004
Wir sind eine interdisziplinär ausgerichtete und weltoffene Universität mit aktuell rund 14.000 Studierenden und einem Fächerspektrum von den Geistes-, Sozial- und Wirtschaftswissenschaften bis hin zu Natur-, Ingenieur- und Lebenswissenschaften. Mit über 2.000 Beschäftigten zählen wir zu den größten Arbeitgebern der Region und bieten ein einzigartiges Umfeld für Lehre, Forschung und Weiterbildung.
Wir suchen:
In der Fakultät IV - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät, ET-I / Visual Computing, suchen wir eine/n wissenschaftliche/n MItarbeiter/in zum 15.10.2026 zu folgenden Konditionen:
* 100% = 39,83 Stunden
* Entgeltgruppe 13 TV-L
* befristet bis 14.10.2029
Ihre Aufgaben:
* Mitarbeit in einem Emmy-Noether DFG- Forschungsprojekt
* Forschung im Bereich des Weight Space Learnings mittels mathematischer Methoden des maschinellen Lernens
* Unterstützung in Forschung und Lehre, Betreuung und Prüfung der Studierenden sowie Mitwirkung bei administrativen Aufgaben
* Eigenständige Entwicklung bzw. Durchführung von entwickelten Ansätzen im Forschungsprojekt
* Schreiben von wissenschaftlichen Papern in internationalen Journalen und für internationale Konferenzen
* ab dem 15.08.2029: Lehrverpflichtung von 4 SWS
Ihr Profil:
* Wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar) im Fach Mathematik, Informatik oder vergleichbar
* Sehr gutes Wissen in mathematischen Grundlagen in Machine Learning, Reinforcement Learning und Optimierung
* Sehr gute Noten
* Interesse an interdisziplinärer Zusammenarbeit
* Sehr gute Englischkenntnisse
Unser Angebot:
* Förderung der eigenen wissenschaftlichen oder künstlerischen Qualifizierung nach dem Wissenschaftszeitvertragsgesetz (z.B. Promotion)
* Vielfältige Möglichkeiten, Verantwortung zu übernehmen und einen sichtbaren Beitrag im Umfeld von Forschung und Lehre zu leisten
* Ein modernes Verständnis von Führung und Zusammenarbeit
* Gute Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben, beispielsweise durch flexible Ausgestaltung von Arbeitszeit und Arbeitsort sowie Unterstützung bei der Kinderbetreuung
* Umfangreiches Personalentwicklungsprogramm
* Gesundheitsmanagement mit breit gefächertem Präventions- und Beratungsangebot
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung bis zum 12.08.2026.
Bitte bewerben Sie sich ausschließlich über unser Jobportal (https://jobs.uni-siegen.de). Bewerbungen in Papierform oder per E-Mail können wir leider nicht berücksichtigen.
Ihre Ansprechperson:
Jun.-Prof.in Dr. Jovita Lukasik
0271 740-4441
jovita.lukasik@uni-siegen.de
Chancengerechtigkeit und Diversity werden an der Universität Siegen gefördert und gelebt. Die Ausschreibung richtet sich ausdrücklich an Menschen aller Geschlechter (m/w/d); Bewerbungen von Frauen werden gemäß Landesgleichstellungsgesetz besonders berücksichtigt. Gleichermaßen wünschen wir uns Bewerbungen von Personen mit unterschiedlichstem persönlichen, sozialen und kulturellen Hintergrund, Menschen mit Schwerbehinderung und diesen Gleichgestellten.