Professur für Data und Knowledge Engineering (W2)
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Professur für Data und Knowledge Engineering (W2)

Professur für Data und Knowledge Engineering (W2)

München Professur 60000 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Hochschule Angewandte Wissenschaften München

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich Data und Knowledge Engineering gestalten.
  • Arbeitgeber: Eine der größten Hochschulen für angewandte Wissenschaften in Deutschland mit interdisziplinärem Ansatz.
  • Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitsgestaltung, Kinderbetreuung und zahlreiche Unterstützungsangebote.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft aktiv mit und arbeite in einem kreativen Umfeld.
  • Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Hochschulstudium, pädagogische Eignung und mindestens fünf Jahre Berufserfahrung.
  • Andere Informationen: Frauen werden ausdrücklich zur Bewerbung ermutigt; Bewerbungen bis 26.09.2025.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.

Als eine der größten Hochschulen für angewandte Wissenschaften in Deutschland widmen wir uns einem umfassenden Themenspektrum aus Wirtschaft, Technik, Sozialem und Design, ganzheitlich und interdisziplinär. Wir sehen unsere Herausforderung und Verpflichtung in einer aktiven Zukunftsgestaltung durch Lehre, Forschung und Transfer. Die partnerschaftliche Zusammenarbeit mit Wirtschaft und Gesellschaft ist für uns von zentraler Bedeutung.

Zur Verstärkung der Fakultät Technische Systeme, Prozesse und Kommunikation suchen wir eine engagierte Person (m/w/d), die aktuelle Gebiete des Data und Knowledge Engineerings in Lehre und angewandter Forschung vertritt. Wir erwarten eine Person, die wissenschaftliche Expertise und Berufserfahrung, bevorzugt im industriellen Kontext, vorweisen kann und großes Interesse hat, dieses Wissen an unsere Studierenden zu vermitteln.

Sie verfügen über vertieftes Wissen in einem oder mehreren der folgenden Gebiete:

  • einschlägige W3C‑Standards wie RDF, OWL und SPARQL
  • Semantic Web-Technologien, Linked Data
  • Verfahren zur Datenextraktion und ‑klassifikation
  • praktische Erfahrung in einer aktuellen Programmiersprache
  • regelbasierte Systeme
  • intelligente Assistenten
  • Industrie 4.0

Sie begeistern sich für Lehre, Forschung und Transfer, setzen innerhalb dieser Bereiche individuelle Schwerpunkte und bringen dabei Ihre vielfältigen Kompetenzen ein. Sie sind eine Persönlichkeit, die gerne lösungsorientiert im Team arbeitet, ein offenes Mindset besitzt, innovationsfreudig agiert, empathisch und offen kommuniziert sowie interdisziplinär zusammenarbeitet.

Für die Professur gilt:

  • Sie übernehmen gegebenenfalls Lehrveranstaltungen aus verwandten Gebieten, auch in anderen Fakultäten.
  • Sie sind bereit und befähigt, Lehrveranstaltungen auch in englischer Sprache anzubieten.
  • Sie bilden sich didaktisch stetig fort und sind motiviert, neue Lehrmethoden, innovative Lehrtechnologien und Onlinelehre einzusetzen.
  • Sie arbeiten aktiv an der Weiterentwicklung des Fachgebiets, an der Internationalisierung der Fakultät und in der Selbstverwaltung der Hochschule mit.
  • Darüber hinaus engagieren Sie sich bei Projekten der angewandten Forschung und im Bereich des Wissens- und Technologietransfers.

Für die Professur brauchen Sie:

  • ein abgeschlossenes Hochschulstudium
  • pädagogische Eignung, welche Sie unter anderem durch die Probelehrveranstaltungen nachweisen
  • besondere Befähigung zu wissenschaftlicher Arbeit, die durch eine Promotion oder durch ein Gutachten über promotionsadäquate Leistungen nachgewiesen wird
  • besondere Leistungen bei der Anwendung oder Entwicklung wissenschaftlicher Erkenntnisse und Methoden in einer mindestens fünfjährigen beruflichen Praxis, die nach Abschluss des Hochschulstudiums erworben sein muss und von der mindestens drei Jahre außerhalb des Hochschulbereichs ausgeübt worden sein müssen.

Die berufliche Gleichstellung aller Geschlechter ist einer unserer zentralen Werte, weshalb wir uns insbesondere in der Wissenschaft mehr Kolleginnen wünschen. Frauen werden daher ausdrücklich zur Bewerbung aufgefordert. In das Beamtenverhältnis kann berufen werden, wer das 52. Lebensjahr noch nicht vollendet hat, ansonsten erfolgt eine Einstellung im Angestelltenverhältnis. Bewerber und Bewerberinnen mit Schwerbehinderung werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.

Arbeiten Sie an einer zukunftsorientierten Hochschule. Sie erwartet ein lebendiges und kreatives Umfeld für Lehre, Forschung und Transfer, das Sie aktiv mitgestalten können. Die Hochschule München unterstützt Sie dabei mit zahlreichen Angeboten. Sie können Ihre Arbeit sehr flexibel gestalten. Wir bieten vielfältige Möglichkeiten der Kinderbetreuung in Form von Krippen- und Kindergartenplätzen sowie einen Familien-Service an.

Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen! Bewerben Sie sich gerne über unser Online-Portal bis zum 26.09.2025.

Bei fachlichen Rückfragen zur ausgeschriebenen Professur setzen Sie sich bitte direkt mit dem Vorsitz des Berufungsausschusses, Prof. Dr. Florian Nafz, in Verbindung. Ihre allgemeinen Fragen zum Bewerbungsprozess beantwortet Ihnen gerne die Personalabteilung. Weitere Fragen zu der Förderung der beruflichen Gleichstellung der Geschlechter beantwortet Ihnen gerne unsere Beauftragte für die Gleichstellung von Frauen in Wissenschaft und Kunst, Prof. Dr. Elke Wolf.

Weitere Informationen zum Berufsbild der Professorin und zur Bewerbung finden Sie unter www.werdeprofessorin.de.

Professur für Data und Knowledge Engineering (W2) Arbeitgeber: Hochschule Angewandte Wissenschaften München

Die Hochschule München ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und kreativen Umfeld zu arbeiten, das Lehre, Forschung und Transfer aktiv fördert. Mit einem starken Fokus auf interdisziplinäre Zusammenarbeit und individueller Weiterentwicklung unterstützt die Hochschule ihre Mitarbeiter durch flexible Arbeitszeiten, umfangreiche Fortbildungsangebote und familienfreundliche Maßnahmen. Hier haben Sie die Chance, Ihre Expertise im Bereich Data und Knowledge Engineering einzubringen und gleichzeitig zur Gestaltung einer zukunftsorientierten Bildungseinrichtung beizutragen.
Hochschule Angewandte Wissenschaften München

Kontaktperson:

Hochschule Angewandte Wissenschaften München HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Professur für Data und Knowledge Engineering (W2)

Tipp Nummer 1

Nutze dein Netzwerk! Kontaktiere ehemalige Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Hochschulbildung tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Empfehlungen aussprechen.

Tipp Nummer 2

Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich Data und Knowledge Engineering. Zeige in Gesprächen oder bei Veranstaltungen, dass du auf dem neuesten Stand bist und innovative Ideen hast, die du in die Lehre einbringen kannst.

Tipp Nummer 3

Engagiere dich in Fachkonferenzen oder Workshops, um deine Expertise zu zeigen und dich mit anderen Fachleuten auszutauschen. Dies kann dir helfen, deine Sichtbarkeit in der akademischen Gemeinschaft zu erhöhen.

Tipp Nummer 4

Bereite dich auf mögliche Vorstellungsgespräche vor, indem du dir typische Fragen über Lehre und Forschung überlegst. Überlege dir auch, wie du deine Erfahrungen und Kenntnisse am besten präsentieren kannst, um deine Eignung für die Professur zu unterstreichen.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Professur für Data und Knowledge Engineering (W2)

Wissenschaftliche Expertise im Bereich Data und Knowledge Engineering
Kenntnisse in W3C-Standards wie RDF, OWL und SPARQL
Erfahrung mit Semantic Web-Technologien und Linked Data
Praktische Erfahrung in einer aktuellen Programmiersprache
Kenntnisse in regelbasierten Systemen
Verständnis von intelligenten Assistenten und Industrie 4.0
Didaktische Fähigkeiten und Erfahrung in der Lehre
Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit
Empathische und offene Kommunikationsfähigkeiten
Motivation zur Anwendung innovativer Lehrmethoden und Technologien
Engagement in angewandter Forschung und Technologietransfer
Fähigkeit zur internationalen Lehre in englischer Sprache
Teamfähigkeit und lösungsorientiertes Arbeiten
Interesse an der Weiterentwicklung des Fachgebiets

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Forschung betreiben: Beginne mit einer gründlichen Recherche über die Hochschule München und die Fakultät Technische Systeme, Prozesse und Kommunikation. Informiere dich über deren Lehr- und Forschungsschwerpunkte sowie aktuelle Projekte im Bereich Data und Knowledge Engineering.

Dokumente vorbereiten: Stelle sicher, dass du alle erforderlichen Dokumente bereit hast, einschließlich deines Lebenslaufs, Nachweisen über deine akademischen Abschlüsse, Publikationen und gegebenenfalls Empfehlungsschreiben. Achte darauf, dass deine Unterlagen aktuell und vollständig sind.

Motivationsschreiben verfassen: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für Lehre und Forschung darlegst. Betone deine Erfahrungen im industriellen Kontext und wie du dein Wissen an Studierende weitergeben möchtest. Gehe auch auf deine interdisziplinäre Zusammenarbeit und Innovationsfreude ein.

Bewerbung einreichen: Reiche deine Bewerbung über das Online-Portal der Hochschule München ein. Überprüfe vor dem Absenden, ob alle Informationen korrekt und vollständig sind. Achte darauf, die Frist bis zum 26.09.2025 einzuhalten.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hochschule Angewandte Wissenschaften München vorbereitest

Bereite dich auf spezifische Fachfragen vor

Da die Professur für Data und Knowledge Engineering tiefgehende Kenntnisse in W3C-Standards und Semantic Web-Technologien erfordert, solltest du dich intensiv mit diesen Themen auseinandersetzen. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, die deine Expertise in diesen Bereichen unter Beweis stellen.

Präsentiere deine Lehrmethoden

Da die Stelle auch didaktische Fähigkeiten erfordert, sei bereit, deine Ansätze zur Lehre zu erläutern. Überlege dir innovative Lehrmethoden oder Technologien, die du in der Vergangenheit eingesetzt hast, und wie diese das Lernen deiner Studierenden verbessert haben.

Zeige deine Teamfähigkeit

Die Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit ist entscheidend. Bereite Beispiele vor, die zeigen, wie du erfolgreich im Team gearbeitet hast, um Lösungen zu entwickeln oder Projekte voranzutreiben. Dies könnte auch Erfahrungen aus der Industrie umfassen.

Stelle Fragen zur Hochschule und Fakultät

Zeige dein Interesse an der Hochschule München, indem du gezielte Fragen zur Fakultät, den aktuellen Forschungsprojekten oder den Möglichkeiten zur Internationalisierung stellst. Dies zeigt, dass du dich mit der Institution auseinandergesetzt hast und aktiv zur Weiterentwicklung beitragen möchtest.

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