Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich Angewandtes Maschinelles Lernen für Naturwissenschaft und Technik.
- Arbeitgeber: Eine der größten Hochschulen für angewandte Wissenschaften in Deutschland, interdisziplinär und zukunftsorientiert.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitsgestaltung, Kinderbetreuung und zahlreiche Unterstützungsangebote.
- Warum dieser Job: Gestalte aktiv die Zukunft der Lehre und Forschung in einem kreativen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Hochschulstudium, pädagogische Eignung und mindestens fünf Jahre Berufserfahrung.
- Andere Informationen: Frauen sind ausdrücklich zur Bewerbung eingeladen; Bewerbungen bis 12.09.2025.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 100000 € 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 für Angewandte Naturwissenschaften und Mechatronik möchten wir zum Sommersemester 2026 oder später folgende Stelle besetzen Forschungsprofessur für Angewandtes Maschinelles Lernen für Naturwissenschaft und Technik (W2) Kennziffer: BV 0602 Wir suchen Sie: wissenschaftlich, praxisnah, zukunftsorientiert Wir suchen eine wissenschaftlich ausgewiesene Persönlichkeit mit ausgeprägter Erfahrung in der Anwendung von maschinellem Lernen in Wissenschaft und Technik. Sie sollen das Fachgebiet Angewandtes Maschinelles Lernen (inklusive Deep Learning) und Informatik, insbesondere im Kontext Physik und weiterer Naturwissenschaften, in Lehre und Forschung in den Studiengängen der Fakultät vertreten. Darüber hinaus spielen Sie eine aktive Rolle bei der Integration und Weiterentwicklung von ML‑Themen in verschiedenen grundständigen und weiterführenden Studiengängen. Aufgrund des interdisziplinären Charakters dieser Position begrüßen wir Bewerberinnen und Bewerber aus verschiedenen Anwendungsbereichen, die zur Lehre und Forschung im Bereich des maschinellen Lernens in unterschiedlichen akademischen Kontexten beitragen können. Sie verfügen über umfassende praktische Berufserfahrung (vorzugsweise in der Industrie) in mindestens einem, idealerweise zwei oder mehr der folgenden Bereiche (in keiner bestimmten Reihenfolge): Physics-Informed Neural Networks (PINNs) Chemometrie Materialinformatik Bioinformatik Robotik und Steuerung Life-Cycle Analysis (LCA) Photonik Micro- & Nanotechnology Dabei können Sie Ihre Forschungsstärke durch die Leitung oder maßgebende Beteiligung an EU‑, DFG‑, BMWK‑, BMBF‑ oder ähnlichen Forschungsprojekten sowie durch aktuelle Publikationen nachweisen. 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 in einer kollegialen Teamstruktur arbeitet und sich einbringt ein offenes Mindset besitzt innovationsfreudig agiert empathisch und offen kommuniziert Für die Professur gilt Für die ersten fünf Jahre wenden Sie die Hälfte (derzeit 9 SWS) des Lehrdeputats auf, um das Fachgebiet durch die Einwerbung von Drittmittelprojekten in der angewandten Forschung zu vertreten. Bei erfolgreicher Evaluierung über die durchgeführte forschungs- und entwicklungsbezogene Tätigkeit ist eine Verlängerung dieser Deputatsverteilung möglich. 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. Der Nachweis der außerhalb des Hochschulbereichs ausgeübten beruflichen Praxis kann in besonderen Fällen dadurch erfolgen, dass über einen Zeitraum von mindestens fünf Jahren ein erheblicher Teil der beruflichen Tätigkeit in Kooperation zwischen Hochschule und außerhochschulischer beruflicher Praxis erbracht wurde 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 (und Projekten). Sie können Ihre Arbeit sehr flexibel gestalten. Wir bieten vielfältige Möglichkeiten der Kinderbetreuung in Form von Krippen- & Kindergartenplätzen sowie einen Familien-Service an. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen! Bewerben Sie sich gerne über unser Online-Portal bis zum 12.09.2025 . Jetzt bewerben! Bei fachlichen Rückfragen zur ausgeschriebenen Professur setzen Sie sich bitte direkt mit dem Vorsitz des Berufungsausschusses, Prof. Dr. Ney Moreira ( , 089 1265‑1655 ), in Verbindung. Ihre allgemeinen Fragen zum Bewerbungsprozess beantwortet Ihnen gerne die Personalabteilung unter 089 1265-4845 oder . 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
Forschungsprofessur für Angewandtes Maschinelles Lernen für Naturwissenschaft und Technik (W2) Arbeitgeber: Hochschule Angewandte Wissenschaften München

Kontaktperson:
Hochschule Angewandte Wissenschaften München HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Forschungsprofessur für Angewandtes Maschinelles Lernen für Naturwissenschaft und Technik (W2)
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Kontaktiere ehemalige Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Branche tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Empfehlungen aussprechen.
✨Tipp Nummer 2
Engagiere dich in Fachkonferenzen oder Workshops, die sich mit angewandtem maschinellem Lernen beschäftigen. Dort kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch wichtige Kontakte knüpfen.
✨Tipp Nummer 3
Halte Ausschau nach aktuellen Forschungsprojekten in deinem Fachgebiet. Zeige Interesse an diesen Projekten und überlege, wie du deine Erfahrungen und Kenntnisse einbringen kannst, um einen Mehrwert zu schaffen.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich auf mögliche Vorstellungsgespräche vor, indem du dich mit den neuesten Trends und Technologien im Bereich des maschinellen Lernens vertraut machst. Sei bereit, deine Ideen und Ansätze zur Integration von ML in die Lehre und Forschung zu präsentieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Forschungsprofessur für Angewandtes Maschinelles Lernen für Naturwissenschaft und Technik (W2)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Forschung und Verständnis: Beginne mit einer gründlichen Recherche über die Hochschule und die Fakultät für Angewandte Naturwissenschaften und Mechatronik. Verstehe die spezifischen Anforderungen der Professur und die interdisziplinären Aspekte des maschinellen Lernens, um deine Bewerbung gezielt auszurichten.
Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er deine relevanten Erfahrungen im Bereich des maschinellen Lernens und der angewandten Forschung hervorhebt. Betone insbesondere deine praktische Berufserfahrung in der Industrie und deine Beteiligung an Forschungsprojekten.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Begeisterung für Lehre und Forschung darlegst. Gehe darauf ein, wie du zur Weiterentwicklung des Fachgebiets beitragen möchtest und welche innovativen Lehrmethoden du einsetzen willst.
Nachweise und Referenzen: Stelle sicher, dass du alle erforderlichen Nachweise über deine akademischen Qualifikationen, Publikationen und beruflichen Erfahrungen beifügst. Füge auch Empfehlungsschreiben von relevanten Personen bei, die deine Eignung für die Professur unterstützen können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hochschule Angewandte Wissenschaften München vorbereitest
✨Bereite dich auf spezifische Fachfragen vor
Da die Position eine umfassende Erfahrung im Bereich des maschinellen Lernens erfordert, solltest du dich auf technische Fragen zu Themen wie Physics-Informed Neural Networks oder Chemometrie vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Forschung oder Praxis, die deine Expertise unter Beweis stellen.
✨Zeige deine Lehrmethoden
Da die Professur auch Lehrverpflichtungen umfasst, ist es wichtig, dass du innovative Lehrmethoden und Technologien präsentierst. Bereite ein kurzes Beispiel für eine Lehrveranstaltung vor, die du in der Vergangenheit durchgeführt hast, und erkläre, wie du Studierende aktiv einbeziehst.
✨Hebe deine interdisziplinäre Zusammenarbeit hervor
Die Stelle erfordert eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen. Sei bereit, konkrete Beispiele für Projekte oder Forschungsarbeiten zu nennen, bei denen du erfolgreich interdisziplinär gearbeitet hast, um deine Teamfähigkeit und Flexibilität zu demonstrieren.
✨Sei offen für Fragen zur Gleichstellung
Da die Hochschule großen Wert auf die berufliche Gleichstellung legt, könnte es Fragen zu deinen Ansichten über Diversität und Inklusion geben. Überlege dir, wie du zur Förderung von Frauen in der Wissenschaft beitragen kannst und sei bereit, deine Gedanken dazu zu teilen.